2.2.Неслучайная выборка (невероятностная).

     При таком способе отбора единиц мы не можем заранее рассчитать вероятность каждого элемента попасть в состав выборочной совокупности, что не даёт возможности рассчитать репрезентативность выборки. В этом случае она  является не  обязательной, так как количественные параметры объекта не играют решающей роли в исследовании, а целью его будет – углублённое  качественное описание какого-либо отдельного социального феномена.

Направленная (целевая) выборка.

     Применяется обычно в качественном исследовании. На отбор в этом случае большое влияние оказывает цели исследования. Основная задача целевых выборок – получить информационно богатые случаи для последующего их глубокого и многостороннего изучения.

А)Выборка доступных случаев.

     Лучше использовать такую выборку только в экспериментальном исследовании. Например, при психологических экспериментах, проводящихся в вузе, где испытуемыми являются студенты. Экспериментатор в случайном порядке распределяет выборку доступных случаев (или доступных испытуемых) по двум группам, одна из которых экспериментальная, а другая – контрольная. Но в таких случаях обобщить результаты эксперимента на всю генеральную совокупность нельзя, так же как и нельзя с полной уверенностью сказать, что изначально являлось генеральной совокупностью, так как она была, в принципе, определена  самого начала. 

б) Отбор типичных случаев;

в) Квотная выборка.

17. Стратифицированная и групповая выборки.

Стратифицированная выборка.     Применяется в тех случаях, «когда цели и задачи исследования требуют вероятностного отбора респондентов по каким-либо групповым критериям», или когда мы имеем дело с неоднородной генеральной совокупностью, или когда она слишком велика, или имеет сложную структуру, и основу выборки для всей генеральной совокупности получить сложно, чем для отдельных её частей. Для повышения точности результатов отбора процедура такой выборки состоит из деления генеральной совокупности на страты («страта» – это социальная, возрастная, или иная группа, буквально «слой»), которые являются однородными и используются для изучения электоральных намерений, социального класса и возраста, отношений к уровню доходов и другое. После определения страт в каждой из них осуществляется простая случайная или систематическая выборка, при наличии собственной основы выборки.

     Выделяют три способа размещения выборки (для того чтобы выборка не теряла свой случайный характер):

1. Пропорциональное размещение выборки: из каждой страты отбирается определённый процент (5-10%) единиц отбора, «объем выборки из страты пропорционален размеру страты в генеральной совокупности». Этот способ очень простой и надёжный.

2. Равномерное размещение выборки: из каждой страты отбирается одинаковое число единиц (например, по 200-300). Применяется в случаях, когда исследователю неизвестны объемы страт исходной совокупности.

3. Оптимальное размещение выборки: считается, что самые неоднородные страты должны быть представлены в выборке наибольшим объёмом единиц, а однородные – наименьшим. Этот же способ используется очень редко, так как на практике он трудно реализуется из-за отсутствия информации о вариации признаков в генеральной совокупности

Групповая выборка. Если генеральную совокупность можно разделить на группы, то простая случайная выборка может быть произведена из этих групп для формирования финального варианта выборки. В примере с учебным заведением (университетом, институтом, колледжем) в качестве групп могут выступать учебные группы, которые мы будем отбирать случайным образом для участия в опросе. В каждой из выбранных групп все студенты будут включены в выборку. 

18. Описательная статистика. Таблица частотного распределения. Гистограмма. Статистические понятия среднего, дисперсии, стандартного отклонения. Перекрестная табуляция. Критерий 2. Коэффициенты сопряженности.

статистические методы можно разделить на описательную статистику и статистические выводы. Описательная статистика используется для простого обобщения данных, полученных в рамках выборочного исследования. К базовым методам описательной статистики относятся процентные показатели, меры центральной тенденции(мода,медиана и среднее значение), меры вариации (размах, стандартное отклонение) и парные коэффициенты связи. Они позволяют обобщить данные, имеющиеся по выборке.

Частотное распределение — метод статистического описания данных (измеренных значений, характерных значений). Математически распределение частот является функцией, которая в первую очередь определяет для каждого показателя идеальное значение, так как эта величина обычно уже измерена. Такое распределение можно представить в виде таблицы или графика, моделируя функциональные уравнения. В описательной статистике частота распределения имеет ряд математических функций, которые используются для выравнивания и анализа частотного распределения (например, нормальное распределение, распределение Гаусса).

Гистограма - способ графического представления табличных данных. Количественные соотношения некоторого показателя представлены в виде прямоугольников, площади которых пропорциональны. Чаще всего для удобства восприятия ширину прямоугольников берут одинаковую, при этом их высота определяет соотношения отображаемого параметра.

Среднее арифметическое— наиболее распространенная оценка среднего значения распределения. Она является результатом деления суммы всех наблюдаемых числовых величин на их количество.

Дисперсия.Степень отклонения (изменения) значений переменнойот центрального пункта или типичного значения (такого, как среднее число).

Стандартное отклонение — классический индикатор изменчивости, показывает средний разброс данных относительно своего среднего значения.

Табулирование заключается просто в подсчете количества событий, которые попадают в различные категории. Табулирование может принимать форму простой табуляции, или перекрестной табуляции. Простая табуляция — подсчет количества событий, которые попадают в каждую категорию, когда категории базируются на одной переменной. Перекрестная табуляция — подсчет количества событий, которые попадают в каждую из нескольких категорий, когда категории базируются на двух и более переменных, рассматриваемых одновременно. Простая табуляция связана с подсчетом для единственной переменной. Она может повторяться для каждой из переменных исследования, но табуляция для каждой переменной не зависит от табуляции для других переменных. В перекрестной табуляции две или более переменных обрабатываются одновременно.

Критерий хи-квадрат — любая статистическая проверка гипотезы, в которой выборочное распределение критерия имеет распределение хи-квадрат при условии верности нулевой гипотезы(гипотеза, которая проверяется на согласованность с имеющимися выборочными (эмпирическими) данными). Считается, что критерий хи-квадрат — это критерий, который асимптотически верен, то есть, выборочное распределение можно сделать как угодно близким к распределению хи-квадрат путём увеличения размера выборки.

Коэффициент сопряженности подсчитывается только для пары качественных признаков, измеренных по альтернативной. В отличие от коэффициента ассоциации он учитывает двустороннюю взаимосвязь альтернативных признаков, т.е. производит измерение более чутко и корректно, я вляется мерой связи между таблицей строк и столбцов. Изменяется между 0-1 значение основывается на статистике хи-квадрат, в некоторых таблицах не достигает значеня 1