Розрахунок об'єму та помилки вибіркової сукупності.
Любые данные, полученные на основании выборочного обследования, имеют вероятностный характер. В ходе исследования определяется не конкретное значение, а интервал, в котором определяемое значение находится. Именно размер этого интервала характеризует точность результатов, качество информации.
Вероятность, с которой можно утверждать, что ошибка выборки (различие в значениях соответствующих характеристик выборки и генеральной совокупности) не превысит некоторую заданную величину, называют доверительной вероятностью. Пределы, в которых с доверительной вероятностью может находиться значение характеристики генеральной совокупности, называют доверительным интервалом. Как правило, рассчитывается интервал для вероятности 95%.
Принято считать, что точность результатов зависит от объема выборки. С точки зрения специалистов МИК ГОРТИС, объем выборки есть необходимое, но недостаточное условие обеспечения качества результатов исследования. Точность и достоверность результатов зависят, прежде всего, от состава (структуры) выборки, который определяется способом ее формирования. Способ формирования — гораздо более значимая характеристика выборки, чем объем.
На практике большинство исследовательских организаций, социологических центров рассчитывают “приблизительную ошибку выборки” по формуле:
±t
где
t = “2” для ДИ-95%, “3” для ДИ-99% или “1”
для ДИ-67%; р - значение характеристики
(в долях), q=(1-p), n - объем выборки, N - размер
генеральной совокупности.
Использование алгоритма расчета приблизительной ошибки приводит к расширению границ интервала. Для оперативных расчетов эта формула очень удобна - вторым сомножителем подкорневого произведения можно пренебречь, т.к. он практически равен 1. Для приблизительного расчета максимальной ошибки выборки (± %%) необходимо просто извлечь корень из отношения [0.25/n] (n - планируемое число респондентов), удвоить результат (ДИ-95%) и домножить на 100%.
Формулы для
определения объема выборки при собственно
случайном бесповторном отборе, при
условии, что
предметом изучения является среднее значение признака или доля признака, соответствено:,
Где:
z – коэффициент доверия ( z =1,96 для 95% надежности),
n – объем выборки,
s2 - выборочная дисперсия,
N – объем генеральной совокупности,
p - доля признака в выборочной совокупности.
Для нахождения объема выборки необходимо знать выборочное значение дисперсии признака. Для биномиального распределения S2=pq , где p - доля признака, q=(1-p). Произведение pq максимально, когда p=0.5.
Для 95% вероятности объем выборки примерно равен отношению 1 к квадрату максимально допустимого отклонения по долям, т.е. если с вероятность 95% максимально допустимая ошибка менее 3% (0.03), то выборка рассчитывается как 1/0.0009 = 1111 человек.
Способи кодування даних якісних досліджень.
Первичное кодирование — объединение единиц анализа текста в более общую категорию или класс с кратким емким названием. Это объединение содержания текстовой информации в один класс или обобщенную категорию под кодовым названием. Оно необходимо для сопоставления разных сведений (свидетельств), полученных от одного респондента в рамках одного «случая».
Другую тактику аналитического описания предлагает А. Страус. Он рассматривает процесс кодирования более дробно — как многоступенчатую процедуру приближения к концептам и теоретизированию и различает в нем несколько смысловых этапов: открытое, осевое и выборочное кодирование, которые соответствуют нескольким этапам прочтения текста.
На этапе открытого кодирования исследователь как бы маркирует все темы, имеющиеся в тексте, как категории, находящиеся на очень низком уровне абстракции. Они вытекают из общих исследовательских вопросов и первого погружения в текст. После первичного кодирования он составляет общий список выявленных тем, что служит ориентацией и стимулом к дальнейшей конкретизации. Такой список наиболее полно отражает всю широту собранной информации и может содержать темы, выходящие за рамки данного исследования (они могут бы использованы в будущих проектах).
Осевое кодирование является вторым «проходом» через данные. На начальном этапе темы сосуществовали разрозненно и о связи между ними исследователь не задумывался. При осевом кодировании он концентрируется на самих кодах и их возможном уточнении применительно к определенному контексту. Он движется в направлении организации идей или устанавливает ось ключевых категорий. Выясняются причины и последствия событий, условия и виды взаимодействия, стратегии и процессы. Возникает вопрос: можно ли комбинировать и выстраивать категории в определенной последовательности и соотнести с основной темой моего интереса?
Осевое кодирование стимулирует размышления о связях между темами и категориями, рождает новые вопросы. Благодаря этому усиливается связь между свидетельствами и концепциями, категории уточняются, переформулируются или, наоборот, отбрасываются и заменяются новыми. Устанавливается логическое отношение между центральной темой исследования и ее подтверждениями, разбросанными по разным отрывкам первичного текста.
Выборочное кодирование является последним «проходом» по тексту, когда уже становится ясна центральная тема и ее формулировка, как она вырисовывается из полученных материалов. Выборочно отыскиваются подтемы или эпизоды, которые наиболее ярко иллюстрируют основную тему, одновременно осуществляется сравнение или противопоставление разных отрывков текста. Выделяется основное направление и отдельные подтемы будущего анализа.
При открытом кодировании мы определим набор тематических кодов.
При осевом кодировании, сужая фокус поиска на определенной проблеме.
При третьем «проходе» кодирование формулируется в более осмысленную, с точки зрения будущего анализа, центральную тему. Здесь уже проглядывают будущие аспекты анализа (подтемы).