ВЫБОРКА

(SAMPLING) По практическим причинам и причинам, связанным с объемом затрат, сбор информации о всей совокупности людей или объектов, интересующих исследователя, часто невозможен. В таких случаях для проведения исследования отбирается часть населения, иными словами, формируется выборка. Главными критериями при этом являются обеспечение выборкой точной репрезентации всей совокупности, из которой она отобрана, и по возможности точное представление о вероятности того, что данная выборка надежна. Этим критериям отвечает методика случайной выборки (рандомизация). Она не допускает смещения в процессе отбора, а также обеспечивает основу применения теории статистического распределения. Последняя позволяет оценить вероятность того, что полученные на основе выборки заключения верны. Основным типом случайной выборки является так называемая простая случайная выборка,  при которой каждый индивид или элемент имеет равные шансы попасть в выборочную совокупность. Население часто состоит из множества различных групп или страт, которые отличаются друг от друга по какому-либо характерному признаку, составляющему предмет исследования.  Стратифицированная случайная выборка предполагает выбор элементов из каждой страты отдельно. В результате увеличивается точность, экономятся время и усилия, а также снижаются затраты, поскольку появляется возможность достижения заданного уровня точности посредством меньшей выборки. Известно, например, что бедность представляет собой распространенное явление главным образом среди пожилых людей, безработных и неполных семей. Таким образом, составной частью обследования бедности среди населения в целом вполне может быть выборка, осуществляемая из каждой из этих трех страт отдельно. Это позволяет сократить общие размеры выборки, поскольку исследователь знает, что группы, в наибольшей степени затронутые бедностью, обязательно будут включены в выборочную совокупность. Кластерная выборка (cluster sampling) иногда применяется в тех случаях, когда население естественным образом составляет кластеры (группы по определенному признаку). Например, менеджеры сгруппированы в организации, поэтому выборочная совокупность  менеджеров может быть получена посредством случайного отбора организаций и исследования менеджеров в каждой из них. В этом случае интервьюирование менеджеров или наблюдение за ними оказываются менее трудоемкими и дорогостоящими, нежели при использовании простой случайной выборки менеджеров, разбросанных по всем организациям страны. Точность при этом обычно ниже, чем при использовании простой случайной выборки такого же размера, однако на практике снижение точности с лихвой компенсируется сокращением затрат на единицу отбора. Выборка может быть получена либо в результате одной операции, либо посредством нескольких стадий. В последнем случае выборку принято называть многоступенчатой, и применяется она обычно в тех случаях, когда разброс изучаемого населения слишком велик. Так, обследование менеджеров может осуществляться посредством отбора корпораций как единиц первой ступени выборки (возможно, с вероятностью, пропорциональной их величине), а затем отбора менеджеров из этих корпораций на второй ступени. Возможен также вариант, при котором на второй ступени отбираются отдельные фабрики или офисные здания, принадлежащие каждой из уже выбранных корпораций, затем — на третьей стадии — осуществляется отбор менеджеров внутри каждого такого предприятия или здания. При этом если известно, что некоторые профессиональные подгруппы отличаются друг от друга, могут использоваться и элементы стратифицированной выборки, когда выделяются такие страты, как менеджеры отдела кадров, производства и финансов. В таком случае выборка будет осуществляться из каждой указанной группы. Основным требованием, которое не всегда легко выполнить, но которое имеет важное значение для обеспечения репрезентативности выборки, является наличие полного и точного перечня единиц первой ступени, составляющих обследуемое население, — так называемой основы выборки (sampling frame). Отбор из основы выборки производится посредством нумерации всех элементов и определения единиц отбора с помощью таблицы случайных чисел, хотя приемлемым часто является и квазислучайный метод простого отбора каждого энного элемента из перечня. О надежности выборки можно судить по размаху выборочного распределения, мерой которого является стандартное отклонение,  называемое стандартной ошибкой. Общее правило заключается в том, что чем больше выборка, тем меньше стандартная ошибка.  См. также: Выборки ошибка; Значимости проверка; Обследование.