57.Вибірка та її види. Репрезентативність та процедури її досягнення.

Совокупность — это любая группа людей организующих, интересующих нас событий, относительно которых мы хотим сделать выводы, а случай, или объект,- любой элемент такой совокупности. Выборка- любая подгруппа совокупности случаев (объектов), выделенная для анализа.

Репрезентативная выборка — это такая выборка, в ко­торой все основные признаки генеральной совокупности, из которой извлечена данная выборка, представлены приблизительно в той же пропорции или с той же частотой, с которой данный признак выступает в этой генеральной совокупности.

Репрезентативная выборка представляет собой микрокосм, меньшую по размеру,но точную модель генерльной совокпности, которю она должна отражать

В той степени, в какой выборка является репрезентативной, выводы, основанные на изучении этой выборки, можно без всяких опасений считать применимыми к исходной совокупности. Это распространение результатов и есть то, что мы называем генерализуемостью.

Ведущий принцип, лежащий в основе такой процедуры, — это принцип рандомизации, случайности. Выборка называется случайной (иногда мы будем говорить простая случайная или чистая случайная выборка), если вы­полняется два условия. Во-первых, выборка должна быть построена таким образом, чтобы любой человек или объ­ект в пределах совокупности имел равные возможности быть отобранным для анализа. Во-вторых, выборка долж­на быть сформирована так, чтобы любое сочетание из п объектов (где п — просто количество объектов, или случа­ев, в выборке) имело равные возможности быть отобран­ным для анализа. Все это звучит довольно сложно. И дей­ствительно, это более строгое определение случайности, чем то, которым мы пользуемся в быту, однако в основе своей случайный выбор — довольно простое и незамысло­ватое понятие. Это почти то же самое, что выбор с по­мощью лотереи.

При исследовании совокупностей, которые слишком , велики, для того чтобы можно было осуществить настоя­щую лотерею, часто используются простые случайные выборки.

По этой причин этой процедуры формирования случайной выборки часто видоизменяют, чтобы увеличить их воз­можности. Один из таких распространенных вариантов называется систематической случайной выборкой и ис­пользуется тогда, когда мы хотим исследовать сравни­тельно большую совокупность, каждый член которой за­несен в единый список, такой, как, например, телефонная книга, список студентов, список зарегистрированных из­бирателей, индекс или оглавление, повестка дня или список членов какой-либо организации. Процедура выглядит следующим образом.

Подсчитайте (или оцените) количество объектов в со­вокупности и разделите его на желательное количество объектов в выборке (обсуждается ниже в данной главе). Если обозначить результат через к, то фактически можно сказать, что мы хотим выбрать один из каждых к объектов, или, говоря по-другому, каждый к-й объект. Это можно пояснить на примере. Предположим, что из совокупности в 10 000 публичных заявлений, сделанных министерством обороны, мы хотим сформировать выборку размером в 500 докумен­тов; предположим также, что мы как свои пять пальцев знаем хронологический список, включающий все 10 000 документов. Чтобы отобрать систематическую случайную выборку:

1. Мы делим количество объектов в совокупности на желательный размер выборки, чтобы определить число к (в данном случае ‘= 10 000:500=20).

2. С помощью таблицы случайных чисел мы выбираем номер объекта между I и А (в нашем примере между 1 и 20) для включения в нашу выборку.

3. Мы движемся по списку документов, выбирая каж­дый к-й (двадцатый) объект.

Случайная выборка —это выборка, в которой каждый конкретный объект и каждое возможное сочетание из п объектов имеют рав­ную вероятность быть выбранными. В систематиче­ской случайной выборке выполняется только одно из этих условий. Поскольку формирование такой выборки начинается с выбора по таблице случайных чисел пер­вого объекта, любой объект из совокупности в конеч­ном счете имеет равные возможности войти в выборку (хотя и не обязательно при первой попытке, так как она осуществляется в пределах от 1 до k). Однако поскольку далее мы выбираем лишь объекты, отстоящие на к но­меров один от другого, не всякое возможное сочетание оказывается допустимым.

Простая случайная выборка — это идеал, к которому мы стремимся, а систематическая случайная выборка — приближение к этому идеалу. Однако очень часто исследуемая ситуация такова, что не позволяет применить ни тот, ни другой метод. В

Существует метод, сохраняющий ценные для нас достоинства случайного выбора и ли­шенный большинства отмеченных недостатков. Этот метод (его называют либо методом кластерной выбор­ки, либо методом многоступенчатого случайного райо­нирования) нашел широкое применение в выборочном исследовании. В основе многоступенчатой случайной районированной выборки лежит следующее соображе­ние: вместо того чтобы считать в качестве членов вы­борки конкретных людей, будем рассматривать их как жителей того или иного пункта.

Необходимо упомянуть еще один метод, хотя это ско­рее не процедура выбора, а всего лишь стратегия. Этот ме­тод известен под названием стратифицированного фор­мирования выборки и используется в первую очередь тог­да, когда мы хотим детально исследовать некоторую под­группу совокупности, которая так мала, что случайная вы­борка будет содержать слишком небольшое для такого анализа количество членов этой подгруппы.

Иногда более полезными могут оказаться другие виды выборок. Одна из них — это квотная выборка, когда чле­ны совокупности классифицируются в соответствии с не­сколькими релевантными характеристиками (такими, как пол, возраст или идентификация партийной принад­лежности) и лица, обладающие такими свойствами, отби­раются в количестве, пропорциональном их доле в сово­купности. Еще один тип — это экспертная выборка, когда наблюдатель просто выбирает те объекты, которые он по какой-то причине считает типичными или репрезента­тивными для той совокупности, из которой они извлече­ны. Такая выборка чаще всего используется при исследовании небольших совокупностей и элитарных или специ­ализированных групп.

Чтобы установить необходимый объем выборки следует учесть несколько факторов. Один из наиболее важных—гомогенность — степень близости друг к другу членов данной совокупности с точки зрения изучаемых нами характери­стик. Если каждый индивидуум в совокупности в точности такой же, как все остальные, то, выбрав всего лишь одного из них, мы получим действительно репрезентативную вы­борку. Напротив, если каждый индивидуум в совокупности абсолютно не похож ни на какой другой, то, прежде чем мы сможем утверждать, что у нас имеется репрезентативная вы­борка, нам потребуется провести перепись всей совокупно­сти. В первом случае совокупность называют полностью го­могенной, во втором—полностью гетерогенной. Разумеется, в действительности большинство совокупностей располагается между этими двумя полюсами.

Чем гомогеннее данная совокупность, т.е. чем меньше различий между ее членами, тем меньшая по объему вы­борка необходима для ее представления. Напротив, чем гетерогеннее совокупность, т.е. чем больше различий между ее членами, тем большая выборка необходима для ее представления. Это особенно важно учитывать при стратифицированном формировании выборки, посколь­ку самим актом стратификации мы создаем подгруппы, более гомогенные, чем совокупность в целом. Таким обра­зом, внутри уровней можно использовать, не теряя при этом репрезентативности, выборки меньшего объема, чем следовало бы для всей совокупности.

Еще одно важное соображение касается степени точно­сти, которая нам требуется. Мы используем выборку для оценки характеристик больших совокупностей, однако любая оценка может содержать ошибку. Какую ошибку выборки мы готовы допустить? Ответ часто зависит от предполагаемого использования результатов. Если мы получаем деньги за то, что проводим опрос общественно­го мнения для предсказания результатов выборов, в кото­рых участвуют кандидаты с близкими шансами, мы, ско­рее всего, захотим иметь минимальную величину ошиб­ки. Если же мы политологи и пытаемся раскрыть основ­ные тенденции в области отношений и поступков людей, мы, видимо, согласимся допустить существенно большую величину ошибки. Вообще, чем большая точность нам требуется, тем больше должна быть наша выборка.

Каждая выборка дает нам некоторую оценку характеристик совокупности, однако вследствие того, что никакие две выборки не будут в точности одинаковы, эти оценки будут несколько отличаться одна от другой и от оценки совокупности в целом. Это последнее отличие и есть ошибка выборки.

58.У Дюркгейма відминості індивіда іс-ва виступають в нього в формі дихотоміческіх пар в яких так чи інакше виражається різноманітність соц реальностей

Іктерналізм. До інтерналістів належать К. Попер, І. Лакатос, , Л. Лаудан, В. Ньютон-Сміт та ін. Усі вони визнають факт перебування наукового знання в соціокультурному оточенні та процес ак­тивної з ним взаємодії. Разом з тим інтерналісти вважають, що детерміну­ючий вплив на розвиток і характеристики (наукового) знання мають лише внутрішні, когнітивиі фактори (суперечності між різними теорія­ми та гіпотезами, теорією та її емпіричним базисом тощо). У найбільш за­гальному сенсі інтерналізм можна звести до таких положень.

1. Наука розглядається з логіко-нормативної точки зору, коли най­більш важливим її аспектом є логічний аналіз структури наукового знання, що за свою кінцеву мету має проведення чіткої демаркації між наукою та не наукою.

2. Передбачається існування абсолютної, хоча й недосяжної, істини, а також різні ступені науковості тих чи інших наукових дисциплін, що ди­ференціюються залежно від ступеня відповідності існуючим критеріям на­уковості, які дозволяють у процесі раціональної дискусії визначати справжні теорії через їх порівняння з емпіричними фактами.

3. Наука - це анонімна система висловлень, байдужа до осіб та обста­вин її формулювання: вся сукупність соц і психологічних факторів виникнення і розвитку наукових теорій з аналізу науки виключається.

Екстерналізм. Головною тезою цього напрямку, який відображають праці Т. Купа, Л. Флека, Ст. Тулміна, П. Фейєрабенда, Ч.Р. Мілса та інших, є визнання то­го, що різноманітні, але зовнішні стосовно науки соц й культурні фактори (політика, економіка, релігій або мистецтво) здійснюють ви­рішальний вплив |не лише на темпи, а й па напрямок розвитку і зміст знання Екстернапістську перспективу можна звести до таких положень.

1. Наукове знання необхідно розглядати в його власних термінах, як сукупність історично та соціальне пов'язаних настанов щодо світу та поведінки з якими ця наука співвідноситься.

2. Взаємозв'язок науки та с-ва — це активно і перманентне від­критий процес зі зворотним зв'язком, коли будь-який напрямок розвитку спричинений певними обставинами, що створюють умови, необхідні для пояснення цього процесу як "раціонального".

3. Адекватне розуміння науки та знання, яке вона продукує, обов'язково передбачає й акцент на особистісному аспекті, переважно у вигляді соціально-психологічних уявлень і рис дослідників.

4. "Внутрішні" й "зовнішні" фактори співвідносяться в такий спосіб: остані створюють як самі альтернативи в науці, так і обумовлюють вибір однієї з них у ролі домінуючої (стосовно процесу прийняття рішень). Когнітивні фактори надають компетентну експертизу альтернатив), що можуть бути затребуваними у разі невдачі однієї з них.

5. Кваліфікація чогось як наукового знання санкціонується використанням певних методів, у свою чергу конституйованих культурними цін­ностями і звичаями.