Технология социологического исследования (Сусоколов, 2007). Учебное пособие по курсу Практикум по экономической социологии Как заключить договор, чтобы избежать любых неожиданностей

230 6. Мягков А.Ю. Опросные методы сбора данных: предпочтения респондентов //
Социологические исследования. 2000. №8.
С. 98-109.
URL:
.
7. Назарова И.Б. Качество опроса: Факторы неответов // Социологические исследования. 1999. №11. С. 108–114. URL: .
8. Ноэль Э. Массовые опросы: введение в методику демоскопии / Пер. с нем. под ред. Н.С. Мансурова. 2-е изд. М.: «АВА – ЭСТРА», 1993.
9. Процесс социального исследования. Пер. с нем.. М.: Мысль, 1975.
10. Рабочая книга социолога / Изд. 3-е. М.: Едиториал УРСС, 2003. Глава 4.
11. Рогозин Д.М. Когнитивный анализ опросного инструмента. М.: Институт
Фонда «Общественное мнение», 2002.
12. Ростегаева Н.И. Банк социологических данных: история становления и перспективы развития // Социология: 4М. Ноябрь 1998. №10. С. 172-185.
URL: < https://www.ecsocman. edu.ru/db/msg/2995.html>.
13. Садмэн С., Брэдберн Н., Шварц Н. Как люди отвечают на вопросы: применение когнитивного анализа в массовых обследованиях / Пер. с англ.
Д.М. Рогозина, М.В. Рассохиной; Под. Ред. Г.С. Батыгина. М.: Институт
Фонда «Общественное мнение», 2003.
14. Стрельникова А.В. Исследовательские архивы: расширение возможностей для вторичного анализа // Социологические исследования. 2005. №1. С. 126-
131. URL: .
15. Ядов В.А. Стратегия социологического исследования. Описание, объяснение, понимание социальной реальности. М.: «Добросвет», «Книжный дом
«Университет», 1998. С. 131-192 (Глава III).
16. Dillman D. Mail and Telephone surveys, N-Y., 1978, Ch. 3 17. Dillman D.A. Mail and Internet surveys. The tailored design method. 2nd ed. New
York: John Wiley & Sons, Inc., 2000 (Ch. 3: Constructing the questionnaire).
Задание. Ответственному за подготовку анкеты скомпоновать анкету на
основе блоков, подготовленных на предыдущих двух этапах. Провести
пилотаж. Доработать анкету по итогам пилотажа. Обсудить доработанный
вариант на заседании группы. Подготовить отчет об итогах пилотажа. В

231
отчете о пилотаже указать сроки проведения, какие категории респондентов
и специалистов использовались в качестве экспертов, какие были высказаны
замечания (отмечены недостатки), какие из них были учтены и какие
конкретно изменения были внесены в первоначальный текст анкеты.
9. Практические аспекты планирования и организации выборки
В социологическом исследовании практически никогда не опрашивается вся категория населения, являющаяся объектом исследования и составляющая генеральную совокупность. Это, как правило, нереально, потому что генеральная совокупность может составлять от нескольких тысяч до нескольких десятков миллионов человек. Основная задача выборки состоит в том, чтобы опросить как можно меньше людей, и при этом получить максимально надежные результаты, с той точностью, с которой это требует задача исследования. Минимизация выборки позволяет не только сделать исследование дешевле; она дает также возможность более тщательно работать с каждым респондентом, использовать более квалифицированных интервьюеров или анкетеров, наконец, что немаловажно, проводить исследования в более сжатые сроки.
Объем выборочной совокупности, схема выборки и способ отбора респондентов зависят от ряда обстоятельств; перечислим главные из них.
• Задачи исследования.
• Специфика объекта исследования.
• Ресурсы времени, денег и квалифицированной рабочей силы, находящиеся в распоряжении исследователя.
• Степень точности результата, на которую рассчитывает заказчик.
В данном пособии мы не ставим целью описать все тонкости выборочного метода. Мы постараемся описать, как шаг за шагом осуществляется планирование и реализация выборки. Как же организовать выборку, чтобы наше исследование не было слишком дорогим, и в то же время его точность была достаточной для наших целей?

232
9.1. Шаг 1. Выбор принципиальной схемы
При всем многообразии методов выборки, описанных в учебниках, существует две принципиально разные схемы выборки:
• репрезентативная (или квазирепрезентативная) выборка;
• экспериментальная (или квазиэкспериментальная) выборка.
Социологу прежде всего необходимо решить, какую из этих схем он выберет в качестве основной (или единственной). Сущность первого подхода состоит в том, что все вся категория населения, являющаяся объектом исследования, представляется нам как единое целое. Наша выборка – отражение в миниатюре всего объекта. При проведении анализа результатов исследования мы будем иметь возможность разбивать всю выборку по любым признаком, включенным в исследование. Используя данный подход, мы пытаемся построить репрезентативную выборку для всего объекта.
Смысл второго (экспериментального) подхода заключается в том, что мы изначально формируем две или более выборки, которые анализируются отдельно друг от друга. Сливать и анализировать их совместно мы сможем лишь при определенных условиях (включение части одной их выборок в качестве подвыборки в состав другой, введение специальных поправочных коэффициентов). Однако, в большинстве случаев такое слияние вообще невозможно, поскольку неизвестно, как в реальности соотносятся численности двух или более выделяемых нами категорий. Этот подход называется экспериментальным (квазиэкспериментальным), поскольку опирается на логику натурного эксперимента. Есть две категории респондентов, на одну из которых действует определенный фактор, а на другую не действует. Конечно, это не натурный эксперимент в строгом смысле, поскольку две выборки не выровнены по остальным параметрам (например, по полу, возрасту и т.д.).
Приведем примеры.
Пример 9.1. Допустим, вам заказала исследование фирма, работающая с
определенной клиентурой и имеющая список своих клиентов (например, директ-
маркетинговая фирма). Целью исследования является расширение клиентуры,
то есть поиск новых потенциальных клиентов. Для реализации целей
исследования Вам необходимо выяснить, чем отличаются люди (или
организации) уже ставшие клиентами от тех, кто пока на это не решился.

233
Это позволит, во-первых, привлечь новых клиентов, уже обладающих данными
признаками; во-вторых, разработать программу, расширяющую круг
«факторов привлекательности». Например, круг товаров и услуг,
предлагаемых фирмой, может удовлетворить в основном молодых,
состоятельных и не обременённых семейными обязанностями клиентов.
Введение в оборот комплекса «семейных» услуг резко повысит число клиентов.
Но заранее этот факт не очевиден.
Было бы глупо пытаться построить репрезентативную выборку всех
потенциальных клиентов фирмы с надеждой, что в ходе случайного отбора в
нее попадут реальные клиенты, и путем сравнения первых и вторых мы решим
задачу исследования. Доля реальных клиентов во всем множестве
потенциальных пользователей заведомо мала и они почти не будут иметь
шанса попасть в нашу выборку. Поэтому правильным решением будет
формирование двух разных выборочных совокупностей – потенциальных и
реальных клиентов.
Даже после проведения опроса у нас вряд ли появится возможность (и
необходимость) объединять эти две выборки, поскольку абсолютная
численность потенциальных клиентов так и не будет установлена.
Пример 9.2. Администрация населенного пункта может заказать
исследование политических ориентаций мигрантов из сопредельных
государств, претендующих на получение российского паспорта и
намеривающихся поселиться в данном городе. Задача исследования в этом
случае будет состоять в том, чтобы выяснить, насколько ориентации
мигрантов отличаются от ориентаций коренного населения. Обычно базой
выборки при проведении исследований политологических исследований служат
наиболее свежие списки избирателей. Однако в данном случае они не могут
использоваться, поскольку мигранты не внесены в списки избирателей. В этом
случае также придется формировать две независимые выборки.
Наличие двух или большего числа независимых выборок не исключает того, что каждая из них будет формироваться как репрезентативная или квазирепрезентативная. Необходимо помнить, что их нельзя объединять вообще или хотя бы без предварительного взвешивания.

234
9.2. Шаг 2. Определение объема выборки (выборок)
Глава о выборочном методе в учебниках по методам социологических исследований обычно начинается с изложения элементарных формул, описывающих соотношение допустимой ошибки и среднего квадратического отклонения для случайной бесповторной выборки из бесконечной генеральной совокупности. Читатель должен быть знаком с этим формализмом по учебникам математической статистики. Эти формулы полезно знать для понимания логики статистического рассуждения и для грубой ориентации в численности предполагаемой выборки.
Прежде всего, мы должны ответить на вопрос, какая точность нас устраивает?
Это определяется из чисто практических соображений. Для целей определения общего климата межнациональных отношений вполне допустимо, чтобы отклонение выборочной доли от средней составляло 5% в ту и другую сторону; интервал допустимой ошибки выборки составит в этом случае 10%
(вернее, 10 процентных пунктов). Если бы мы вели исследование, посвященное оценке итогов будущих выборов в местные представительные органы, где часть кандидатов выражают интересы данной группы, то такая точность была бы, конечно, мала; допустимая ошибка выборки не должна превышать в таком случае 1% (интервал - 2%), иначе мы рискуем ошибиться, предсказывая результаты практически важного события. Но в этом случае мы обязаны многократно увеличить объем выборочной совокупности.
О
ценка того, насколько надежные результаты можно получить на такой выборке, происходит уже после исследования, исходя из параметров распределения (долей того или иного признака в подвыборках), допустимой ошибки выборки, а также необходимого уровня значимости (для ошибок первого рода) или мощности критерия (для ошибок второго рода).
Для определения степени статистической достоверности выводов, полученных в исследовании при заданном объеме выборки, мы воспользуемся схемой определения размера выборки для критерий проверки значимости различия пропорций в двух выборках.[6, 276-295 ] Связано это с тем, что наше исследование носит сравнительный характер и многие выборки
(по вузам, факультетам, потокам) формируются как независимые выборки.

235
В социологии обычно речь идет не о том, чтобы определить необходимый объем выборки для оценки уровня значимости различий между пропорциями какого-либо признака в двух выборках, а об обратной задаче - насколько обоснован вывод о различиях или сходстве этих пропорций при заданном объеме выборок (подвыборок), или, другими словами, с какой вероятностью можно утверждать, что две сравниваемые пропорции могли быть получены с помощью случайного отбора из одной и той же генеральной совокупности.
Поэтому, строго говоря, оценка значимости должна производиться в каждом конкретном случае, при формулировке каждого вывода. Тем не менее, еще до проведения опроса, и тем более до начала обработки данных, целесообразно хотя бы грубо прикинуть, какие из ожидаемых результатов можно считать надежными и с какой степенью вероятности.
Так, если мы попытаемся сравнить два вуза по доле занятых студентов, то средний объем выборки (170 чел.) по каждому вузу позволит нам оценить гипотезу лишь при достаточно значительной разнице в доле работающих в этих вузах. Предположим, мы получили следующие результаты. В одном из вузов в течение последнего года постоянно работали 35% студентов, а в другом - 50%. Если мы используем эти показатели как предварительные оценки истинного распределения, то, при заданном объеме каждой выборки
(170 чел.), мы с вероятностью не менее 10% можем совершить ошибку первого рода (значимость - a=0,10) и 15% - допустить ошибку второго рода
(мощность - 1-b=0,85).
Однако знания теоретических основ случайной выборки и произведенных на их основе расчетов недостаточно для определения объема выборки в реальном социологическом исследовании. Во-первых, социолог почти никогда не сталкивается с задачей оценивания единственной доли (или средней). Даже задачи сравнения двух долей для определения того, могут ли они быть получены из одной или из разных выборок, встречаются достаточно редко.
Обычно приходится иметь дело с оцениванием табличного распределения. Во- вторых, как мы покажем ниже, в социологии чрезвычайно редко используется собственно случайная выборка (а повторная - вообще никогда). В-третьих, разработанные в статистике методы оценивания предполагаемого объема выборки рассчитаны на один эксперимент (например, сравнение двух

236
конкретных долей, или анализ распределения в одной конкретной таблице).
Социологу приходится решать одновременно множество задач («проводить множество экспериментов»), причем далеко не все из них он может спланировать заранее. Поэтому при планировании выборки её объем определяется уровнем сложности гипотез, которые предстоит проверять в ходе исследования и ресурсами, имеющимися в распоряжении исследователя.
Сложность гипотезы определяется декартовым произведением числа градаций признаков, используемых при проверке данной гипотезы. Помимо целей исследования, на определение объема выборки влияет также объем ресурсов, которыми располагает исследователь (деньги, время, число квалифицированных сотрудников). Никакие требования статистики не должны заставлять его понижать качество собираемой информации за счет ее чрезмерного удешевления и увеличения объема выборки, так как статистические критерии при неправильно собираемой информации не обеспечивают высокого качества исследования.
Таким образом, социолог обычно должен заранее определить объем предполагаемой выборки, когда, с точки зрения строгих статистических критериев, у него нет для этого достаточных оснований. Поэтому обычно используются грубые приемы предварительного оценивания объема выборки.
Один из таких приемов – умножение числа ячеек таблицы, с помощью которой
будет проверяться гипотеза, на некоторую фиксированное среднее число
единиц наблюдения, которые могут попасть в каждую клетку таблицы.
Использование статистических таблиц и практический опыт организации выборки показывает, что в качестве такого постоянного множителя можно использовать 50 человек. Постараемся обосновать эту величину.
Объем каждой из двух выборок для сравнения пропорций определяется по таблицам. Напомним, что эти объемы сами по себе недостаточны для того, чтобы оценить зависимости в многомерной таблицы. Они годятся лишь как ориентиры для определения численности среднего размера подвыборок внутри выборки.
Таблица 9.1. Объем выборки для случая сравнения двух пропорций при
различных уровнях значимости и мощности критерия (8, 284-285)
Уровень
Мощность
Предполагаемая величина сравниваемых долей

237
значимости критерия 0,10 и 0,20 0.30 и 0,40 0,15 и 0,20 0,35 и 0,40 0,90 286 496 1252 2008 0,05 0,80 219 376 945 1511 0,90 236 408 1027 1644 0,10 0,80 176 300 753 1198 0,90 185 317 797 1271 0,20 0,80 133 224 559 885
Большинство гипотез, проверяемых в ходе исследования, касается взаимосвязи между двумя переменными. Предположим, мы хотим проверить гипотезы относительно того, что вузы и специальности различаются по доле подрабатывающих студентов. Допустим, также, что мы организуем случайную выборку и заранее не знаем, как в ней будут распределены студенты, обучающиеся в разных вузах и на разных специальностях. В нашей выборке представлено 4 вуза. Мы можем выбрать 2 уровня занятости
(работает/ не работает) В этом случае в таблице, на основе которой мы будем проверять нашу гипотезу, будет 8 ячеек (4 × 2). Если мы захотим усложнить нашу гипотезу и предположить три уровня занятости (постоянная, временная, отсутствие занятости), наша гипотеза станет более содержательной, однако и таблица для ее верификации будет включать уже не 8, а 12 клеток (4 × 3).
Если мы захотим проверить гипотезу о том, насколько различается доля работающих среди студентов, обучающихся на разных специальностях
(экономисты, менеджеры, социологи), тогда нам необходимо построить таблицу размером 3 × 2 или 3 × 3.
Для проверки каждой из гипотез нам необходимо будет попарно сравнить долю работающих среди студентов разных вузов и специальностей. Например, насколько отличается процент работающих среди обучающихся социологии и среди студентов экономики, или среди студентов МГУ и ГАУ. Таким образом, мы как бы разбиваем нашу выборку на несколько подвыборок и сравниваем эти подвыборки по доле лиц, обладающих таким признаком, как постоянная или временная занятость. Очевидно, что, чем больше число подвыборок, на которые мы разбиваем нашу выборку, и чем более дробным будет показатель, который мы изучаем, тем больше респондентов мы должны опросить для того, чтобы гарантировать допустимую ошибку с приемлемой вероятностью. Так, например, если мы опросим 1000 человек, то представители каждого вуза (из 4) будут в нем составлять примерно ¼ (250

238
чел.). Если же мы рассматривает специальности, то можем ожидать, что численность каждой подвыборки будет колебаться в пределах 300 – 350 чел.
Если мы рассматриваем только 2 уровня занятости, то чисто теоретически можем ожидать, что доля занятых составит 50%. Если же мы предполагаем три уровня занятости, то эта доля падает до 1/3.
Из стандартных таблиц определения размера выборки для критерия проверки различия пропорций мы видим, что для оценки того, насколько существенна разница в 10 процентных пункта между 30% работающих в МГУ и 40% в ГАУ с уровнем значимости в 0,10 и мощностью критерия 0,80, нам придется опросить по крайней мере 300 человек в каждом вузе, то есть увеличить выборку. Если же альтернатив будет меньше, то теоретически необходимо опросить всего 200 чел.
Из этих таблиц следует, что для того, чтобы не слишком сильно ошибиться в выводах при различиях в долях признаков между разными подвыборками 10-
15 процентных пунктов, надо иметь численность каждой подвыборки минимум в 100 человек. Поскольку определение доли – это разбиение подвыборки на две новые, то, соответственно, в каждой клетке таблицы должно быть теоретически как минимум 50 человек.
Поскольку заранее распределения многих признаков мы не знаем, приходится ориентироваться на средний уровень, который, сам по себе, ничего не гарантирует. В итоговой выборке социологов может оказаться не 1/3, а 1/10, что не позволит нам сравнивать социологов с экономистами и менеджерами.
Однако, ничего не поделаешь, приходится рисковать.
Таким образом, проверка самой сложной из перечисленных гипотез по минимуму потребует опроса 600 человек (50 × 12).
Если же мы хотим довести уровень значимости и мощность критерия до нормальных величин (0,05 и 0,95 соответственно), тогда планируемый объем выборки увеличивается по крайней мере вдвое. Еще более усложняется ситуация, если мы включаем гипотезы о взаимодействии не двух, а трех переменных. (H 9).. Уровень статистической зависимости между ориента-
цией на профессиональную подработку и реальным совпадением подработки
и специальности значительно варьирует от вуза к вузу - он ниже в МАИ и
ГАУ и выше - в МГУ, РЭА и ГУ-В
перейти в каталог файлов