13. Стратифицированная выборка и ее извлечение.

— метод извлечения выборки , основанный на предварительном расслоении (стратификации, разукрупнении) генеральной совокупности на крупные подсовокупности, называемые слоями. Выборка извлекается из каждого слоя ( Выборка кластерная), причем в разных слоях отбор производится независимо, и могут применяться разные способы отбора как статистические, так и нестатистические. Общий объем выборки распределяется между слоями пропорционально их численности. Если в каждом слое берут простую случайную выборку, то способ отбора в целом называется расслоенным случайным отбором. Примером В.С. является национальная выборка для опросов общественного мнения, когда территория страны делится на области (регионы и пр.), и для каждой области строится отдельная выборка. Расслоенный отбор рекомендуется применять в следующих случаях: 1) если каждый слой внутренне однороден в том смысле, что результаты измерения внутри слоя изменяются от объекта к объекту значительно меньше, чем результаты измерения от слоя к слою; это позволяет получить выигрыш в точности результатов; 2) если желательно получить репрезентативные данные не только о генеральной совокупности в целом, но и об ее структурных частях; каждая из которых рассматривается в этом случае как слой; 3) если это продиктовано организационными соображениями (например, использование административного деления территорий; также: Выборка районированная) ; 4) если трудно (дорого) получить основу выборки для всей генеральной совокупности, но это можно сделать для каждого слоя; 5) если проблемы, связанные с отбором в различных частях генеральной совокупности, сильно разнятся (например, крупные предприятия могут быть выделены в отдельный слой и подвергнуты сплошному отбору, в то время как мелкие фирмы обследуются выборочно).

14. Кластерная выборка.

Кластерная выборка — Сначала изучаемая совокупность делится на взаимоисключающие и взаимодополняющие подгруппы, называемые кластерами. Затем с помощью вероятностного метода выборки, такого как простая случайная выборка, отбираются кластеры. В выборку включаются либо все элементы отобранного кластера, либо проводится их отбор вероятностным методом.

Основное различие между кластерной и стратифицированной выборкой состоит в том, что в первом случае используются только отобранные подгруппы (кластеры), в то время как в стратифицированной выборке все подгруппы (слои) используются для дальнейшего отбора. Эти методы преследуют разные цели. Цель кластерной выборки — увеличить эффективность выборки, уменьшив затраты на ее проведение. Цель стратифицированной выборки — увеличение точности. По однородности и неоднородности критерии формирования кластеров прямо противоположны критериям формирования слоев. Элементы кластера должны быть максимально разнородны, а сами кластеры — как можно более однородными. В идеале каждый кластер должен представлять собой небольшую модель генеральной совокупности. При кластерной выборке основа выборочного наблюдения необходима только для кластеров, которые вошли в выборку.

Распространенная форма кластерной выборки — территориальная выборка (area sampling), в которой кластеры состоят из географических территорий, таких как округа, жилые районы или кварталы. Если отбор основных элементов проводится в один этап (например, исследователь выбирает некоторые кварталы, а затем все семьи, живущие в этих кварталах, включаются в выборку), такой выборочный метод называется одноступенчатой территориальной выборкой. Если отбор основных элементов проводится в два (или больше) этапа (исследователь выбирает кварталы, а затем в каждом таком квартале отбирает семьи, которые будут включены в выборку), такой метод называется двухступенчатой (или многоступенчатой) территориальной выборкой. Отличительная черта одноступенчатой территориальной выборки заключается в том, что все семьи из выбранных кварталов (или географических регионов) включаются в выборку.