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

239 3 × 5 × 5 = 75
Даже если ограничиться минимальным объемом выборки, для получения более-менее надежного результата понадобится опросить не менее чем: 50 ×
75 = 3750 чел.
Однако суровая правда жизни может изменить планы социолога относительно объема выборки. Если данное исследование делается по заказу фирмы, как это предполагалось в предыдущем разделе, тогда на сцену выходят ограничения ресурсов. Таких ресурса три: время, деньги, рабочая сила. Допустим, в распоряжении социолога имеются всего 5 человек, которые могут заняться опросом. На весь опрос, согласно календарному плану, отпущено 5 дней. По смете каждый анкетер должен получать 250 рублей в день и обеспечивать заполнение 10 анкет. В создавшейся ситуации руководитель проекта не сможет обеспечить необходимого объема выборки, поскольку наличные ресурсы позволят ему опросить лишь 250 человек.
Как ему поступить? Во-первых, исполнитель может потребовать от Заказчика увеличения ресурса времени и денег. Во-вторых, он может упростить гипотезы:
• Можно упростить структуру шкал, используемых при проверке данной гипотезы. Это можно сделать, объединив некоторые категории шкал.
Например, объединить градации шкалы занятости с 3 до 2.
• Можно исключить гипотезы, содержащие 3 переменные, разбив их на несколько гипотез, каждая из которых связывает только 2 переменные.
Необходимо учитывать, однако, что ряд гипотез, входящих в модели, целесообразно проверять не только на всем массиве, но и по каждому вузу в отдельности, то есть полностью исключить гипотезы с тремя переменными не удастся.
Очевидно, социологу придется вести работу одновременно во всех направлениях, чтобы привести программу исследования и наличные ресурсы в соответствие.
Таким образом, объем выборки определяется исходя из практических соображений, прежде всего наличных ресурсов исследования, а также из некоторых нестрогих критериев. Оценка того, насколько надежные

240
результаты можно получить на такой выборке, происходит уже после исследования, на основе параметров распределения (долей того или иного признака в подвыборках), допустимой ошибки выборки, а также необходи- мого уровня значимости (для ошибок первого рода) или мощности критерия
(для ошибок второго рода).
Таким образом, при проверке гипотезы о различиях между вузами по доле работающих студентов в нашей выборке мы сможем гарантировать, что различия между вузами существенны, лишь если оценочная разница превысит
10 процентных пунктов, да и то с невысоким уровнем значимости (10%) при низкой мощности критерия. Более надежными могут оказаться выводы при сравнении студентов, обучающихся на разных направлениях, особенно если речь пойдет о менеджерах и экономистах – представителях более многочисленных специальностей. Уверенный вывод о существовании различий между вузами, при условии, что опрос покажет разницу менее 5 процентных пунктов, мы сделать фактически не сможем – численность нашей выборки для этого явно недостаточна
Невысокая статистическая надежность выводов не должна, тем не менее, останавливать социологов. Не вполне надежный, со строгой статистической точки зрения, вывод, является хорошим поводом для выдвижения предварительной гипотезы. Кроме того, если тот же самый вывод будет повторяться в разных исследованиях, на разных массивах, это будет говорить в его пользу.
Сделаем выводы. При планировании объема выборки надо в первую очередь обратиться к гипотезам исследования и к структуре вопросов (признаков), с помощью которых будут проверяться эти гипотезы. Отсюда вытекает очень важное требование, которое зачастую нарушается начинающими социологами. Определять объем выборки можно только после того, как
сформулированы остальные пункты программы, в частности, гипотезы, а
также
в
общих
чертах
готов
инструментарий
исследования.
Ориентироваться при этом надо на наиболее сложные гипотезы, которые
будут проверяться в ходе исследования. Сложность гипотез определяется
количеством переменных, которые связываются этими гипотезами, а также
количеством градаций этих переменных.

241
Как показывает опыт социологических исследований, объем выборки необходимо планировать «с запасом». Это связано с тем, что в ходе отбора конкретных респондентов и самого опроса, почти неизбежно возникают
«перекосы», связанные с «перебором» одних категорий респондентов, и недобором других. Заранее спланированный «запас» позволяет по ходу опроса и после него частично корректировать смещение выборки. Обычно такой запас составляет 10-15% от оптимального объема. Другими словами, если расчеты показали, что Вам достаточно опросить 1000 человек, планируйте опросить 1100-1150 респондентов, которые и составят основную, или базовую выборку.
Данный запас не следует путать с резервной выборкой, которая используется для «текущего ремонта» выборочной совокупности, но сама по себе не входит в базовую выборку. О резервной выборке будет сказано в разделе 9.5.
9.3. Шаг 3. Распределение выборки
Если при отборе респондентов (или других единиц наблюдения) исследователь
придерживается стратегии простой случайной выборки, тогда данный этап не нужен.
Социолог берет список единиц генеральной совокупности, а также таблицу случайных
чисел, и в течение короткого времени отбирает потенциальных респондентов, либо
задает операторам (анкетерам) алгоритм их отбора. Строго говоря, вполне
обоснованной процедурой является только совершенно случайный отбор, ибо только этот
метод основывается на Законе больших чисел, являющемся основой всей математической
статистики. Таблица случайных чисел содержится в любом справочнике или почти в
любом учебном пособии по статистике и методам анализа. Напомним, что в этой
таблице вероятность появления любой цифры по горизонтали вертикали совершенно
одинакова (0,1) и не зависит от того, какая цифра следовала ранее. Приведем пример
фрагмента такой таблицы (9.2).
Таблица 9.2. Фрагмент таблицы случайных чисел (8, 296)
08939 53632 41345 20165 92578 23668 08801 39792 83994 91054 90377 22776 43080 71414 40760 01831 39372 46789 26381 37186
Предположим, нам требуется отобрать 100 человек из генеральной совокупности,
измеряемой трехзначным числом (допустим, 567). Берем бумажку и закрываем ею правые
два ряда в каждом столбце. У нас получаются следующие номера: 089, 925, 839, 430, 393;
536, 236 и так далее, всего 20 номеров. Мы смело можем брать объекты, соответствующие
этим номерам, из списка генеральной совокупности.
Нетрудно, однако, заметить, что некоторые номера будут превышать число 567
(например, 925, 839 в нашем списке). В этом случае мы их пропускаем. Таким образом, пользуясь нашим фрагментом, мы может отобрать 15 человек (5 пропущенных). Как же отобрать остальных 85? Здесь мы использовали в

242
качестве примера маленький фрагмент, обычно таблицы значительно больше.
Однако можно обойтись и этой малостью. Расположение цифр в сочетаниях абсолютно случайно. Поэтому можно прикрыть первые две цифры в каждой колонке и отобрать номера опрошенных по последним трем цифрам: 939, 578,
994, 080, 372 и так далее. Здесь также появятся номера «с перебором», которые также можно пропустить.
Затем можно закрыть первую и последнюю колонку, первую и третью, третью и
последнюю и так далее. Даже такой ничтожный фрагмент позволяет сделать случайную
выборку размеров в 100 единиц. При более многочисленной генеральной совокупности это
сделать еще проще, поскольку пропуски из-за превышения будут встречаться значительно
реже.
Однако случайную и наиболее близкую к ней серийную («механическую») выборку осуществить удается далеко не всегда. В большинстве случаев это либо невозможно, либо нецелесообразно.
Часто невозможно составить полный список всех элементов генеральной совокупности. При случайной выборке каждый из индивидов должен иметь одинаковую вероятность попасть в выборку, причем эта вероятность не должна зависеть от того, кто именно был выбран на предыдущем шаге отбора, то есть попадание любых двух индивидов в выборочную совокупность должны быть взаимно независимыми событиями. Чтобы образовать идеальную с методической точки зрения случайную выборку, социолог в принципе должен иметь полный список всех индивидов, составляющих объект исследования, при условии их одинаковой доступности для процедуры опроса. Ясно, однако, что в большинстве социологических исследований эти требования невыполнимы. Можно, конечно, составить полный список работников завода или учреждения, или жителей избирательного участка. Нельзя, однако, составить полного списка наличного населения какого-либо города, или даже постоянного населения достаточно крупного региона. Попытка составления такого списка может отнять ресурсы, превышающие лимит, отпущенный на все исследование.
• Границы генеральной совокупности не всегда строго определены. В социологии очень часто складываются ситуации, когда точные границы выборочной совокупности можно определить только после проведения опроса. Так, например, заказчика может интересовать мнение только тех посетителей магазина, которые покупают товары определенной фирмы. До проведения опроса этот круг определить невозможно. Другой

243
пример – этносоциологические опросы представителей определенного этноса. Запись о национальности в паспорте нового образца отменена.
Кроме того, многие люди имеют двойное национальное самосознание
(например, потомки национально-смешанных браков). В этих случаях случайная выборка также невозможна.
• Наконец, не всегда целесообразно организовывать случайную выборку
по экономическим соображениям. Например, мы хотим организовать опрос избирателей на территории крупного сельского района или опрос студентов большого вуза (ГУ-ВШЭ). В принципе, нетрудно подготовить базу для проведения случайного отбора; для этого нет необходимости собирать все имена и фамилии в одном списке. Достаточно иметь перечень всех избирательных участков района (или всех студенческих групп вуза) и количество избирателей (студентов) в каждой из этих единиц. Затем все избирательные участки выстраиваются в определенном порядка (например, в алфавитном или по мере убывания численности избирателей). Точно так же можно упорядочить все группы вуза. Принцип ранжирования здесь непринципиален, однако для удобства дальнейшего поиска студентов он должен совпадать с принятым принципом в данном районе (вузе). Каждый избиратель имеет свой порядковый номер на своем участке, так же как каждый студент в группе. Допустим, на участке, идущим первым в нашем списке, 136 избирателей. Тогда избиратель, идущий первым в списке второго избирательного участка, получает номер 137 и так далее. Аналогичная процедура производится со студентами. В результате каждый потенциальный респондент получает свой номер, хотя имени его мы пока не знаем (а оно нам и не нужно).
После этого мы, с помощью таблицы или генератора случайных чисел, выбираем необходимое на количество номеров. Напомним, что, как показывает опыт, лучше это сделать с перебором в 10-15%. Допустим, мы должны опросить
500 человек. Тогда выборку надо сделать в 600 номеров. Это связано с тем, что нам не удастся «отловить» ряд респондентов, а некоторые анкеты будут отбракованы.
Зная номер потенциального респондента в общем списке, мы легко определим

244
его номер в локальном списке (избирательного участка или студенческой группы). Нам остается только обратиться в деканат соответствующего факультета или в избирательный участок непосредственно на месте и выписать фамилии и имена (а также адреса, если это необходимо) тех счастливчиков, что попали в нашу выборку.
Случайная выборка, организованная таким образом, будет отвечать самым строгим критериям случайного отбора и позволит получить наиболее надежные результаты. Однако провести опрос по такой выборке будет чрезвычайно сложно. В сельской местности будет множество малочисленных и труднодоступных населенных пунктов, куда придется добираться на вездеходах или вертолетах для того, чтобы опросить 15-20 бабушек. На это уйдут все деньги и все время экспедиции. В рамках практикума однажды была предпринята попытка осуществить случайную выборку среди студентов ГУ-
ВШЭ факультетов по описанной здесь методике, вопреки увещеваниям куратора. Анкетеры поняли свою ошибку, когда осознали, что студенты учатся в зданиях, расположенных в разных концах Москвы, все группы учатся в разное время, а поскольку в большинстве групп при таком способе отбора опрашивалось по 1 –2 человека, приходилось неделями «отлавливать» каждого респондента, переключив все свои силы на опрос.
Вместе с тем, в ряде случаев схема «объединенных списков» вполне допустима и даже удобна; например, если происходит опрос избирателей городского избирательного округа. Плотность заселения здесь выше и увеличение затрат времени, связанное с тем, что опрос будет проходить на территории всех избирательных участков, невелико.
Как правило, однако, социологи отказываются от идеи осуществить собственно случайную выборку, и реализуют схему многоступенчатой выборки.
Многоступенчатая выборка, как и любая другая схема, является отступлением от идеала собственно случайной выборки, а значит и от требований Закона больших чисел. Основная задача многоступенчатой выборки – достичь оптимального компромисса между жесткими требованиями Закона больших чисел и реальными возможностями социолога.
Методика многоступенчатой выборки опирается на тот факт, что индивидуумы, составляющие генеральную совокупность, как правило, объединены в социальные группы и категории. Например, избиратели одного округа

245
проживают в деревнях или в соседних домах; студенты входят в состав учебных групп, а группы, в свою очередь, в состав курсов и факультетов. Опрос одного и того же числа респондентов, относящихся к одной такой «естественной» единице требует значительно меньших ресурсов, чем опрос такого же числа, если они входят в разные группы. С экономической точки зрения, проще опросить всех респондентов в одном-двух избирательных участках, или в таком же количестве студенческих групп. Однако результаты такого опроса могут заметно отличаться от характеристик генеральной совокупности.
Предположим, мы проводим опрос студентов, посвященный проблемам их трудовой занятости. Упростим задачу, и будем рассматривать только один факультет, например, факультет социологии, на котором нам надо опросить 50 человек. Мы можем выбрать две группы и опросить их целиком. Необходимо, однако, учесть, что студенческие группы могут заметно отличаться друг от друга по параметрам, влияющим на отношение к трудовой деятельности. Во- первых, очевидно, что неодинаковым может быть отношение студентов разных курсов. Во-вторых, группы часто заметно различаются по уровню успеваемости, а, следовательно, и по профессиональным ориентациям. В- третьих, в группах может быть неодинаковое соотношение студентов бюджетного и коммерческого отделения. В четвертых, группы старших курсов специализируются на разных кафедрах. У студентов «теоретических» и
«прикладных» кафедр могут быть разные ориентации по отношению к подработке. В-пятых, группы могут различаться по половому составу. В- шестых, наконец, некоторые группы могут выделяться по количественному составу. В среднюю группу входит 20-25 человек, однако, бывают группы численностью более 30 человек и маленькие – 10-15 человек. Выбрав наугад две группы, мы можем получить выборку, существенно отличающуюся по этим важным параметрам от генеральной совокупности. Сколько же выбрать групп и какие именно?
Здесь возможны два подхода. Во-первых, можно использовать случайную выборку и Закон больших чисел, то есть провести отбор небольшого числа групп с помощью таблицы случайных чисел. Во-вторых, можно разработать предварительную типологию групп и отобрать те из них, состав которых будет приблизительно соответствовать составу студентов факультета. В социологии используются оба подхода; предпочтение, однако, отдается второму из них.

246
Дело в том, что для того, чтобы было возможно осуществлять случайный отбор промежуточных единиц отбора, их множество должно отвечать целому ряду условий.
• Во-первых, их общее количество должно быть достаточно велико, чтобы вообще можно было говорить о применимости Закона больших чисел.
Как минимум, таких единиц должно быть несколько десятков, а лучше – несколько сотен. Поэтому для небольшого факультета, насчитывающего всего 20-30 групп, случайный отбор вряд ли применим. Зато он вполне допустим для отбора избирательных участков в крупном или среднем городе.
• Во-вторых, согласно требованиям Закона больших чисел, распределение промежуточных единиц анализа по основным признаком, которые могут повлиять на результат опроса, должно быть близким к нормальному. Другими словами, значения признаков (например, доли коммерческих студентов) должны концентрироваться вокруг среднего значения с примерно симметричными отклонениями в сторону больших и меньших долей.
• В-третьих, наконец, (и это очень важно!) все промежуточные единица должны быть примерно равны по численности. В середине 70-х годов
XX века автору данных строк пришлось разрабатывать схему выборки для этносоциологического исследования городского населения
Белоруссии. Первоначальная идея состояла в том, чтобы сделать случайную выборку из списка городских поселений. Однако от этой идеи пришлось отказаться в значительной степени потому, что население
Минска на тот период составляло примерно 25% всего городского населения республики. Случайное непопадание Минска в выборку могло бы в принципе изменить всю картину этнического состава горожан
Белоруссии. Отметим, что распределение всех населенных пунктов по шкале численности было близко к нормальному. Минск был одним единственным городом с миллионным населением и находился далеко на правом хвосте диаграммы распределения. Особая роль численности промежуточных единиц объясняется тем, что конечной единицей отбора является индивид. Выборка должна быть организована таким образом,

247
чтобы по возможности уровнять вероятность попадания в нее индивидов, проживающих в населенных пунктах разного типа. При случайном же отборе вероятность попадания жителей мегаполиса, население которого превышало 1 млн., резко уменьшалась.
В тех случаях, когда перечисленные выше условия не соблюдаются, целесообразно провести предварительную типологию промежуточных единиц отбора, и провести затем квотную выборку. Из единиц каждого типа необходимо случайным образом отобрать количество индивидов, пропорциональное доле этого типа в генеральной совокупности. Типология промежуточных единиц может быть осуществлена как с помощью обычных методов классификации, так и с помощью методов кластерного анализа. В качестве основы для типологии необходимо выбрать те признаки, которые, по мнению исследователя, могут повлиять на результат исследования, и в то же время доступны по материалам статистики или по другим источникам. Так, в
Белоруссии для типологии населенных пунктов использовались следующие показатели: численность населения, социально-профессиональный состав населения (по материалам переписи и материалам ведомственной статистики), этнографическая зона Белоруссии (по этнографическим источникам и материалам переписи о национальном составе населения). При этом подходе
Минск был выделен в отдельный кластер, и выборка в нем проводилась самостоятельно.
Следующим шагом являлся отбор конкретных промежуточных единиц для осуществления в них отбора респондентов. Если типология была осуществлена с помощью кластерного анализа, тогда целесообразно отбирать единицы, близкие к центру кластера. Целесообразно отбирать более одной единицы, чтобы уменьшить возможное влияние неконтролируемых факторов, не учтенных при типологии. В ряде случаев уже на этапе отбора конкретных единиц для обследования могут использоваться дополнительные критерии. Так, в Белоруссии таким критерием была удаленность населенного пункта от основных магистралей (для малых и средних городов). Использование этого критерия было связано с тем, что, согласно материалам социологических исследований, от этого фактора во многом зависит плотность общения жителей

248
города с внешней социальной средой, то есть, в конечном итоге, и частота межнациональных контактов.
При использовании простых классификаций обычно выбираются единицы, характеристики которых по учтенным факторам близки к средним по каждому классу (например, по соотношению национальностей в населении, по численности или по доле лиц, занятых в промышленности).
Количество классов (типов, кластеров), выделенных в процессе классификации, зависит не только от объективного распределения признаков, но и от задач, стоящих перед исследователем. Чем больше будет выделено типов, тем больше вероятность, что в ходе опроса не будет допущено систематических ошибок.
Однако, вряд ли стоит гнаться за максимальным количеством типов.
Ограничивающим фактором здесь являются ресурсы, находящиеся в распоряжении социолога. Чем больше будет выделено кластеров, тем дольше продлится исследование, тем дороже оно обойдется и тем больше людей придется задействовать. Особенно заметно сказывается экономический фактор в региональных исследованиях при территориальной выборке, поскольку существенную часть сметы таких исследований составляют транспортные и командировочные расходы. Кроме того, выделение большого количества территориальных «кустов» потребует привлечения значительного количества квалифицированных сотрудников в качестве бригадиров кустовых отрядов. А такие люди, как правило, наперечет.
Обычно социологи стараются ограничить число локальных кустов интервалом 5
– 10. Подчеркнем, что мы не призываем любой ценой сокращать число кластеров. Однако, перед принятием окончательного решения о том, какие кластеры выделять для планирования выборки, руководитель исследования должен, совместно с бухгалтером, рассчитать свои реальные возможности, исходя из предполагаемой сметы. Это, кстати, важный аргумент в пользу того, что первый вариант программы должен составляться до подписания договора.
После отбора необходимого количества промежуточных единиц анализа необходимо распределить весь объем выборки между отобранными объектами.
Здесь используется принцип простого пропорционального квотирования. Для опроса в городах (или студенческих группах), представляющих каждый конкретный класс (тип) выделяется число респондентов, пропорциональное доле данного типа в генеральной совокупности. Допустим, мы определили

249
предполагаемую численность выборки в 1000 человек. Для опроса были выбраны два средних города, с преобладанием промышленного населения и с моноэтническим составом населения. Доля таких городов во всем населении республики составляет 12%. Следовательно, в этих городах необходимо опросить 120 человек. Следует подчеркнуть, что при определении квоты на опрос нельзя ориентироваться на распределение долей в промежуточной выборке, включающей население отобранных единиц анализа. Необходимо ориентироваться на распределение типов именно в генеральной совокупности.
Во многих крупномасштабных социологических исследованиях используется не одна, а две-четыре ступени отбора, причем на каждом этапе могут использоваться разные принципы. Например, населенные пункты могут отбираться типологически, как в приведенном здесь случае. Если перед исследователем стоит задача организовать опрос постоянного населения по месту жительства, то наилучшим источником здесь являются свежие избирательные списки или материалы паспортных столов (в случае их доступности), а также данные домовых и похозяйственных книг. Если такие материалы недоступны, тогда можно просто пойти по квартирам. При отборе территории конкретного РЭУ, многоквартирного дома и конкретной квартиры в таком доме используется случайная или механическая выборка.
Необходимо иметь в виду, что, чем сложнее схема выборки, чем дальше она от идеальной схемы случайного отбора, тем больше вероятность возникновения систематической ошибки выборки. Однако это та цена, которую приходится платить за сокращение сметы исследования. Тем важнее подчеркнуть, что качество выборки во многом зависит от квалификации и опыта специалиста, планирующего выборку, а также от его интуиции. Планирование социологической выборки – это не столько наука, сколько искусство.
Тем не менее, начинающим социологам не стоит отчаиваться. Для поднятия оптимизма приведем пример из собственной практики, сославшись на уже упоминавшееся исследование в Белоруссии.
Пример 9.3 Опрос осуществлялся в 1975-76 гг., когда автору было 26-27 лет и
это был его первый опыт организации масштабной выборки. Уже после
проведения опроса и первичной обработки материала оказалось, что
национальный состав выборочной совокупности заметно отличается от
базового по одному параметру – по доле русских среди всего занятого
населения республики. Она оказалась почти в полтора раза выше, чем это

250
следовало из материалов последней переписи населения 1970 г. У руководителей
проекта, естественно, возникли претензии к разработчику программы и
методики выборки. Все попытки найти ошибку в самой программе и процедуре
ее реализации оказались безуспешными – все звенья, по общему мнению,
действовали безупречно. Сошлись во мнении, что в процедуру вкралась та
самая неконтролируемая систематическая ошибка, от которой не
застрахован никто, осуществляющий многоступенчатый отбор. Так
результаты исследования и были опубликованы, со ссылкой на
систематическую ошибку.
Загадка разрешилась после публикации результатов следующей переписи (1979
г.). Оказалось, что в первой половине 70-х годов в Белоруссии началось
строительство нескольких крупных промышленных комплексов, на которые
было привлечено значительное количество строителей и промышленных
рабочих из других республик СССР. Подавляющее большинство среди них
составляли русские. Один из таких объектов – Солигорский химический
комбинат, как раз и попал в выборку исследования. Реальная доля русского
населения в республике по переписи 1979 г. оказалась даже выше, чем это
следовало из материалов исследования. Поскольку приток русского населения
продолжался и после проведения исследования, можно сделать вывод, что
оценка национального состава, полученная в результате относительно
небольшого выборочного опроса (всего 4000 чел.), оказалась точнее, чем данные
недавней, но уже устаревшей к тому моменту, переписи населения 1970г.
И, наконец, обычная ситуация, к которой должен быть готов каждый социолог, и с которой мы столкнулись в исследовании занятости студентов. Далеко не всегда есть возможность определить соотношение численности отдельных кустов (кластеров). Так, в нашем случае для этого потребовалось бы собрать сведения об учебных планах всех вузов Москвы и о численности студентов на факультетах и отделениях экономики, менеджмента, социологии. В условиях студенческого практикума это представлялось невозможным. Поэтому в данном случае необходимо осуществить какую-либо грубую оценку соотношения численности кустов и квотировать выборку в соответствии с этой оценкой. Мы поступили проще, учитывая, что исследование носило учебный характер – в вузе каждого типа планировалось опросить примерно одинаковое количество студентов (по 200 чел.). Необходимо, однако, учитывать, что подобный подход – вынужденный, в целом неправильный, и значительно понижает репрезентативность выборки.

перейти в каталог файлов