4. Обработка результатов

4.1. Методы взвешивания

460. Результаты выборочных обследований необходимо взвешивать для получения информации, представляющей всю генеральную совокупность.

152

Для этого существуют разнообразные методы. Простейшим из них являет­ся использование весовых коэффициентов, обратно пропорциональных до­левым объемам выборок по числу статистических единиц, исправленным на число неполученных откликов. Если используются стратифицирован­ные выборки различных долевых объемов, весовые коэффициенты нужно вычислять отдельно для каждой страты.

461. В ходе дальнейшей обработки значения весовых коэффициентов можно улучшать посредством калибровок - в случаях, если для всех еди­ниц рамочной совокупности известна какая-нибудь количественная или качественная характеристика (например, численность работников, величи­на оборота, организационно-правовая форма, географический регион). Ка­либровка должна подтверждать, что сумма взвешенных выборок равна всей совокупности или распределению; тем самым повышается точность результатов и уменьшаются систематические погрешности. Существуют эффективные компьютерные программы для таких калибровок, в частно­сти CLAN (Статистическое ведомство Швеции), CALMAR (INSEE, Фран­ция) и CALJACK (Канадская статистическая служба), доступные для ис­пользования в других странах.

462. Вывод весовых коэффициентов чаще всего основывается на числе предприятий, включенных в страту. Впрочем, когда речь идет о количест­венных характеристиках, может быть выгодным осуществлять взвешива­ние численностью работников или объемами оборота. При международных и иных сопоставлениях важно иметь уверенность в том, что взвешивания выполнены по одинаковой методике.

4.2. Случаи отсутствия откликов или ответов

463. На практике множества ответов, получаемых организаторами инно­вационных обследований, всегда неполны - вне зависимости от метода, каким проводится обследование. Можно различать два типа неполученной информации - отсутствие отклика и отсутствие ответа. Отсутствие от­клика от статистической единицы означает, что данная отчетная единица вообще не отреагировала на обращенный к ней запрос. Возможными при­чинами бывают, к примеру, неудача в установлении контакта с отчетной единицей со стороны организаторов обследования или ее отказ от участия в обследовании. Понятие отсутствие ответа на вопрос относится к кате­гории ответов на конкретные вопросы и характеризуется процентом пус­тых граф или пропущенных ответов в заполненных опросных листах, по­ступивших от обследуемых единиц. Отсутствие ответа более характерно

153

для количественных вопросов, чем для вопросов, предусматривающих ис­пользование бинарной или цифровой шкалы.

464. Случаи отсутствия ответа или отклика представляли бы меньшие проблемы, если бы пропуски случайным образом распределялись по еди­ницам выборки и по позициям анкеты. В реальности, однако, оба типа пропусков могут зависеть от каких-то свойств статистической совокупно­сти и опросного листа.

465. Игнорирование отсутствующего и применение процедуры простого взвешивания при обработке одних только полученных ответов подразуме­вает, что ответившие и неответившие отчетные единицы имеют одинако­вые статистические свойства. Если же неответившие единицы подчиняют­ся другой статистике - например, если они менее склонны заниматься ин­новациями, - такой способ действий исказит результаты.

466. Существует целый ряд методов, которые можно использовать для минимизирования влияний неполноты откликов и ответов. Поскольку раз­ные методы способны давать разные результаты, следует придерживаться определенных общих правил. Разумным первым шагом в этом направле­нии является попытка установления прямого контакта с респондентом для получения от него недостающей информации.

467. Как по практическим, так и по теоретическим соображениям одним из способов минимизации эффектов отсутствия ответа следует признать ис­пользование так называемых методов вменения (imputation methods), позво­ляющих оценивать недостающие характеристики на основе дополнительной информации. Общая идея этих методов состоит в том, что какая-то допол­нительная информация позволяет получать оценки недостающих характери­стик более точные, нежели их средние наблюдаемые значения, и что тем са­мым погрешности, вызванные отсутствием ответов, сведутся к минимуму.

468. Из всего набора методов вменения можно в первую очередь исполь­зовать "технику подмены", состоящую в оценке отсутствующих значений по данным из других статистических обследований (включая предшество­вавшие) или иных подходящих источников. Для оценки каких-либо харак­теристик, все-таки оставшихся неизвестными, можно пользоваться "техниками замещения". Эта группа содержит большое разнообразие ме­тодов - вроде замены отсутствующего значения переменной его средней по страте величиной, либо предсказанной посредством регрессионного анализа, либо найденной путем поиска "ближайшего соседа", когда недо-

154

стающие величины заменяется их значениями для какой-то другой едини­цы, наиболее похожей по совокупности прочих характеристик. Решение об использовании наиболее подходящей методики замещения следует прини­мать еще и с учетом типа замещаемой переменной (т. е. того, является ли она количественной или качественной характеристикой).

469. Выбор метода для решения проблемы отсутствия отклика зависит от распространенности этого явления. Если частота таких случаев достаточно низка³, то весовые коэффициенты следует рассчитывать, исходя из числа откликнувшихся единиц. Здесь предполагается, что инновационное пове­дение откликнувшихся и неоткликнувшихся единиц - идентично. Это до­пущение поддается проверке посредством анализа конкретных случаев от­сутствия отклика. Даже если оно неверно, то привнесенной погрешностью можно пренебрегать, пока доля неоткликнувшихся единиц остается доста­точно малой.

470. Если, напротив, случаев отсутствия отклика очень много, то для ис­правления положения ничего нельзя посоветовать. В такой ситуации ре­зультаты инновационного обследования пригодны только для частных ис­следований, но не для каких-либо суждений об общих свойствах обсле­дуемой совокупности из-за, по всей очевидности, слишком больших по­грешностей.

471. Во всех других случаях, когда частота отсутствия отклика распола­гается между нижним и верхним пределами, можно использовать ряд дру­гих, более сложных и отчасти более затратных процедур. Можно, скажем, образовывать случайные выборки из отчетных единиц до достижения 100-процентного отклика, т. е. использовать результаты, полученные по случайно отобранным единицам, два или даже более раз.

472. Прочие методы основаны на результатах анализа отсутствия от­клика. Его целью является выяснение причин, по которым те или иные из отчетных единиц воздержались от ответа. Следует устанавливать с ними телефонные или почтовые контакты (используя при этом очень простой вопросник объемом не более одной страницы) и запрашивать только самые общие сведения, такие как сфера деятельности или размер предприятия (если это уже не известно из других источников), и причину, по которой они не ответили. Одновременно их надо просить ответить на несколько ключевых вопросов из оригинального обследования и посмотреть, не про­слеживается ли в ответах каких-либо взаимозависимостей. Затем эту ин­формацию можно использовать для уточнения весовых коэффициентов.

155

Результаты анализа отсутствия отклика следует использовать, только если частота откликов очень высока.