ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 06.11.2023
Просмотров: 597
Скачиваний: 2
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Метод квотной выборки — распространенный способ отбора респондентов при массовых опросах общественного мнения. Его используют в том случае, если до начала исследования имеются статистические данные о контрольных признаках элементов генеральной совокупности. Все данные о том или ином контрольном признаке выступают в качестве квоты. Респонденты отбираются целенаправленно, с соблюдением параметров квот. Число характеристик, данные о которых выбираются в качестве квот, как правило, не превышает четырех.
Главная задача для интервьюеразаключается в том, чтобы создать условия, близкие к случайному отбору, с равными шансами для каждого элемента генеральной совокупности попасть в выборку.
Метод квот позволяет существенно сократить время и средства, затрачиваемые на опросы. К преимуществам квотной выборки относятся также оперативность и малая трудоемкость.
Недостатки квотной выборки:
-
требуется детальное знание изучаемой совокупности; -
субъективизм интервьюера при отборе респондентов; -
ограниченное время посещения респондентов; -
уклонение респондентов от опроса; -
не позволяет использовать методы математической вероятности.
Метод основного массива применяется в разведывательных исследованиях для уточнения какого-нибудь контрольного вопроса. В таких случаях опрашивается 50-60% потенциальных респондентов.
Все рассмотренные методы представляют собой пример одноступенчатой выборки. Многоступенчатые выборки осуществляются в несколько ступеней: на первой ступени обычно реализуется гнездовая выборка, а потом проводится случайный отбор респондентов в гнездах.
Многоступенчатая выборка используется в крупномасштабных исследованиях, когда в генеральной совокупности насчитываются тысячи и миллионы единиц, размещенных на значительной территории. При построении многоступенчатой выборки используются несколько способов отбора элементов выборочной совокупности.
Районированный отбор (типический)производится на основе распределения заданного числа отбираемых единиц измерения, т. е. объема выборки, между так называемыми районами, типами – группами элементов генеральной совокупности
, выделяемыми в соответствии со значениями изучаемого в исследовании заданного «базового признака». Выделяемые таким образом слои будут внутренне однородными, но отличными друг от друга и взятые вместе исчерпывать всю совокупность.
В крупномасштабных многоступенчатых выборках требования к точности оценок смещаются на второй план, уступая место вопросам снижения стоимости исследования благодаря выбору минимально допустимого числа единиц опроса.
Объем выборки определяется аналитическими задачами исследования, ее репрезентативность – целевой установкой программы.
Объем выборки влияет на ошибки репрезентации: чем больше величина выборки, тем меньше возможная ошибка. Для увеличения точности в два раза необходимо увеличить выборку в четыре раза.
Ошибка репрезентации— это различие между характеристиками генеральной и выборочной совокупности. Количество респондентов, включенных в выборочную совокупность, должно составлять 10% от генеральной совокупности, но не превышать 2000—2500 человек (если величина генеральной совокупности 5000 человек и более).
Для пробных опросов достаточна выборочная совокупность объемом 100-250 человек. При массовых опросах, если величина генеральной совокупности составляет менее 5000 человек, достаточный объем выборочной совокупности, гарантирующий достоверные результаты исследования, составляет 500 человек.
Оценка надежности результатов выборочного обследования проводится следующим образом:
-
ошибка выборки до 3% — повышенная надежность; -
ошибка выборки 3-10% — обыкновенная; -
ошибка выборки от 10 до 20% — приближенная; -
ошибка выборки от 20 до 40% — ориентировочная; -
более 40% — прикидочная надежность.
В аналитических и экспериментальных исследованиях проблема репрезентативности выборки является второстепенной в сравнении с необходимостью обеспечить качественное представительство изучаемых объектов.
Качество выборки зависит:
а) от меры однородности социальных объектов по наиболее существенным характеристикам (чем более они однородны, тем меньшая численность может обеспечить статистически достоверные выводы);
б) от степени дробности группировок анализа, планируемых по задачам исследования;
в) от целесообразного уровня надежности выводов из предпринимаемого исследования.
Традиционно выделяют следующие виды ошибок:
-
случайные отклонения выборочных значений параметров; -
систематические ошибки (ошибки смещения); -
погрешности вычислений.
Погрешности вычисленийвозникают при математико-статистической обработке результатов измерений. О погрешности вычислений необходимо помнить при оценке точности и надежности выборочных данных и при интерпретации результатов.
Случайные ошибкибывают следствием большого числа разнообразных факторов, и учесть действие каждого из них невозможно. Ошибка выборки считается случайной, а выборочная совокупность репрезентативной, если отклонение не превышает в среднем 5%.
Наиболее опасный вид ошибок — систематические ошибки(или ошибки смещения). Такие ошибки являются результатом действий в одном направлении определенной группы причин, которую возможно выявить.
Источники систематических ошибок:
а) неверные статистические данные о параметрах контрольных признаков генеральной совокупности;
б) ошибочная модель выборки;
в) неправильное формирование выборочной совокупности;
г) несовершенство инструментария и ошибки в организации сбора данных;
д) неправильная интерпретация результатов первичных измерений и неправильная последующая обработка и анализ информации.
На правильность результатов исследования в наибольшей степени влияют ошибки смещения, вызванные неправильной реализацией модели выборки, несовершенством инструментария и организации сбора данных. Систематические ошибки могут появиться на любом этапе исследования. Необходимо стремиться к тому, чтобы по возможности исключить ситуации, способствующие возникновению ошибок, критически анализировать полученные результаты, природу расхождений выборочных и генеральных совокупностей.
При конструировании модели выборки целесообразно консультироваться со специалистами по математической статистике.
-
Группировки: определение, виды.
В практической статистике широко применяется метод классификаций и группировок. Классификация – это систематическое распределение явлений и объектов по определенным группам, классам, разрядам на основании их сходства и различия. Используют классификации: отраслевую; профессиональную; основных фондов; капитальных вложений; строительных машин.
Для дальнейшей обработки собранных в ходе статистического наблюдения первичных данных широко используют и метод группировки.
Группировка – это распределение множества единиц исследуемой совокупности по группам в соответствии с существенным для данной группы признаком. Метод группировки позволяет обеспечивать первичное обобщение данных, представление их в более упорядоченном виде. Благодаря группировке можно соотнести сводные показатели по совокупности в целом со сводными показателями по группам. Появляется возможность сравнивать, анализировать причины различий между группами, изучать взаимосвязи между признаками. Группировка позволяет делать вывод о структуре совокупности и о роли отдельных групп этой совокупности. Именно группировка формирует основу для последующей сводки и анализа данных.
Признаки, по которым проводится группировка, называют группировочными признаками. Группировочный признак иногда называют основанием группировки. Правильный выбор существенного группированного признака дает возможность сделать научно обоснованные выводы по результатам статистического исследования. Группировочные признаки могут иметь как количественное выражение (объем, доход, курс валюты, возраст и т.д.), так и качественное (форма собственности предприятия, пол человека, отраслевая принадлежность, семейное положение и т.д.).
При определении числа групп, как правило, учитываются задача исследования, объем совокупности и виды признаков, которые берутся в качестве основания группировки. Например, по количественному признаку возраст населения может быть разбит на самые различные группы. Их число будет зависеть от поставленных задач. Например, это могут быть группы по возрасту трудоспособного населения; экономически активного населения и т.д.
Виды группировок. Статистическая таблица.
Виды группировок зависят от целей и задач, которые они выполняют. С помощью метода статистических группировок выделяют качественно однородные совокупности, изучают структуры совокупности и изменения, происходящие в них, а также решают задачи по исследованию существующих связей и зависимостей.
С известной мерой условности для выполнения этих задач группировки соответственно делят на типологические, структурные и аналитические.
Метод типологической группировки заключается в выявлении в качественно разнородной совокупности однородных групп. При этом очень важно правильно отобрать группировочный признак, который поможет идентифицировать выбранный тип. Типологические группировки широко применяются в исследовании социально-экономических явлений. Примерами такого вида группировок могут быть группы предприятий по формам собственности, по формам хозяйствования, социальные группы населения и т.д. В типологических группировках часто используются специализированные интервалы.
Метод структурной группировки есть разделение однородной совокупности на группы по тому или иному варьирующему группировочному признаку. Примерами такого вида группировок могут быть группы населения по полу, возрасту, месту проживания, доходу и т.д., то есть может решаться задача по изучению структурного состава той или иной однородной совокупности, структурных изменений по тому или иному группировочному признаку. На основе структурных изменений изучаются закономерности общественных явлений.
Метод аналитической группировки заключается в исследовании взаимосвязей между факторными признаками в качественно однородной совокупности. С помощью аналитических группировок удается выявлять признаки, которые могут выступать или причиной, или следствием того или иного явления. В аналитических группировках чаще всего используются неравные интервалы. Пример аналитической группировки представлен в табл. 3.
Таблица 3 – Группировка продолжительности договорных связей книжного магазина и качества продукции
| Продолжительность договорных связей магазина с поставщиками, лет | Число поставщиков | Доля качественной стандартной книжной продукции, % | ||
| абсолютное | в % к итогу | |||
| До 2 | 3 | 14 | 65 | |
| 3–5 | 8 | 38 | 69 | |
| 5–8 | 6 | 29 | 74 | |
| Свыше 8 | 4 | 19 | 91 | |
| Итого | 21 | 100 | 74,8 | |
Результаты группировочного материала оформляются в виде таблиц, где он излагается в наглядно-рациональной форме. Не всякая таблица может быть статистической. Табличные формы календарей, тестовых и опросных листов, таблица умножения не являются статистическими.
Статистическая таблица – это цифровое выражение итоговой характеристики всей наблюдаемой совокупности или ее составных частей по одному или нескольким существенным признакам. Статистическая таблица содержит два элемента: подлежащее и сказуемое.