Выборки и их статистические параметры

1.

Выборки и их
статистические параметры

2.

Генеральная совокупность – выборка
• Генеральная совокупность вся совокупность изучаемого
объекта исследования.
• Выборочная совокупность множество
случаев
(испытуемых,
объектов,
событий,
образцов),
с
помощью
определённой
процедуры выбранных из
генеральной совокупности для
участия в исследовании (не
обязательно опрос).

3.

Генеральная совокупность
• Генеральная совокупность должна быть описана с помощью
следующих параметров:
• Объем – кол-венные признаки генеральной совокупности.
• Структура – качественные признаки (часто совпадают со
структурой объекта исследования), которые являются критически
значимыми для исследования.
• Локализация – конкретное пространство на котором находится
значимый объект.

4.

Репрезентативность
• Ключевой параметр любого количественного для исследования.
• Задается относительно генеральной совокупности.
• Связано с процедурой отбора респондентов, т.е. с построением
выборки.
• Суть заключается в том, насколько отобранные единицы из
генеральной совокупности способны по основным параметрам
представлять выборочную совокупность.
• Соответственно
важно
совпадение
основных
свойств
генеральной совокупности в выборочной.

5.

Выборка – генеральная совокупность
Любая выборка будет характеризоваться:
• Качественными признаками - кого именно мы выбираем и какие
способы построения выборки мы для этого используем.
• Количественными признаками - статистические параметры
выборки
(статистические
показатели
характеризующие
способность выборки представлять генеральную совокупность).
• Параметры должны быть согласованы с основными свойствами
(качественными) генеральной совокупности и ее объемом (с
определением точности описания).

6.

Исследование
Выборочное
Целенаправленное
(есть список ген.сов.)
Выборки
Квотная
Типическая
Стихийная
Сплошное
Случайное (вероятностное)
С учетом групп
(кластеров)
Без учета групп
(кластеров)
Выборки
Выборки
Кластерная
Простая
Стратифицированные
Систематизированная

7.

Сплошные исследования
• Фиксируются интересующие параметры у всей генеральной совокупности.
• Основание для применения – достижимость ВСЕГО объекта исследования.
• При этом генеральная совокупность может быть исследована не вся, важно
указать % обследованных в генеральной совокупности (он должен быть
высок: более 80%, идеально – 95%).
• Важно указать время и локацию исследования; само обследование может
производится этапами для большего % охвата (но не желательно).
Когда?
• Небольшая по объему генеральная совокупность.
• Полностью доступная (одномоментно) генеральная совокупность.
• Важность полного описания всех единиц исследования для создания адекватной
картины.

8.

Собственно выборочные исследования
• Целенаправленные выборки – отбираются респонденты из
генеральной совокупности целевым образом, как наиболее
характерные представители данной генеральной совокупности.
• При этом часто используются «списки» генеральной совокупности для целевого
отбора.
• Важным являются свойства отобранных объектов или качественные признаки
генеральной совокупности.
• Случайная (вероятностная) выборка — это выборка, для которой
каждый элемент генеральной совокупности имеет определенную,
заранее заданную вероятность быть отобранным.
• При
этом
выборка
проектируется
относительно
структуры
и
репрезентативности.
• Но в большей степени важна вероятность (равновероятностно) попадания того
или иного респондента в выборку.

9.

Целенаправленные выборки
• Квотная выборка – задаются квоты в рамках критически важных
свойств для структуры выборки; объем квот определяется
пропорционально структуры генеральной совокупности; внутри квот
осуществляется произвольный отбор.
• Стихийная выборка – существует минимальный контроль за отбором
респондентов через точки доступа (места, сайты, газеты/журналы), но
решение о включении в выборку принимает сам респондент. Размер
заранее часто не известен, а определяется конкретным условием активностью респондентов (ситуация добровольного рекрутинга).
• Типическая выборка - генеральная совокупность вначале разбивается
на однородные типические группы. Затем из каждой типической
группы собственно-случайной или механической выборкой
производится индивидуальный отбор единиц в выборочную
совокупность. Ключевой параметр – типичные свойства - группы.

10.

Случайная (вероятностная) выборка
Стратифицированная выборка – тип выборки в котором для повышения ее
эффективности используется информация о подгруппах, существующих в
генеральной совокупности.
• Пропорциональная
стратифицированная
выборка
разновидность
стратифицированной выборки, при которой число выбранных элементов в
каждой страте пропорционально численности входящих в них элементов.
• Прямо пропорциональная стратифицированная выборка подразумевает
выбор большего количества элементов в большей группе, меньшего - в
меньшей.
• Обратно пропорциональная выборка предполагает выбор в меньшей группе
большее количество элементов, а в большей группе - меньшее количество.
• Если при использовании стратифицированной выборки размеры выборок из
каждой группы не пропорциональны размеру соответствующей группы, такую
выборку называют непропорциональной стратифицированной выборкой.

11.

Случайная (вероятностная) выборка
• При использовании кластерной выборки эффективность
увеличивается за счет того, что количество уменьшается быстрее
точности.
• Как и в случае с стратифицированной выборкой, формирование
кластерной выборки - процесс, состоящий из двух этапов.
• В процессе формирования кластерной выборки совокупность
делится не на "страты", а на "кластеры".
• Далее кластеры отбираются в выборку случайным образом, и все
представители
выбранных
кластеров
подвергаются
исследованию.

12.

Случайная (вероятностная) выборка
• Простая случайная выборка - это подход, при котором каждый
член совокупности (и каждая выборка) имеет одинаковую
неизвестную вероятность быть выбранным.
• Составляется общий список населения, а потом из него по принципу
случайности отбирается нужное количество единиц для опроса (лотерея,
генератор случайных чисел; возвратная/невозвратная единица отбора)
• Систематизированная случайная выборка - берется случайная
начальная точка в общем списке населения и определенный шаг
отсчета (используется в «поквартирных» опросах).

13.

Статистические параметры выборки
• Объем выборочной совокупности
• Объемы страт выборочной совокупности (пропорциональны
генеральной совокупности или обратнопропорциональны)
объемам
страт
• Доверительная вероятность - показывает, с какой вероятностью случайный
ответ попадет в доверительный интервал. Для простоты можно понимать её
как точность выборки. Как правило, используется 95% или 99%.
• Доверительный интервал (общий/частный)- можно понимать как
погрешность. Задает ширину диапазона по обе стороны от выбранной точки,
куда могут попадать ответы с определенной вероятностью (+/-2%).
• Вариативность признаков/вопроса (для частного интервала) - показывает
вероятность получения определенного варианта ответа на заданный
респонденту вопрос. Например, если вопрос подразумевает два возможных
варианта ответа ("да" или "нет), вариативность составляет 100%/2=50%.

14.

Как определить объем выборки?
• Считать в ручную через excel.
• Воспользоваться
заданными
таблицами
в
сборниках
статистики/социологии.
• Использовать калькуляторы выборок (через поисковик – много
вариантов).
• До этого должна быть обоснована выборка. Обоснование
производится исходя из цели, задач и специфики объекта
исследования (метод при этом ограничивается методологией).
• Почему такой способ отбора не влияет на полученный результат с т.з.
его достоверности?

15.

<
100000
10000
5000
4000
3000
2000
1000
500
Таблица определения объемов
222 286 333 350 360 370 385 398 400
Доверительный интервал - 5%;
доверительная вероятность – 95%.

16.

Общая логика выборочных методов
Генеральная совокупность
Объем
Структура
Выборочная совокупность
Количественные признаки
Качественные признаки
Результаты опроса
Опрошено
Состав