1. Простая случайная выборка

Она предоставляет равные возможности быть отобранным всем представителям населе­ния. Прежде всего составляется общий список населения, а потом из него по принципу случайности отбирается нужное количество единиц для опроса Делается это, как правило, с помощью компьютера

Численность населения	Объем выборки
1.000	278
2.000	322
3.000	341
5.000	355
10.000	370
50.000	381
100.000	383
500.000	383
до бесконечности	384

174

Каков же объем случайной выборки? Ответ на этот вопрос зависит от ряда факторов, одним из которых выступает чис­ленность населения.

При этом чем однороднее окажутся представители населе­ния относительно характеристик, которые будут изучаться, тем меньший нужен объем выборки. При формировании большинства простых случайных выборок рекомендуется со­блюдать приведенные выше соотношения между численно­стью населения и объемом выборки при 5%-ной предельной погрешности.

Надежность случайного отбора выборки подтверждается законами вероятности. Это можно продемонстрировать на простом примере: если положить в ведро и перемешать 10.000 шариков, среди которых 5.000 красного и 5.000 зеле­ного цвета, и попросить человека с завязанными глазами ото­брать определенное количество этих шариков, скажем, 400, то по законам вероятности он скорее всего вытащил бы из ведра примерно 200 красных и 200 зеленых. Эти законы да­лее доказывают, что с определенными пределами погрешно­сти небольшое количество шариков может представлять и на­полненное ими доверху ведро, каким бы большим оно ни бы­ло, например, величиной с город, область или страну в целом.

2. Систематизированная случайная выборка

Она похожа на простую случайную выборку с той лишь разницей, что тут оп­ределяется случайная начальная точка в общем списке населе­ния, от которой исследователь, пользуясь определенным шагом отсчета, отбирает фамилии в выборку. Но, поскольку в данном случае каждый представитель населения не имеет равной веро­ятной возможности быть отобранным, этот тип формирования выборки менее надежен по сравнению с первым.

3. Стратифицированная случайная выборка

Она использует­ся для изучения разных сегментов групп (страт) населения. Если, к примеру, организация хочет определить связь между длительностью работы и отношением к ней, выборку можно стратифицировать так, чтобы распределение респондентов точно отражало структуру группы общественности. Другими словами, если большая часть персонала организации работает в ней более 10 лет, в таком случае большая часть тех, кого

175

нужно опросить, тоже должна относиться к данной категории работников. Именно при таком способе стратификации вы­борки организация получит надежные результаты изучения мнения своих сотрудников.