ВЫБОРКИ ВЗВЕШИВАНИЕ- математическая процедура, предназначенная для восстановления нарушенных пропорций в составе выборочной совокупности (см.) по сравнению с генеральной совокупностью (см.). Взвешивание, как правило, применяется к случайным (статистическим) выборкам. При достаточном объеме, случайные выборки должны "автоматически" воспроизводить социально-демографическую структуру генеральной совокупности. Однако на практике, из-за неодинаковой доступности ее элементов, этого обычно не происходит.
Взвешивание чаще всего производится по основным социально-демографическим показателям, таким как пол, возраст, образование, национальность (раса), доход. Процедура заключается в том, что каждое значение переменной дг, умножается на соответствующий весовой коэффициент и>,.
Весовые коэффициенты вычисляются для каждой из выделенных социально-демографических групп по формуле
w = f*/f , где / - относительная частота соответствующей
группы в реальной выборке, / - в генеральной совокупно-
ВЫБОРКИ ОШИБКА
В
ста. Формула для среднего арифметического по взвешенной выборке имеет вид х = Y.xi wi /S wi ■
Поскольку социально-демографические показатели взаимодействуют между собой (например, молодые поколения имеют более высокий уровень образования, чем старшие), оптимальным является взвешивание по группам, выделяемым на основе перекрестной классификации всех переменных, используемых для контроля структуры выборки (например, по поло-возрасто-образовательным группам). Однако информацию о численности подобных групп в генеральной совокупности не всегда легко получить. Если возникшие диспропорции не слишком велики, удовлетворительные результаты приносит последовательное взвешивание по отдельным показателям. При этом весовые коэффициенты, полученные для разных показателей, перемножаются.
О.В. Терещенко
ВЫБОРКИ ДИЗАЙН- стратегия формирования выборочной совокупности (см.), включающая определение генеральной совокупности (см.), выборки основы (см.), числа ступеней (см. Выборка многоступенчатая),критериев расслоения и кластеризации на каждой ступени, методов отбора на каждой ступени. При выборе В.Д. учитываются цели исследования, условия его финансирования, особенности генеральной совокупности.
Наиболее общие рекомендации для дескриптивного выборочного обследования (см. Дизайн социального исследования)состоят в следующем. Если генеральная совокупность является конкретной и основа выборки (полностью или по частям) может быть получена относительно легко, то при наличии достаточных средств рекомендуется использовать одну из моделей выборки случайной (см.). При этом для относительно небольшой и однородной генеральной совокупности может использоваться выборка случайная простая (см.). Если генеральная совокупность неоднородна или основу выборки легче получить для каждой из ее структурных частей, рекомендуется применять выборку расслоенную (см.) случайную. Расслоение позволяет также повысить точность результатов исследования и, соответственно, снизить ошибку выборки. Если средства на исследование ограничены, а генеральная совокупность достаточно велика, рекомендуется использовать выборку кластерную (см.) случайную или выборку многоступенчатую (см.) случайную. Помимо существенной экономии средств кластерная выборка облегчает проведение исследования в том смысле, что нет необходимости получать полную основу выборки - на первой ступени она представляет собой список кластеров. Однако ошибка выборки при кластерном отборе увеличивается, особенно если используется небольшое количество кластеров значительного объема. Для крупных кластеров хорошие результаты иногда дает использование теоретического отбора (см. Выборка теоретическая)вместо случайного, но выборка в целом перестает быть случайной и теряет преимущества статистического обоснования репрезентативности (см. Выборки репрезентативность).
Если построение случайной выборки невозможно из-за недостаточного финансирования или отсутствия основы вы-
борки, но структура генеральной совокупности известна, можно применить выборку квотную (см.). Квотный отбор часто применяется также в сравнительных исследованиях. Для небольших генеральных совокупностей с известной основой выборки может применяться выборка методом основного массива (см.). Если основа выборки неизвестна, но члены небольшой генеральной совокупности знают друг друга -выборка методом снежного кома (см.).
Если генеральная совокупность отличается крайней степенью неопределенности или средств на проведение исследования заведомо недостаточно, можно применить выборку доступную. Она принципиально не является репрезентативной, но в отдельных случаях может оказаться эффективной, например, когда репрезентативность не является обязательным требованием (пилотажные исследования) или генеральная совокупность отличается высокой степенью однородности (исследованиях маргинальных групп - наркоманов и пр.).
Подробности построения экспериментальной выборки см. Эксперимент в социальных дисциплинах, Эксперимент естественный, Эксперимент лабораторный, Эксперимент полевой.В исследованиях случая и фокус-групп (см.) применяются методы выборки теоретической (см.).
О.В. Терещенко
ВЫБОРКИ ОСНОВА- список, из которого осуществляется отбор объектов при построении выборки (см.). В большинстве случаев он составляется по месту жительства людей либо по месту их занятий - работы, учебы, политических или общественных организаций, клубов по интересам и т.п. Если в В.О. положено место жительства, выборка называется территориальной, если место занятий - производственной. В идеальном случае В.О. совпадает с генеральной совокупностью, однако на практике добиться этого удается не всегда. Так, данные переписи населения и списки избирателей устаревают, информация адресных столов не полна и не всегда точна, телефонами обеспечены не все жители даже крупных городов и т.п. При применении стратифицированного отбора В.О. составляют отдельно для каждой страты.
Объектами В.О., как и генеральной совокупности (см.), могут быть не только отдельные люди, но и более или менее крупные общности - семьи (домохозяйства), академические группы, предприятия, религиозные общины, населенные пункты, государства и т.п. На первом этапе кластерного, серийного или многоступенчатого отбора В.О. представляет собой список кластеров (серий).