Как сделать квотную выборку
Обновлено: 04.07.2024
В практике социологических исследований часто используется также квотная (пропорциональная) выборка. Основу выборки в данном случае составляют сведения о наиболее важных пропорциях генеральной совокупности, например, распределение по возрастным, профессиональным группам, по полу, национальности, типу населенных пунктов и т.п. характеристикам генеральной совокупности.
По данным пропорциям, исходя из общего объема выборочной совокупности, вычисляются соответствующие квоты, которые распределяются среди интервьюеров. Те, в свою очередь, осуществляют выбор респондентов, руководствуясь указанными параметрами.
Информацию, которая закладывается в расчеты основы выборки, обычно получают из отчетных документов государственной или ведомственной статистики. Чаще всего используют данные по полу, возрасту, образованию, типу семьи, типу поселения и т.п.
Например, если известно, что население Украины составляют 54% женщин и 46% мужчин, то и в выборке населения Украины мужчины и женщины должны быть представлены в той же пропорции, или, например, при опросе населения Украины выборка должна включать 32% сельского населения и 68% городского, поскольку именно такая пропорция характерна для населения Украины в целом. Учитываются и другие важные пропорции (по возрасту, уровню образования, региону и т.д.). Чем больше пропорций учитывается, тем более вероятно, что выборка будет репрезентативной и по неучитываемым параметрам.
Существуют два вида техники квотного отбора. Первая заключается в том, что пропорции записываются в виде одномерных распределений по каждому из параметров; после отбора каждой единицы, ее параметры исключаются из дальнейшего отбора. Чем больше объектов отобрано, тем жестче критерии отбора, так как ряд квот наполнен.
Допустим, если из ста человек отобраны 80, но среди них 46 мужчин, то в дальнейшем по такому параметру, как пол, отбору в выборку подлежат только женщины, так как квота мужчин (46%) уже набрана и т.д.
Другая техника предусматривает подготовку исследователем многомерной таблицы (бланка квот), в которой все необходимые пропорции пересекаются. Ниже представлен образец бланка квотной выборки. Такие бланки могут быть подготовлены по различным областям, отдельно для городской и сельской выборок.
Такой бланк сначала составляется для всей выборочной совокупности, затем расписывается для отдельных интервьюеров. В итоге, интервьюер получает такой бланк-задание, расписанный на 10-15 человек, в каждой из клеточек которого указано число людей с соответствующими параметрами, подлежащих опросу.
Несомненно, интервьюеру значительно легче работать с бланком квот, чем со списком одномерных распределений. Но иногда исследователь вынужден прибегнуть к первому варианту, если он не может получить информацию о пропорциях внутри групп: как распределяются по образованию, допустим, мужчины и женщины отдельно. Расчеты таких кросс-табуляций обычно можно заказать в соответствующих статистических учреждениях.
Если исследователь располагает данными об основных пропорциях (распределениях) генеральной совокупности, то метод квот очень удобен и экономичен. Правомерность использования квотного отбора в опросах общественного мнения, как правило, среди специалистов вызывает бурные дискуссии.
Основные аргументы противников использования квотного отбора сводятся к следующим положениям:
- использование метода квот не позволяет оценивать случайную ошибку выборки;
- интервьюеру предоставляется слишком большая свобода выбора, поэтому существует опасность, что при отборе конкретных респондентов он будет руководствоваться принципами удобства (опрашивать или знакомых, или себе подобных, или общительных, приятных людей), что может привести к систематической ошибке;
- произвольность при определении величины выборки (объема выборочной совокупности).
Что касается первого аргумента, то теоретически его трудно опровергнуть. Однако практика социологических исследований позволяет доверять этому способу отбора. Во-первых, неоднократно подтверждались результаты опросов, проведенных на основе квотной выборки, результатами выборов и референдумов. Эти данные зафиксированы как в Германии (см.: Э.Ноэль. Массовые опросы, с. 172), так и в Украине в исследованиях Центрально-Украинского отделения Всесоюзного центра изучения общественного мнения (выборы и референдумы 1989-1991 гг.). Во-вторых, методическими экспериментами, конца часть исследования проводилась по случайной выборке, а часть — по квотной.
И наконец, проблема объема выборочной совокупности касается не только квотного подхода. И поскольку объем выборки определяется не только учетом ошибок и отклонений, но и другими особенностями исследования (о которых мы будем говорить позже), то в этом отношении принцип квот — не хуже других.
Метод квот используется на разных ступенях выборки. Например, достаточно часто при подготовке общенациональных выборок на первой ступени отбора из каждого административного подразделения (например, области) отбирается под-выборка, численность которой в выборочной совокупности составляет долю, соответствующую доле населения, проживающего в данной области, в общей численности населения страны.
Основным недостатком целенаправленных выборок является необоснованность статистических процедур анализа. Это не значит, что статистические коэффициенты вообще нельзя считать при таком подходе.
Аналитические вычисления могут быть представлены для любых числовых значений данных, безотносительно к способу отбора. Но величины этих коэффициентов не обладают абсолютным значением и той легитимностью, которую обеспечивает случайная выборка.
При анализе данных, полученных на основании опроса, проведенного по выборке, использующей целенаправленный принцип, значение статистических показателей следует рассматривать как относительное.
Если все же принимать во внимание определенную относительность расчетов, проводимых при подготовке случайной выборки, обусловленную прежде всего ограниченностью числа характеристик, используемых в расчетах, то исследователю можно рекомендовать использовать следующий ориентир при определении типа выборки.
Если исследователь достаточно хорошо знаком с предметом и объектом исследования и собирается проводить собственно социологическое исследование, то ему лучше ориентироваться на целенаправленный отбор.
Если исследователь недостаточно хорошо знаком с предметом и объектом исследования и собирается проводить опрос общественного мнения, ему лучше ориентироваться на случайные принципы отбора.
Вне зависимости от метода расчета выборки нужно помнить о ключевых параметрах, влияющих на объем выборочной совокупности. Таких параметров мы выделим три – это общий объём, однородность и абсолютная ошибка.
Общий объем генеральной совокупности. Чем больше изучаемая генеральная совокупность, тем больший объем выборки нам может понадобиться для репрезентативного исследования. Однако это утверждение касается лишь определенного числового диапазона! Увеличение выборки идет не пропорционально увеличению генеральной совокупности. Ведь если речь пойдет о генеральной совокупности как о малочисленной величине, исчисляемой десятками и сотнями единиц, то целесообразно предположить, что чем больше будет объем выборки, тем точнее данные. В идеале можно и нужно стремиться, чтобы в таком случае выборка составляла не менее 50%, а то и 2/3 изучаемой генеральной совокупности. Если же (а чаще всего это так и есть) мы имеем дело с генеральными совокупностями, исчисляемыми десятками, сотнями тысяч и миллионами (например, население крупного города, региона, страны), то, конечно же, мы не будем опрашивать ни 50%, ни 25%, ни 10%. Нам понадобится значительно меньшее число участников опроса (респондентов). Стоит отметить, что при сравнении выборки при объеме генеральной совокупности в 100 тысяч и 1 миллион человек, разница в объеме выборки может составить всего несколько десятков респондентов (см. таблицу).
+ В этих случаях достаточным будет более 50% от объема выборки.
Источник: Мангейм Дж.Б., Рич Р.К. Политология: Методы исследования. – М., 1997. С.517.
Однородность генеральной совокупности. В данном случае речь идёт об однородности признаков у единиц генеральной совокупности. То есть чем более схожи между собой единицы генеральной совокупности, тем меньше потребуется объем выборки для представления репрезентативных результатов исследования. Причем под однородностью рассматриваемых признаков мы можем понимать и социально-демографические характеристики (пол, возраст, уровень образования, район проживания, социальное положение), ценностные и социально-политические ориентации, культурно-языковые различия, материальный достаток и т.д.
Размер ошибки (погрешности) выборки. Задачи и характер исследования определяют допустимый размер погрешности полученных данных. Самым оптимальным и часто используемым вариантом при расчете выборки является ошибка в 5%, она позволяет получить данные с высокой степенью репрезентативности и при этом не затратить много ресурсов на опрос излишнего числа респондентов. Для прикладного исследования нормальной будет выборка с ошибкой 4–5%. Ошибка выборки, рассчитываемой ВЦИОМ, ФОМ (для федеральных исследований), находится на уровне не ниже 2,5%. Стандартные выборки МАУ ИРСИ по г. Ярославлю обеспечивает ошибку выборки в диапазоне от 3,6 до 4,8%. Если говорить простым языком о том, что собой представляет ошибка выборки в 5%, то можно представить, что в случае проведения 100 одинаковых исследований по одной и той же теме и с одинаковым объемом выборки в 95 случаях из 100 результаты исследования будут совпадать с мнением всей генеральной совокупности. Однако в определенных случаях требуется снижение ошибки выборки, которое чаще всего производится посредством наращивания объема выборочной совокупности.
В зависимости от имеющихся ресурсов и задач исследования для формирования выборки существует несколько способов. В первую очередь нужно понимать, что отбор единиц в выборочную совокупность может происходить как случайным образом, так и неслучайным. Случайной или вероятностной выборкой можно назвать только ту выборочную совокупность, в которой соблюдается принцип равной вероятности для каждой единицы генеральной совокупности попасть в выборку. Такой способ формирования выборки наиболее актуален для небольшого объема генеральной совокупности, поскольку при изучении больших групп принцип равной вероятности для всех элементов генеральной совокупности соблюсти крайне затруднительно или нецелесообразно, с точки зрения высоких затрат ресурсов. Для соблюдения принципа равной вероятности случайной выборки зачастую используют механический отбор, такой отбор возможен только при наличии полного списка единиц генеральной совокупности, которые можно упорядочить по определенному признаку. В рамках механического отбора из списка выбирается случайным образом первый элемент, который служит отправной точкой, и каждый последующий выбирается через определенный шаг. Размер шага определяется частным размера генеральной совокупности и размера предполагаемой выборки K(шаг) = N(генеральная совокупность)/n(выборочная совокупность).
Другим способом для соблюдения принципа случайности в выборке может быть стратифицированный (районированный) отбор. Данный метод полезен в случае неоднородной генеральной совокупности и подразумевает разделение единиц генеральной совокупности, на более мелкие группы по определенным признакам. Внутри каждой выделенной группы производится отбор единиц в выборочную совокупность случайным образом или при помощи механического отбора. Наиболее корректно использовать этот метод в том случае, когда в результате разделения на группы по выбранным признакам внутри каждой группы образуется небольшое количество единиц, или когда существует полный список единиц каждой выделенной группы, что позволяет в дальнейшем отборе соблюсти принцип равной возможности для каждой единицы попасть в выборку.
Кластерный (гнездовой) отбор является еще одним методом при формировании случайной выборки, в рамках данного метода производиться случайным образом отбор целых групп (кластеров) из генеральной совокупности. Впоследствии производится отбор единиц из кластеров в выборочную совокупность, в зависимости от объема кластера это могут быть как и все единицы кластера, так и часть из них, отобранная случайным образом. Например, в случае отбора по территориальному признаку кластером могут служить населенные пункты, отобранные в случайном порядке. В зависимости от количества населения производится опрос всех жителей или только жителей, отобранных случайным образом. При наличии полного списка единиц в каждом кластере возможен отбор единиц с применением механического отбора.
Наиболее предпочтительным выглядит вариант с использованием квотной выборки. Суть данного метода сводится к тому, чтобы выделить несколько интересующих социальных групп по признакам, обусловленным задачами исследования. Далее необходимо рассчитать объем респондентов для опроса в каждой группе, то есть объем квоты для каждой группы, руководствуясь сохранением пропорций признаков генеральной совокупности в выборке. На примере гендерной характеристики можем представить, что если в генеральной совокупности соотношение женщин и мужчин 55% на 45%, то именно такое же соотношение женщин и мужчин должно быть в рамках выборочной совокупности.
Еще одним методом отбора для построения неслучайной выборки является метод основного массива, который подразумевает отбор единиц, имеющих наибольшую удельную значимость, по мнению исследователя; и если существует возможность, то отбирается абсолютное большинство единиц из генеральной совокупности. Данный метод может быть полезен, когда объектом для изучения являются узкая категория людей, специалисты той или иной отрасли. В случае необходимости проведения опроса, например среди медработников в регионе, отбирается несколько наиболее крупных медицинских учреждений как имеющих наибольший вес, и проводится опрос медработников данных учреждений. Но если количество медучреждений не столь велико, и возможен охват абсолютного большинства медработников, то проводится опрос более 50% медицинских работников региона.
Существует еще несколько вариантов составления выборочной совокупности, некоторые методы являются комбинированием уже перечисленных, но хотелось бы рассмотреть применение наиболее оптимальных методов построения выборки на примере населения г. Ярославля. Золотым стандартом, на наш взгляд, при проведении исследования, где в качестве генеральной совокупности выступают все жители Ярославля, является применение квотной выборки. Мы используем при расчете квот трехмерное распределение, а именно распределение по половому признаку, возрасту и району проживания, что позволяет в рамках выборочной совокупности повторить пропорции генеральной совокупности по указанным признакам. Такой подход позволяет учесть мнение всех категорий жителей Ярославля: мужчин и женщин, молодежи, работающего населения, пенсионеров, жителей всех районов города. При этом сохраняется удельная значимость каждой из указанных категорий так же, как в генеральной совокупности. Как это выглядит? Например, если в Ярославле в Дзержинском районе проживает гораздо больше жителей города, чем в Кировском районе города, то мнение жителей Дзержинского района имеют гораздо большее влияние на формирование мнения всего населения города, чем мнение жителей Кировского района. Наша задача состоит в том, чтобы сохранить подобную пропорциональность генеральной совокупности в рамках выборки. Если говорить о конкретных цифрах, то для репрезентативных результатов мнения жителей города с населением более чем 600 тыс. при использовании квотной выборки и соблюдением ошибки не более 5% достаточно опросить 400 человек. В случае, когда проблема исследования носит более дифференцированный характер, и предполагается, что данная проблема может затрагивать различные категории жителей по-разному, целесообразно расширить объем выборки до 500-600 человек.
В случае, когда проблема исследования носит общий или даже глобальный характер, и предполагается, что дифференциация по полу и возрасту, району проживания вряд ли может серьезно оказывать влияние на мнение респондента, может использоваться метод стихийной выборки. Метод стихийного отбора позволяет существенно сократить время и ресурсы на проведение исследования, однако в таком случае рекомендуется расширить объем выборки до 600, а в некоторых случаях до 750 или даже 1000 человек, чтобы минимизировать вероятность потери какой-либо категории респондентов в процессе проведения опроса.
Подводя итог, хочется сказать о том, что грамотно составленная выборка на сегодняшний день — это ключ к оперативному получению достоверной и актуальной информации, которая поможет в принятии правильных управленческих решений. Главное достоинство использования выборки — это, конечно же, экономия времени и трудовых ресурсов. Получаемая информация с течением времени и в зависимости от происходящих процессов в обществе может быстро терять актуальность и уже не отражать полной картины социальной реальности, что в свою очередь может повлечь принятие ошибочных решений. Отсюда можно сделать вывод о том, что исследование, задачей которого является получение объективной информации о текущем положении дел, проведенное в кротчайшие сроки с использованием грамотно составленной выборки, даст более актуальную информацию и объективную картину, чем исследование с большим охватом опроса в 6, 10, 15 и более тысяч человек. Исследование с бОльшим охватом респондентов требует бОльшего времени для проведения опроса, за этот период положение дел может значительно измениться, и ответы, полученные в начале исследования, могут к его окончанию стать устаревшими и неактуальными; как итог — будет потерян весь смысл такого исследования. Желаете получить достоверную, актуальную и надежную информацию по вашей проблеме в результате проведения социологического исследования? Специалисты МАУ ИРСИ помогут вам в этом!
Квотная выборка — микромодель объекта социологического исследования, формируемая на основе статистических сведений (параметров квот) преимущественно о социально-демографических характеристиках элементов генеральной совокупности.
Квотный метод выборки предполагает предварительное наличие статистических сведений по ряду существенных либо коррелирующих с ними характеристик генеральной совокупности. Однако эти сведения не используются для определения объема выборки, так как в последующем отбор респондентов осуществляется не случайно, а целенаправленно, при помощи интервьюеров.
Принцип квотной выборки, или же принцип отбора единиц наблюдения по методу квот, восходит к представлению о подобии объектов в случае пропорциональности их структурных элементов. Этот метод основан на целенаправленном формировании структуры выборочной совокупности. Анкетер получает задание опросить некоторое количество лиц определенного возраста, пола, образования и профессии.
Удельный вес квоты в выборочной совокупности должен соответствовать ее удельному весу в генеральной совокупности.
Обычно квотная выборка используется на последних ступенях отбора и завершает процесс районирования (стратифицирования) и применения вероятностных процедур. Социолог разыскивает респондента определенного пола, статуса и возраста в заданном районе и беседует с ним.
Приведем пример расчета выборки по таким параметрам квоты, как пол и возраст, в реальном социологическом исследовании. Обосновывая репрезентативность выборки при опросе избирателей в ходе избирательной кампании по выборам депутатов Городской думы Нижнего Новгорода, мы опирались на данные Облком-стата о половозрастной структуре населения районов города. Так, половозрастная структура населения Советского района выглядела следующим образом (табл.
Половозрастная структура населения Советского района
Таблица 2.2 Всего Мужчины Женщины Мужчины,
% Все население 168912 76220 92692 45,1 54,9 В том числе по возрастам: до 1 года 1225 630 595 51,4 48,6 1 —6 лет 9213 4710 4503 51,1 48,9 7 —9 лет 7031 3561 3470 50,6 49,4 10-15лет 13498 6884 6614 51,0 49,0 16-19лет 9399 4678 4721 49,8 50,2 20 — 24 года 11958 6009 5949 50,3 49,7 25-29 лет 11858 6520 5338 55,0 45,0 30 — 34 года 12093 5861 6232 48,5 51,5 35 —39 лет 14360 6795 7565 47,3 52,7 40 — 44 года 14112 6598 7514 46,8 53,2 45 —49 лет 12779 5840 6939 45,7 54,3 50 — 54 года 7274 3222 4052 44,3 55,7 55-59 лет 11981 5035 6946 42,0 58,0 60 —69 лет 17503 6828 10675 39,0 61,0 70 лет и старше 14628 3049 11579 20,8 79,2 113
Учитывая, что в состав выборки должны были войти избиратели, т.е. лица в возрасте не моложе 18 лет, мы взяли в качестве основы выборки ту часть таблицы, где представлено половозрастное распределение населения от 20 лет (разделить предыдущую строку, выделив из нее лиц 18—19 лет, не представлялось возможным). В итоге распределение половозрастной структуры выборки по числу респондентов в каждой из 20 выбранных половозрастных групп (две по полу и 10 по возрасту) выглядело следующим образом (табл. 2.3):
Половозрастная структура выборочной совокупности Генеральная совокупность Выборочная совокупность
число доля(в%) число
Всего муж. жен. муж. жен. всего муж. жен. всего Основавыборки 128546 55757 72789 43,4 56,6 100,00 521 679 1200 Возраст (лет) 20-24 11958 6009 5949 50,3 49,7 9,30 56 56 112 25-29 11858 6520 5338 55,0 45,0 9,22 61 50 111 30-34 12 093 5861 6232 48,5 51,5 9,41 55 58 113 35-39 14360 6795 7565 47,3 52,7 11,17 63 71 134 40-44 14112 6598 7514 46,8 53,2 10,98 62 70 132 45-49 12779 5840 6939 45,7 54,3 9,94 55 65 119 50-54 7274 3222 4052 44,3 55,7 5,66 30 38 68 55-59 11981 5035 6946 42,0 58,0 9,32 47 65 112 60-69 17 503 6828 10 675 39,0 61,0 13,62 64 100 163 70 и старше 14628 3049 11579 20,8 79,2 11,38 28 108 137 Численность каждой из половозрастных групп в трех последних столбцах таблицы пропорциональна24 численности каждой из соответствующих групп в генеральной совокупности.
Степень репрезентативности квотной выборки повышается прямо пропорционально степени устойчивости значений тех характеристик, по которым задаются квоты, поэтому признаки, изменяющие свои значения слишком быстро, здесь стараются не применять.
Иногда у исследователей возникает соблазн увеличить число контролируемых квотных параметров в надежде, что это повысит степень достоверности получаемых результатов. Однако на практике это ведет к нарастанию систематической ошибки и затрудняет работу интервьюера.
Квотная выборка — почти обязательный момент в проведении научного эксперимента, если он практикуется в социальных на-
Квотная выборка у прикладных социологов вошла сегодня в моду, но не от хорошей жизни. По научным критериям она ни-когда не выровняется с классической выборкой, т.е. случайной! которая считается эталоном. Точность результатов по квотном выборке определить нельзя.
Правда, на практике случайный отбор встречается редко, ибо для него обязательно нужен список единиц генеральной совокуп-ности. Если его нет или есть, но такого качества, что для науч-ных целей его лучше не использовать, то и говорить о случайной выборке нельзя.
Читайте также: