Определение объема выборки

Социологические исследования редко бывают сплошными, как, например, перепись населения. Обычно сплошное исследование проводится при небольшой генеральной совокупности.

Чаще всего исследования носят выборочный характер, при котором наиболее важным основанием является возможность распространения полученных результатов и выводов на всю генеральную совокупность. В таком случае сплошное исследование нецелесообразно. Обеспечение этой нецелесообразности - вопрос о репрезентативности выборки, т.е. достаточной количественной и качественной представительности генеральной совокупности в выборке.

Условиями соблюдения репрезентативности выборки являются:

1) равная возможность каждого члена генеральной совокупности попасть в выборку;

2) отбор необходимо проводить независимо от изучаемого признака (иначе в выборку могут попасть, например, только спортсмены);

3) отбор по возможности должен производиться из однородных совокупностей;

4) величина выборки должна быть достаточно большой.

Далее возникает вопрос: как определить достаточный объем выборки? Для этого необходимо иметь характеристики генеральной совокупности по важнейшим (с точки зрения исследования) признакам. К ним, например, можно отнести сведения о количестве желающих заниматься физической культурой и спортом, о числе занимающихся и т.д. Но, как правило, такие характеристики (или многие из них) не известны. Пилотажные исследования как раз и направлены на их выявление.

Приведем пример определения объема выборочной совокупности. В ходе подготовки к проведению конкретно-социологического исследования на основании теоретических посылок были выделены характеристики и признаки, подлежащие изучению. Например, желание заниматься физической культурой, спортом, величина потребности, участие в видах деятельности и др.

На основании результатов изучения этих признаков в пробном исследовании (30 и более респондентов) определяется объем выборки.

Предположим, что в пробном исследовании опрошено 147 студентов 4-х курсов в четырех вузах Республики Беларусь.

Для желания заниматься физической культурой получены следующие распределения:

1.«Нет, не хочу» - 5 человек;

2.«Скорее не хочу, чем хочу» - 3 человека;

3.«Безразлично» - 11 человек;

4.«Скорее хочу, чем не хочу» - 34 человека;

5.«Да, хочу» - 72 человека.

Для расчета объема выборки используются формулы:

t - 1,96 - распределение Стьюдента для вероятности 0,95 или 95% (т.е., если требуемая вероятность соответствия характеристик выборки и характеристик генеральной совокупности 95%, всегда = 1,96. Их соответствие на 95% - общепринятое требование в социологических исследованиях.

Для нашего распределения:

При условии, что выборка в пробном исследовании представляла бы собой модель генеральной совокупности, величина выборочной совокупности для изучения желания заниматься физической культурой должна быть не меньше 147 человек. Тогда с вероятностью 95% можно утверждать, что генеральное среднее лежит в пределах 4,39+ 0,155.

Поскольку модель выборки в пробном исследовании во вузам не представляет собой модели генеральной совокупности (опрос был в четырех вузах из 30), то увеличиваем полученное n (30/4) в 7,5 раза. Тогда необходимый объем выборки - 1102 респондента.

Качественная представительность полученной выборки оценивается сравнением существенных характеристик (либо связанных с существенными) генеральной совокупности и выборки. Для студенчества, например, такими характеристиками являются: соотношение по полу, охват учебными занятиями по физическому воспитанию, соотношение форм занятий и др.

Когда информация о признаках элементов генеральной совокупности отсутствует, исключается возможность определения объема выборочной совокупности при помощи формул. В этом случае можно опереться на многолетний опыт социологов - практиков, свидетельствующий о том, что для пробных опросов достаточна выборка объемом 100-250 человек. При массовых опросах, если величина генеральной совокупности 5000 человек, достаточный объем выборочной совокупности - не менее 500 человек, если же величина генеральной совокупности 5000 человек и более, то - 10% ее состава (но не более 2000-2500 человек). Это характеризует достаточно достоверные результаты исследования.

Наиболее корректный статистический анализ общественного процесса обеспечивают сведения о каждом его проявлении. Или, говоря статистическим языком, полный анализ всей совокупности возможен только при учете значения признака у каждой единицы совокупности. В качестве примера такого анализа можно привести всеобщие переписи населения.

Однако, массовый характер общественного явления часто влечет за собой невозможность исследования его в полном объеме, т.е. во всех его проявлениях. В статистической науке разработан специальный метод, позволяющей исследовать лишь часть явления, а результаты и выводы транспонировать на все явление в целом. Такой метод называется «выборочное наблюдение». Основой метода выборочного наблюдения служит взаимосвязь между единичным и общим, между частью и целым, которая существует в общественных явлениях.

Исследуемая часть статистической совокупности называется выборочной, а количество единиц, составляющих ее объем принято обозначать n. Вся совокупность называется генеральной, объем генеральной совокупности обычно обозначают N.

Можно выделить ряд причин применения выборочного наблюдения:

— недостаток временных ресурсов (как для проведения обследования, так и для анализа полученного большого объема данных);

— недостаток кадровых ресурсов, т.е. квалифицированных специалистов для проведения наблюдения и анализа;

— недостаток материальных ресурсов, т.е. слишком дорогостоящее наблюдение;

— практическая невозможность учета всех единиц совокупности в связи с их уничтожением в результате наблюдения (например, в случае обследования всхожести партии семян, продолжительности горения электроламп и т.д.);

— практическая нецелесообразность наблюдения каждой единицы совокупности (например, определения уровня потребления продукта питания населением региона и т.д.)

Основным принципом выборочного наблюдения является принцип рэндомизации (от англ. random – случай), т.е. принцип случайности отбора единиц совокупности, определяющий равенство единиц по возможности быть отобранными в выборочную совокупность. Данный принцип должен выполняться даже в случае планомерного отбора единиц.

В результате неполного обследования генеральной совокупности могут возникнуть ошибки наблюдения – ошибки репрезентативности. Поэтому, основной задачей исследователя является, во-первых, обеспечение представительности (репрезентативности) выборки, и, во-вторых, определение степени уверенности в соответствии параметров выборочной и генеральной совокупностей.

Определение способа отбора единиц совокупности является важной частью выборочного исследования. Существует множество способов отбора единиц совокупности, все их можно представить в виде трех групп (см. рис. 1.):

Рис. 1 Способы отбора единиц совокупности

Собственно-случайный отбор – выбор единиц совокупности без какой-либо схемы или системы. Может осуществляться методом жеребьевки или с помощью таблицы случайных чисел. При применении данного способа отбора необходимо удостовериться в выполнении принципа рэндомизации.

Отбор с предварительным выделением структуры генеральной совокупности применяется, если исследуется структурированная распределенная на группы) совокупность. Серийный отбор предполагает выбор одной группы единиц, внутри которой производится сплошное обследование, среди всех групп. Районированный отбор представляет собой определение границ выборочной совокупности с учетом территориальной принадлежности единиц генеральной совокупности. Механический отбор применяется для совокупности, в которой каждой единице присвоен отдельный номер, а выбор осуществляется пропорционально количеству единиц, например, каждая десятая единица и др.

Ступенчатый или смешанный отбор применяется в случае поэтапного проведения выборочного наблюдения, когда на разных этапах наблюдения используют различные варианты отбора единиц.

Серийный отбор – с генеральной совокупности отбираются не отдельные единицы, а целые серии, группы, а затем в каждой попавшей в выборку серии обследуются все без исключения единицы. Например, рабочих отбирают бригадами.

Комбинированный отбор – генеральная совокупность делится на одинаковые группы, затем производится отбор групп из которых отбираются отдельные единицы.

Типический отбор
— генеральная совокупность делится на однородные типические группы из которых собственно случайным или механическим способом производится отбор единиц.

Типический отбор дает самые точные результаты по сравнению с другими способами, т.к. обеспечивается репрезентативность в выборке. Например, рабочие делятся на группы по квалификации.

Прежде чем приступить к осуществлению выборочного наблюдения необходимо определить количество единиц выборочной совокупности, обеспечивающее репрезентативность, и, следовательно, надежность результатов исследования.

На практике для реализации выборочного наблюдения исследователем задаются:

— степень точности исследования (вероятность);

— предельная ошибка, т.е. интервал отклонения, определяемый целями исследования.

Исходя из этих критериев, рассчитывается необходимая численность выборочной совокупности (n) на основе формулы предельной ошибки выборки.

Разность между показателями выборочной и генеральной совокупности называется
ошибкой выборки . Ошибки выборки подразделяются на ошибки регистрации и ошибки репрезентативности.

Ошибки регистрации возникают из-за неправильных или неточных сведений. Источниками таких ошибок могут быть непонимание существа вопроса, невнимательность регистратора, пропуск или повторный счет некоторых единиц совокупности, описки при заполнении формуляров и т. д.

Среди ошибок регистрации выделяются систематические, обусловленные причинами, действующими в каком-то одном направлении и искажающими результаты работы (например, округление цифр, тяготение к полным пятеркам, десяткам, сотням и т. д.), и случайные, проявляющиеся в различных направлениях, уравновешивающие друг друга и лишь изредка дающие заметный суммарный итог.

Ошибки репрезентативности также могут быть систематическими и случайными. Систематические ошибки репрезентативности возникают из-за неправильного, тенденциозного отбора единиц, при котором нарушается основной принцип научно организованной выборки - принцип случайности. Случайные ошибки репрезентативности означают, что, несмотря на принцип случайности отбора единиц, все же имеются расхождения между характеристиками выборочной и генеральной совокупности. Изучение и измерение случайных ошибок репрезентативности и является основной задачей выборочного метода.

Предельная ошибка выборки определяется для средней величины () и для доли (w), то, соответственно, имеем два варианта определения необходимой численности выборочной совокупности:

а) для повторного отбора:

б) для бесповторного отбора:

Разрабатывая программу выборочного наблюдения, сразу задают величину допустимой ошибки выборки и доверительную вероятность. Неизвестным остается тот минимальный объем выборки, который должен обеспечить требуемую точность формулы для определения численности выборки (п) зависят от метода отбора.

n i =

где n i – объем выборки из I – й группы;

N – общий объем выборки;

N i — объем i – й группы;

N — объем генеральной совокупности.

ЗАДАНИЕ 1

В результате выборочного обследования заработной платы 60-ти работников предприятия промышленности были получены следующие данные (табл. 1).

Постройте интервальный ряд распределения по результативному признаку, образовав пять групп с равными интервалами.

Определите основные показатели вариации (дисперсию, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации), среднюю степенную величину (среднее значение признака) и структурные средние. Изобразите графически в виде: а) гистограммы; б) кумуляты; в) огивы. Сделайте вывод.

РЕШЕНИЕ

1. Определим размах вариации по результативному признаку – по производственному стажу по формуле:

R = Хmax – Хmin = 36 – 5 = 31

где Хmax – максимальный размер активов

Хmin – минимальный размер активов

2. Определим величину интервала

i = R/n = 31/5= 6,2

с учетом полученной величины интервалов производим группировку банков и получаем

3. Построим вспомогательную таблицу

Группа призна-ка	Значение значений в группе х i	Количество частота признака (частота) f i	в % к итогу ω	Накопленная частота S i	Середина интервала	* f i	ω
I 5 – 11,2	6,8,7,5,8,6,10,9,9,6,66,9,10,7,9,10,10,11,89,8,7,6,6,10		43,3	43,3		210,6	350,73		44,89	1167,14
II 11,2 – 17,4	16,15,13,12,17,14, 14, 12,14,17,13,15,17, 14		23,3	66,6	14,3	200,2	333,19		0,25
III 17,4 – 23,6	18,21,20, 21,18, 19,22,21,21,21,18, 19		20,0	86,6	20,5		410,0		32,49	389,88
IV 23,6 –29,8	28,29,25,28, 24				26,7	133,5	221,61	11,9	141,61	708,05
V 29,8 – 36	36,35,33				32,9	98,7	164,5	18,1	327,61	982,83
ИТОГО							1480,03		546,85	3251,4

4. Среднее значение признака в изучаемой совокупности определяется по формуле арифметической взвешенной:

года

5. Дисперсия и среднее квадратическое отклонение признака определяется по формуле

Определение колеблемости

Таким образом, V>33,3%, следовательно, совокупность неоднородна.

6. Определение моды

Мода – значение признака, наиболее часто встречающееся в изучаемой совокупности. В исследуемом интервальном вариационном ряду мода рассчитывается по формуле:

где

x M0
– нижняя граница модального интервала:

i M0 – величина модального интервала;

f M0-1 f M0 f M0+1 – частоты (частости) соответственно модального, домо-дального и послемодального интервалов.

Модальный интервал – это интервал, имеющий наибольшую частоту (частость). В нашей задаче – это первый интервал.

7. Рассчитаем медиану.

Медиана – вариант, расположенный в середине упорядоченного вариационного ряда, делящий его на две равные части, таким образом, что половина единиц совокупности имеют значения признака меньше, чем медиана, а половина– больше, чем медиана.

В интервальном ряду медиана определяется по формуле:

где – начало медианного интервала;

– величина медианного интервала

– частота медианного интервала;

– сумма накопленных частот в домедианном интервале.

Медианный интервал – это интервал, в котором находится порядковый номер медианы. Для его определения необходимо подсчитать сумму накопленных частот до числа, превышающего половину совокупности.

По данным гр. 5 вспомогательной таблицы находим интервал, сумму накопленных часто в котором превышает 50%. Это второй интервал – от 11,6 до 18,4, он и является медианным.

Тогда

Следовательно, половина работников имеющих стаж работы меньше 12,971 лет, а половина – больше этой величины.

6. Изобразим ряд в виде полигона, гистограммы, кумулятивной прямой, огивы.

Графическое представление играет важную роль в изучении вариационных рядов, так как позволяет в простой и наглядной форме проводить анализ статистических данных.

Существует несколько способов графического изображения рядов (гистограмма, полигон, кумулята, огива), выбор которых зависит от цели исследования и от вида вариационного ряда.

Полигон распределения в основном используется для изображения дискретного ряда, но можно построить полигон и для интервального ряда, если предварительно привести его к декретному. Полигон распределения представляет собой замкнутую ломаную линию в прямоугольной системе координат с координатами (x i , q i), где x i — значение i-го признака, q i — частота или частость i-ro признака.

Гистограмма распределения применяется для изображения интервального ряда. Для построения гистограммы на горизонтальной оси откладывают последовательно отрезки, равные интервалам признака, и на этих отрезках, как на основаниях, строят прямоугольники, высоты которых равны частотам или частностям для ряда с равными интервалами, плотностям; для ряда с неравными интервалами.

Кумулята есть графическое изображение вариационного ряда, когда на вертикальной оси откладываются накопленные частоты или частности, а на горизонтальной – значения признака. Кумулята служит для графического представления как дискретных, так и интервальных вариационных рядов.

Вывод: Таким образом, были рассчитаны основные показатели вариации исследуемого ряда: среднее значение признака – производственного стажа составляет 14,8 лет, рассчитана дисперсия равная 54,19, в свою очередь среднее квадратическое отклонение признака – 7,36. Мода имеет значение 9,5, в модальным интервалом является первый интервал изучаемого ряда. Медиана ряда равная 12,971, делит ряд на две равные части говорит о том что в исследуемой организации половина работников имеет стаж работы меньше 12,971 лет, а половина – больше.

ЗАДАНИЕ 2

Имеются следующие исходные данные, характеризующие динамику за 2000 – 2004 г.г. (таблица 2). Исчислите основные показатели рядов динамики. Расчет представьте в виде таблицы. Рассчитайте среднегодовые значения показателей. В виде графического изображения – полигона, обозначьте динамику анализируемого показателя. Сделайте вывод.

Таблица 2 Исходные данные

Год	2000	2001	2002	2003	2004

РЕШЕНИЕ

1) Средний уровень динамики рассчитывается по формуле

2) Цепные и базисные темпы роста рассчитываем следующим образом:

1. Абсолютный прирост определяется по формуле:

Аiб = yi – y0

Аiц = yi – yi-1

2. Темп роста определяется по формуле: (%)

Трб = (yi / y0) *100

Трц = (yi / yi-1)*100

3. Темп прироста определяется по формуле: (%)

Тnрб = Трб –100%:

Тnрц = Трц – 100%

4. Средний абсолютный прирост:

y n
– конечный уровень динамического ряда;

y 0
– начальный уровень динамического ряда;

n ц
– число цепных абсолютных приростов.

5. Среднегодовой темп роста:

6. Среднегодовой темп прироста:

3) Абсолютное содержание 1% прироста:

А = Хi-1 / 100.

Все рассчитанные показатели сводим в таблицу.

Показатели	Годы
	2000	2001	2002	2003	2004
Средняя численность работающих на предприятии
2. Абсолютный прирост
Aiц
3. Темп роста
Трib		81,25	50,0	62,5	56,25
Трiц		81,25	61,54	125,0	90,0
4. Темп прироста
Тпib		18,75	50,0	37,5	53,75
Тпiц		18,75	38,46	25,0	10,0
5. Значение 1% прироста			0,65

7. Изобразим графически в виде полигона.

Xi

Таким образом, получено следующее. Наибольшее значение средней численности работающих на предприятии отмечается в базовом 2000 году. Средний уровень численности работников предприятия равен 56 человек, средний абсолютный прирост имеет отрицательную величину и равен 8,75. Среднегодовой темп роста равен 75%. Ввиду отрицательной динамики ряда среднегодовой темп прироста равен -25%. Максимальное снижение численности работников по сравнению с базовым 2000 годом отмечается в 2002 году и равен -40 человек (темп роста 50%). Цепной рост в 2003 году имеет положительную величину (+10 человек, темп роста цепной 125%), в 2004 году продолжилось снижение численности работников.

ЗАДАНИЕ 3

Имеются данные о реализации товаров (см. таблицу 3)

Таблица 3 Исходные данные о реализации товаров

	Товар	Базовый год		Отчетный год
		кол-во	цена	кол-во	цена
		1200		1300
		1100		1000

Определить: а) индивидуальные индексы (i p , i q ); б) сводные индексы (I p , I q , I pq); в) абсолютное изменение товарооборота за счет: 1) количества товаров; 2) изменения цены. Сделать вывод по решению задачи.

РЕШЕНИЕ

Составим вспомогательную таблицу

Вид	Базисный период		Отчетный период		Произведение			Индексы
	Кол-во, q 0	Цена, p 0	Кол-во, q 1	Цена, p 1	q 0 * p 0	q 1 * p 1	q 1 * p 0	i q =q 1 /q 0	i p =p 1 /p 0
					49140	54780	51480	1,048	1,064
					61320	54780	67200	1,096	0,941
					62400	56700	50400	0,808	1,125
					1848	2432	2128	1,152	1,143
	1200		1300		90000	106600	97500	1,0833	1,093
	1100		1000		92400	88000	84000	0,909	1,077
ИТОГО					357108	363292	352708

Вывод: Как видим общий прирост товарооборота за год составил 6184 усл.ед., включая влияние изменения количества проданного товара на — 4400 и из-за изменения цены на товар увеличение на 10584 усл.ед. Общий прирост товарооборота составил 101,7%. В тоже время в общем цены на реализуемые товары выросли на 103%, а объем реализации снизился на 1,1%.

ЗАДАНИЕ 4

Из исходных данных таблицы № 1 (выбрать строки с 14 до 23 провести корреляционно-регрессионный анализ, определить параметры корреляции и детерминации. Построить график корреляционной зависимости между двумя признаками (результативным и факторным). Сделать вывод.

РЕШЕНИЕ

Исходные данные

Производственный стаж	Размер заработной платы
	1800
	2500
	1750
	1580
	1750
	1560
	1210
	1160
	1355
	1480

Прямолинейная зависимость

Параметры уравнения определяются по методу наименьших квадратов, по системе нормальных уравнения

Для решения системы используем метод определителей.

Параметры рассчитывает по формулам

x

y

В каждой профессии есть свой набор любимых вопросов. Для исследователей рынка этот список возглавляет, безусловно, вопрос о размере выборки. Обычно его формулируют так:

• Мы хотели бы заказать исследование по посетителям московских торговых центров. Какая нам нужна выборка?
• Наша целевая аудитория – примерно 300 000 человек. Сколько людей нам нужно опросить, чтобы было репрезентативно? А если целевая аудитория будет 3 млн?
• Нам нужно оценить потенциал продаж квартир в Санкт-Петербурге жителям северных городов России. Какую сделать выборку?

Размер выборки действительно важен, потому что определяет стоимость будущего исследования, не говоря уже о качестве итоговых результатов и выводов. В этой статье мы расскажем о том, как рассчитать оптимальный размер выборки массового опроса. Наш материал будет полезен всем, кто так или иначе сталкивается с необходимостью проведения маркетинговых исследований своими силами или заказывает их у специализированного агентства.

Главное заблуждение о размере выборки

Многие уверены, что чем больше размер целевой группы, тем больше должен быть размер выборки. Поэтому, якобы, чтобы узнать мнение жителей маленького города, достаточно опросить человек 200-300, ну а для выяснения мнения по России в целом и 5000 будет мало.

Между тем, этот стереотип не имеет ничего общего с реальностью. Размер выборки не зависит от численности целевой группы (на языке статистики она называется «генеральной совокупностью») и определяется двумя совершенно другими факторами. Единственное исключение из этого правила – случаи, когда генеральная совокупность очень маленькая, например, 1-2 тысячи человек, но такие ситуации в реальной практике маркетинговых исследований встречаются редко.

Два фактора, от которых зависит размер выборки

Размер выборки массового опроса зависит от двух факторов:

1. Точности данных, которые нужно получить на выходе – это та самая «статистическая погрешность». Для выборки в 100 респондентов она будет в пределах плюс-минус 10%, а для выборки в 1000 респондентов – в пределах плюс-минус 3,1%. Более подробно об этом – ниже.
2. Количества и размера подгрупп, на которые нужно разбивать выборку при анализе. Например, если проводится электоральное исследование, то в основном нас будет интересовать ядро активных избирателей. Как правило, доля «ядра» редко превышает 20-25% от всего населения. Поэтому размер выборки нужно рассчитывать так, чтобы одна четверть от ее общего объема позволяла проводить полноценный статистический анализ.

Вопреки расхожему мнению, качество выборки определяется не ее размером, а репрезентативностью. Репрезентативность – это соответствие между выборкой и генеральной совокупности по ключевым параметрам. Чаще всего, в качестве таких «реперных точек» используют легко измеряемые социально-демографические показатели: пол, возраст, образование, род занятий и место жительства.

Две разновидности ошибки выборки

Любое выборочное наблюдение (то есть когда мы опрашиваем не всех подряд, а делаем случайный отбор из генеральной совокупности) сопряжено с погрешностью данных. Эту погрешность обычно называют «ошибкой выборки». Она может быть двух видов:

1. Систематическая – связана с ошибками проектирования выборки. Оценить ее размер, направление и степень смещения очень сложно, чаще всего – невозможно. Например, если вопросы респондентам будут задавать представители маргинальных социальных слоев, это повлияет на готовность участвовать в исследовании со стороны представителей более обеспеченных групп населения. В итоге это приведет к крайне трудно оцениваемой систематической ошибке и искажению данных.
2. Случайная – связана с действием законов статистики. Ее размер легко рассчитывается по формулам математической статистики и теории вероятности. Они позволяют делать обоснованные выводы о доверительном интервале признака. Например, если статистическая погрешность составляет плюс-минус 10%, а полученное значение показателя оказалось равно 25%, то доверительный интервал равен от 15% до 35%.

Задача исследователя – собрать данные так, чтобы минимизировать систематическую ошибку выборки. Тогда можно будет свести статпогрешность лишь к случайной ошибке, которую можно рассчитать по формулам.

Как рассчитать размер случайной ошибки выборки

Случайная ошибка выборки зависит не только от объема выборки, но и от дисперсии, то есть степени однородности данных. Чем однороднее данные (т.е. чем меньше разброс полученных значений, или дисперсия), тем меньше ошибка выборки.

Существует формула расчета случайной ошибки выборки, однако для удобства рекомендуем пользоваться онлайн-калькуляторами, например, вот этим . Он позволяет легко провести два вида расчета:

• рассчитать величину статистической погрешности на основе размера выборки и предполагаемой дисперсии;
• определить размер выборки, требуемый для получения оценки нужной степени точности.

Вот так выглядит его рабочее окно:

В качестве параметра доверительной надежности (одно из полей в калькуляторе) обычно используется значение в 95%. Это означает, что в 95% случаев распределение признака в генеральной совокупности попадет в рассчитанный доверительный интервал (т.е. само значение признака в выборке плюс-минус размер статистической погрешности). Реже используется значение надежности в 97% или 99% – оно, соответственно, означает, что подобное попадание произойдет в 97% или 99% случаев. В данном случае надежность выборки повышается, но увеличивается размер выборки.

Самое сложное при определении размера выборки – поиск компромисса между требуемой точностью и стоимостью сбора данных. Этот процесс усложняется тем, что увеличение размера выборки в четыре раза приводит к увеличению точности лишь в два раза (соответствует квадратному корню от величины прироста выборки).

Кейс: определение размера выборки для оценки потенциала рынка продаж столичной недвижимости покупателям из регионов

В ноябре-декабре 2016 года мы провели исследование спроса на квартиры в новостройках Москвы и Санкт-Петербурга со стороны жителей разных городов России. Исследование включало в себя три метода сбора данных: массовый репрезентативный опрос населения в возрасте от 20 до 60 лет (проводился с использованием технологии CATI), а также серию экспертных интервью с риэлторами и глубинных интервью с потенциальными покупателями квартир.

Исследование охватывало 33 города, отличающихся повышенным спросом на петербургскую и московскую недвижимость. Плановая выборка исследования, рассчитанная по формулам, составила 21 500 респондентов. Этот объем значительно больше «стандартного» объема выборки, используемого в маркетинговых исследованиях. С чем же связан такой большой размер выборки?

Все дело в том, что клиенту были нужны оценки отдельно по каждому городу, а не просто «в целом по стране». Фактически мы работаем не с 1 выборкой, а с 33 отдельными выборками по каждому городу. Доля людей, заинтересованных в покупке квартиры в Санкт-Петербурге или Москве, была экспертно определена в рамках 5% от числа жителей опрашиваемых городов.

В зависимости от важности города для заказчика, руководитель проекта со стороны Агентства определил допустимую статистическую погрешность, в которую должны укладываться итоговые результаты. Для этого мы использовали специальный макрос в MS Excel, но эти расчеты можно также выполнить с помощью калькулятора выборки. В результате размер выборки варьировал от 500 до 1000 респондентов по каждому из городов исследования, что в сумме и дало заявленные 21 500 человек.

1. Определите структуру целевой группы. Планируете ли вы анализировать отдельные подгруппы или достаточно будет анализа по выборке в целом?
2. Определите желаемую точность данных. Например, если нужно оценить динамику рыночной доли за год, подставьте в специальный калькулятор примерное значение доли и «поиграйте» с разными объемами выборки.
3. Найдите баланс между стоимостью сбора данных (прямо пропорциональна объему выборки) и требуемой точностью.

При проектировании выборочного наблюдения возникает вопрос о необходимой численности выборки. Эта численность может быть определена на базе допустимой ошибки при выборочном наблюдении, исходя из вероятности, на основе которой можно гарантировать величину устанавливаемой ошибки, и, наконец, на базе способа отбора.

Формулы необходимого объема выборки для различных способов формирования выборочной совокупности могут быть выведены из соответствующих соотношений, используемых при расчете предельных ошибок выборки. Приведем наиболее часто применяемые на практике выражения необходимого объема выборки:

· собственно-случайная и механическая выборки:

(повторный отбор)

(бесповторный отбор)

· типическая выборка:

(повторный отбор)

(бесповторный отбор)

· серийная выборка:

(повторный отбор)

(бесповторный отбор)

При этом в зависимости от целей исследования дисперсии и ошибки выборки могут быть рассчитаны для средней величины или до­ли признака.

Рассмотрим примеры определения необходимого объема выборки при различных способах формирования выборочной совокупности.

Пример 5. В 100 туристических агентствах города предполагается провести обследование среднемесячного количества реализованных пу­тевок методом механического отбора. Какова должна быть численность выборки, чтобы с вероятностью 0,683 ошибка не превышала 3 путевок, если по данным пробного обследования дисперсия составляет 225.

Решение . Рассчитаем необходимый объем выборки:

Агентств.

Пример 6. С целью определения доли сотрудников коммерческих банков области в возрасте старше 40 лет предполагается организовать типическую выборку пропорциональную численности сотрудников мужского и женского пола с механическим отбором внутри групп. Об­щее число сотрудников банков составляет 12 тыс. чел., в том числе 7 тыс. мужчин и 5 тыс. женщин.

На основании предыдущих обследований известно, что средняя из внутригрупповых дисперсий составляет 1600. Определите необходимый объем выборки при вероятности 0,997 и ошибке 5%.

Решение. Рассчитаем общую численность типической выборки:

чел.

Вычислим теперь объем отдельных типических групп:

чел.

чел.

Таким образом, необходимый объем выборочной совокупности сотрудников банков составляет 550 чел., в т.ч. 319 мужчин и 231 женщина.

Пример 7. В акционерном обществе 200 бригад рабочих. Планиру­ется проведение выборочного обследования с целью определения удель­ного веса рабочих, имеющих профессиональные заболевания. Известно, что межсерийная дисперсия доли равна 225. С вероятностью 0,954 рас­считайте необходимое количество бригад для обследования рабочих, ес­ли ошибка выборки не должна превышать 5%.

Решение. Необходимое количество бригад рассчитаем на основе формулы объема серийной бесповторной выборки:

бригад.

3.Определение необходимого объема выборки

Очень важное значение имеет определение оптимальной численности выборки, которая с определенной вероятностью обеспечит заданную точность результатов наблюдения. При увеличении численности выборки ошибка выборки уменьшается. Но так как отобранные единицы для обследования часто разрушаются, то нормы отбора единиц в выборку должны быть оптимальными. Оптимальную численность выборки можно получить из формул ошибок выборки.

Таблица 8.4

Формулы определения оптимальной численности выборки

Способ отбора	Для средней
Собственно-случайный повторный
Случайный и механический бесповторный
Типологический бесповторный
Серийный бесповторный с равновеликими сериями

Формулы показывают, что с увеличением предполагаемой ошибки выборки значительно уменьшается необходимый объём выборки.

Для расчета объёма выборки нужно знать дисперсию. Она может быть заимствована из проводимых ранее обследований данной или аналогичной совокупности или можно провести специальное выборочное обследование небольшого объёма.

Пример 2 : На предприятии в порядке случайной бесповторной выборки были опрошены 100 рабочих из 1000 и получены следующие данные об их доходе за октябрь (табл. 8.5).

Таблица 8.5

Распределение рабочих по размеру среднего месячного дохода

Определить:

1) среднемесячный размер дохода у работников данного предприятия, гарантируя результат с вероятностью 0,997;

2) долю рабочих предприятия, имеющих месячный доход 19 тыс. руб. и выше, гарантируя результат с вероятностью 0,954;

3) необходимую численность выборки при определении среднего месячного дохода работников предприятия, чтобы с вероятностью 0,954 предельная ошибка выборки не превышала 200 руб.

Решение:

1) Определим среднемесячный размер дохода у работников данного предприятия, гарантируя результат с вероятностью 0,997.

n = 100 чел. N = 1000 чел.

Решение : для определения интервала среднемесячного дохода работников данного предприятия в генеральной совокупности необходимо знать величину предельной ошибки выборки и размер среднемесячного дохода рабочих по данным выборочного обследования . t и средней ошибки выборки . Поскольку P= 0,997, то (по табл. 8.2)t = 3. Был произведен случайный бесповторный отбор, по табл. 8.3 выбираем формулу для расчета средней ошибки выборки для средней: , где – дисперсия по выборке. Размер среднемесячного дохода рабочих по данным выборочного обследования определим по формуле средней арифметической взвешенной: . Дополнительные расчеты проведем в следующей таблице: Месячный доход, Число рабочих, чел. Середина интервала тыс. руб. тыс. руб. Зная t и определим величину предельной ошибки выборки: Тыс. руб. Тогда интервал среднего месячного дохода рабочих данного предприятия будет таким: ; .

Ответ: среднемесячный размер дохода у работников данного предприятия с вероятностью 0,997 находится в пределах от 18,08 тыс. руб. до 18,92 тыс. руб.

2) Определим долю рабочих предприятия, имеющих месячный доход 19 тыс. руб. и выше, гарантируя результат с вероятностью 0,954.

n = 100 чел. N = 1000 чел.

Решение : для определения интервала доли рабочих, имеющих месячный доход 19 тыс. руб. и выше необходимо, знать величину предельной ошибки выборки доли и долю рабочих с таким среднемесячным доходом по данным выборкиW . Предельная ошибка выборки определяется по формуле . Она зависит от величины коэффициента доверияt и средней ошибки выборки . Поскольку P= 0,954, то (по табл. 8.2)t = 2. Был произведен случайный бесповторный отбор, по табл. 8.3 выбираем формулу для расчета средней ошибки выборки для доли: , гдеW – доля рабочих предприятия, имеющих среднемесячный доход 19 тыс. руб. и выше по выборке. Выборочная доля определяется отношением числа единиц, обладающих изучаемым признаком m к общему числу единиц выборочной совокупностиn , или . Тогда средняя ошибка доли равна Зная t и определим величину предельной ошибки выборки для доли: Тогда интервал доли рабочих с месячным доходом 19 тыс. руб. и выше в генеральной совокупности будет таким: .

Ответ: доля рабочих предприятия, имеющих месячный доход 19 тыс. руб. и выше, с вероятностью 0,954 находится в пределах от 19,4% до 36,6%.

Определим необходимую численность выборки при определении среднего месячного дохода работников предприятия, чтобы с вероятностью 0,954 предельная ошибка выборки не превышала 200 руб.

N = 1000 чел.

Решение : необходимая численность выборки для определения среднего месячного дохода определяется по формуле (по табл. 8.4): По условию задачи известны: при вероятности Р = 0,954 t = 2 (см. табл. 8.2) ; 0,2 тыс. руб.; (по данным предыдущей выборки). чел.

Ответ: чтобы с вероятностью 0,954 предельная ошибка выборки не превышала 200 руб., должны быть обследованы 189 чел.

4.5. Определение объема выборки

Процедура составления плана выборки включает последовательное решение трех следующих задач:

Определение объекта исследования;

Определение структуры выборки;

Определение объема выборки.

Как правило, объект маркетингового исследования представляет собой совокупность объектов наблюдения, в качестве которых могут выступать потребители, сотрудники компании, посредники и т.д. Если эта совокупность настолько малочисленна, что исследовательская группа располагает необходимыми трудовыми, финансовыми и временными возможностями для установления контакта с каждым из ее элементов, то вполне реально проведение сплошного исследования всей совокупности. В этом случае, определив объект исследования, можно приступать к следующей процедуре (выбору метода сбора данных, орудия исследования и способа связи с аудиторией).

Однако на практике очень часто не представляется возможным или целесообразным проведение сплошного исследования всей совокупности. Для этого могут быть следующие причины:

Невозможность установления контакта с некоторыми элементами совокупности;

Неоправданно большие расходы на проведение сплошного исследования или наличие финансовых ограничений, не позволяющих проведение сплошного исследования;

Сжатые сроки, отведенные для исследования, обусловленные утратой со временем актуальности информации или другими причинами и не позволяющие осуществить сбор, систематизацию и анализ обширных данных для всей совокупности.

Поэтому большие и разбросанные совокупности часто изучаются с помощью выборки, под которой, как известно, понимается часть совокупности, призванная олицетворять совокупность в целом.

Точность, с которой выборка отражает совокупность в целом, зависит от структуры и размера выборки .

Различают два подхода к структуре выборки - вероятностный и детерминированный.

Вероятностный подход к структуре выборки предполагает, что любой элемент совокупности может быть выбран с определенной (не нулевой) вероятностью. Существуют различные виды выборок, основанных на теории вероятностей (типическая, гнездовая и др.). Наиболее простой и распространенной на практике является простая случайная выборка, при которой каждый элемент совокупности имеет равную вероятность выбора для исследования.

Вероятностная выборка более точна, позволяет исследователю оценить степень достоверности собранных им данных, хотя она сложней и дороже, чем детерминированная.

Детерминированный подход к структуре выборки предполагает, что выбор элементов совокупности производится методами, основанными либо на соображениях удобства, либо на решении исследователя, либо на контингентных группах.

на соображениях удобства , состоит в выборе любых элементов совокупности исходя из простоты установления контакта с ними. Несовершенство этого метода обусловлено, возможно, низкой репрезентативностью полученной выборки, т.к. удобные для исследователя элементы совокупности могут быть недостаточно характерными представителями совокупности в силу неслучайного и необоснованного их отбора.

Однако, с другой стороны, простота, экономичность и оперативность исследования, проводимого этим методом, снискали ему довольно широкое распространение на практике и, прежде всего при проведении предварительных исследований, направленных на уточнение основных проблем.

Метод формирования выборки, основанный на решении исследователя , состоит в выборе элементов совокупности, которые, по его мнению, являются ее характерными представителями. Этот метод является более совершенным, чем предыдущий, поскольку в его основе лежит ориентировка на характерных представителей исследуемой совокупности, хотя и подбираемых на основе субъективных представлений исследователей о ней.

Метод формирования выборки, основанный на контингентных нормах , состоит в выборе характерных элементов совокупности в соответствии с полученными ранее характеристиками совокупности в целом. Эти характеристики могут быть получены путем проведения предварительных исследований и в отличие от предыдущего метода не носят субъективного характера. Поэтому данный метод является более совершенным, он позволяет получить выборочные совокупности не менее представительные, чем вероятностные выборки при значительно меньших затратах на проведение обследования.

Выбрав структуру выборки (подход к ее формированию, вид вероятностной или метая формирования детерминированной выборки), исследователю предстоит определить объем, т.е. количество элементов выборочной совокупности.

Объем выборки определяет достоверность информации , полученной в результате ее исследования, а также необходимые для проведения исследования затраты. Объем выборки зависит от уровня однородности или разновидности изучаемых объектов.

Чем больше объем выборки, тем выше ее точность и больше затраты на проведения ее обследования. При вероятностном подходе к структуре выборки ее объем может быть определен с помощью известных статистических формул, на основе заданных требований к ее точности.

На практике используется несколько подходов к определению объема выборки:

1. Произвольный подход основан на применении «правила большого пальца». Например, бездоказательно принимается, что для получения точных результатов выборка должна составлять 5 % от совокупности. Данный подход является простым и легким в исполнении, однако не представляется возможным установить точность полученных результатов. При достаточно большой совокупности он к тому же может быть и весьма дорогим.

Объем выборки может быть установлен исходя из неких заранее оговоренных условий. К примеру, заказчик маркетингового исследования знает, что при изучении общественного мнения выборка обычно составляет 1000-1200 человек, поэтому он рекомендует исследователю придерживаться данной цифры. В случае, если на каком-то рынке проводятся ежегодные исследования, то в каждом году используется выборка одного и того же объема. В отличие от первого подхода здесь при определении объема выборки используется известная логика, которая, однако, является весьма уязвимой.

Например, при проведении определенных исследований может потребоваться точность меньше, чем при изучении общественного мнения, да и объем совокупности может быть во много раз меньше, нежели при изучении общественного мнения. Таким образом, данный подход не принимает в расчет текущие обстоятельства и может быть достаточно дорогим.

В ряде случаев в качестве главного аргумента при определении объема выборки используется стоимость проведения обследования. Так, в бюджете маркетинговых исследований предусматриваются затраты на проведение определенных обследований, которые нельзя превышать. Очевидно, что ценность получаемой информации не принимается в расчет. Однако в ряде случаев и малая выборка может дать достаточно точные результаты.

Представляется разумным учитывать затраты не абсолютным образом, а по отношению к полезности информации, полученной в результате проведенных обследований. Заказчик и исследователь должны рассмотреть различные объемы выборки и методы сбора данных, затраты, учесть другие факторы

2. Объем выборки от уровня доверительного интервала допустимой ошибки, каковая, как уже говорилось, задается целесообразной точностью итоговых обобщений: от повышенной до ориентировочной. Однако здесь имеются в виду так называемые случайные ошибки, связанные с природой любых статистических погрешностей. Именно они и вычисляются как ошибки репрезентативности вероятностных выборок.

В. И. Паниотто приводит следующие расчеты репрезентативной выборки с допущением 5-процентной ошибки (табл. 4.2).

Таблица 4.2

Расчетная таблица выборки

Для совокупности более 100000 выборка составляет 400 единиц. Если же иметь в виду генеральные совокупности численностью от 5 тыс. и больше, то, по расчетам того же автора, можно указать величины фактической ошибки выборки в зависимости от ее объема, что для нас весьма важно, памятуя, что величина допустимой ошибки зависит от цели исследования и необязательно должна приближаться к 5-процентному уровню.

Таблица 4.3

Расчетная таблица

Наряду со случайными возможны ошибки систематического характера. Они зависят от организации выборочного обследования. Это разнообразные смещения выборки в сторону одного из полюсов выборочного параметра.

3. Объем выборки на основе статистического анализа . Этот подход основан на определении минимального объема выборки исходя из определенных требований к надежности и достоверности получаемых результатов. Он также используется при анализе полученных результатов для отдельных подгрупп, формируемых в составе выборки по полу, возрасту, уровню образования и т.п. Требования к надежности и точности результатов для отдельных подгрупп диктуют определенные требования к объему выборки в целом.

Наиболее теоретически обоснованный и корректный подход к определению объема выборки основан на расчете достоверных интервалов. Понятие вариации характеризует величину несхожести (схожести) ответов респондентов на определенный вопрос. В более строгом плане вариацией значений какого-либо признака в совокупности называется различие его значений у разных единиц данной совокупности в один и тот же период или момент времени. Результаты ответов на вопросы опроса обычно представляются в форме кривой распределения (рис. 4.1). При высокой схожести ответов говорят о малой вариации (узкая кривая распределения) и при низкой схожести ответов – о высокой вариации (широкая кривая распределения).

В качестве меры вариации обычно принимается среднее квадратическое отклонение, которое характеризует среднее расстояние от средней оценки ответов каждого респондента на определенный вопрос.

Малая вариация

Высокая вариация

Рис. 4.1. Вариация и кривые распределения

Поскольку все маркетинговые решения принимаются в условиях неопределенности, то это обстоятельство целесообразно учесть при определении объема выборки. Так как определение исследуемых величин для совокупности в узком осуществляется на основе выборочной статистики, то следует установить диапазон (доверительный интервал), в который, как ожидается, попадут оценки для совокупности в целом, и ошибку их определения.

Доверительный интервал – это диапазон, крайним точкам которого соответствует определенный процент определенных ответов на какой-то вопрос. Доверительный интервал тесно связан со средним квадратическим отклонением изучаемого признака в генеральной совокупности: чем оно больше, тем шире должен быть доверительный интервал, чтобы включить в свой состав определенный процент ответов.

Доверительный интервал, равный или 95 %, или 99 %, является стандартным при проведении маркетинговых исследований. Ни одна фирма не проводит маркетинговых исследований, формируя несколько выборок. И математическая статистика дает возможность получить некую информацию о выборочном распределении, владея только данными о вариации единственной выборки.

Индикатором степени отличия оценки, истинной для совокупности в целом, от оценки, которая ожидается для типичной выборки, является средняя квадратическая ошибка. Причем, чем больше объем выборки, тем меньше ошибка. Высокое значение вариации обусловливает высокое значение ошибки и наоборот.

Когда на заданный вопрос существует только два варианта ответа, выраженные в процентах (используется процентная мера), объем выборки определяется по следующей формуле:

где n – объем выборки; z – нормированное отклонение, определяемое исходя из выбранного уровня доверительности; p – найденная вариация для выборки; g – (100-р); е – допустимая ошибка.

При определении показателя вариации для определенной совокупности прежде всего целесообразно провести предварительный качественный анализ исследуемой совокупности, в первую очередь установить схожесть единиц совокупности в демографическом, социальном и других отношениях, представляющих интерес для исследователя. Возможно проведение пилотного исследования, использование результатов подобных исследований, проведенных в прошлом. При использовании процентной меры изменчивости принимается в расчет то обстоятельство, что максимальная изменчивость достигается для р = 50 %, что является наихудшим случаем. К тому же этот показатель радикальным образом не влияет на объем выборки. Учитывается также мнение заказчика исследования об объеме выборки.

Возможно определение объема выборки на основе использования средних значений, а не процентных величин.

где s – среднее квадратическое отклонение.

На практике, если выборка формируется заново и схожие опросы не проводились, то s не известно. В этом случае целесообразно задавать погрешность е в долях от среднеквадратического отклонения. Расчетная формула преобразуется и приобретает следующий вид:

где .

Выше шел разговор о совокупностях очень больших размеров. Однако в ряде случаев совокупности не являются большими. Обычно, если выборка составляет менее пяти процентов от совокупности, то совокупность считается большой и расчеты проводятся по вышеприведенным правилам. Если объем выборки превышает 5 % от совокупности, то последняя считается малой и в вышеприведенные формулы вводится поправочный коэффициент.

Объем выборки в данном случае определяется следующим образом:

,

Практическая работа № 8. «Определение необходимого объёма выборки»

«Определение необходимого объёма выборки»

Наиболее широко распространенным видом несплошного наблюдения является выборочное наблюдение, при котором обследуются не все единицы изучаемой совокупности, а лишь определенным образом отобранная их часть.

Вся подлежащая изучению совокупность объектов (наблюдений) называется генеральной совокупностью. Выборочной совокупностью или выборкой называется часть генеральной совокупности, отобранная для изучения свойств обеспечивающая репрезентативность.

Отбор из генеральной совокупности проводится таким образом, чтобы на основе выборки можно было получить достаточно точное представление об основных параметрах совокупности в целом. При этом речь идет как о точечной оценке, в качестве которой принимается соответствующее значение средней, доли и т.д., полученное в результате выборки, так и об интервальной оценке, т.е. о тех пределах, в которых с определенной вероятностью может находиться значение искомого параметра в генеральной совокупности. Главное требование, которому должна отвечать выборочная совокупность, - это требование ее репрезентативности, т.е. представительности.

В статистике результаты сплошного наблюдения иногда оцениваются как выборочные характеристики. Такая трактовка полученных данных имеет место в тех случаях, когда число обследованных единиц невелико и нет твердой уверенности в том, что изучаемые характеристики не могут принимать иных значений, кроме выявленных в результате наблюдения. При проведении экспериментов число значений может быть бесконечно большим, поэтому, формулируя выводы на основе ограниченного их числа, необходимо рассматривать полученные данные как выборочные характеристики.

Распространяя результаты выборочного обследования на генеральную совокупность, следует иметь в виду, что между характеристиками генеральной и выборочной совокупности возможно расхождение, обусловленное тем, что обследуется не, вся совокупность, а лишь ее часть.

Ошибкой статистического наблюдения считается величина отклонения между расчетным и фактическим значениями признаков изучаемых объектов.

Выборочный метод обеспечивает значительную экономию материальных и финансовых ресурсов при проведении статистического наблюдения, что позволяет расширить программу обследования и повысить его оперативность. Второе преимущество – высокая достоверность получаемых данных, так как при относительно небольшом объеме выборки можно организовать эффективный контроль за качеством собираемой информации. Таким образом, снижается вероятность появления ошибок регистрации и необнаружения их на стадии проверки первичной информации. И наконец, в ряде случаев, когда сплошное наблюдение связано с уничтожением или порчей обследуемых единиц (например, при проверке качества поступающих в продажу продуктов питания), возможно только выборочное обследование.

Точность оценок, полученных на основе выборочного метода, зависит не от доли обследованных единиц, а от их числа.

Основные этапы выборочного наблюдения ;

1) определение цели, задач и составление программы наблюдения;

2) формирование выборки;

3) сбор данных на основе разработанной программы;

4) анализ полученных результатов и расчет основных характеристик выборочной совокупности;

5) расчет ошибки выборки и распространение ее результатов на генеральную совокупность.

Различают виды выборки :

1) случайная (собственно-случайная);

2) механическая (например, каждый 10, 20 и т.д.);

3) типическая (стратифицированная ), когда генеральная совокупность разбита на группы и в каждой группе обследуются по нескольку объектов));

4) серийная (гнездовая ), когда случайным образом отбираются целые серии.

Наиболее простой способ формирования выборочной совокупности – собственно случайный отбор. Теоретические основы выборочного метода, первоначально разработанные применительно к собственно случайному отбору, используют и для определения ошибок выборки при других способах наблюдения.

Собственно случайный отбор может быть повторным и бесповторным. При повторном отборе каждая единица, отобранная в случайном порядке из генеральной совокупности, после проведения наблюдения возвращается в эту совокупность и может быть вновь подвергнута обследованию. На практике такой способ отбора встречается редко. Гораздо более распространен собственно случайный бесповторный отбор, при котором обследованные единицы в генеральную совокупность не возвращаются и не могут быть обследованы повторно. При повторном отборе вероятность попадания в выборку для каждой единицы генеральной совокупности остается неизменной. При бесповторном отборе она меняется, но для всех единиц, оставшихся в генеральной совокупности после отбора из нее нескольких единиц, вероятность попадания в выборку одинакова.

Расчет объема выборки

Из всех вопросов, которые задают сотрудникам знаменитого Института опросов общественного мнения Гэллапа, самым попу­лярным является такой: как вы можете, проинтервьюировав 1000 человек, судить о том, что думают 250 млн американцев?

Для ответа на этот вопрос нужно упомянуть не только высокую квалификацию и огромный практический опыт сотрудников, но и использование ими статистики и математики. Если методы опроса не основаны на науке, результаты могут ввести вас в заблуждение.

В статистике приняты следующие разграничения объемов вы­борки. Объем выборки, достаточный для взаимопогашения слу­чайностей и.получения статистических характеристик закономер­ного характера, равен 30. Выборка такого объема называется ма­лой. Характер распределения значений признака в малых выборках приближается к нормальному с ростом числа испытаний. Мини­мальный объем выборки, позволяющий получить средние значе­ния признака с указанием доверительных вероятностей, равен 5. Выборки такого объема называются сверхмалыми. Распределение значений признака в таких выборках характеризуется распределе­нием Стьюдента. Но чаще всего в социологии имеют дело с го­раздо большим объемом выборки.

При планировании выборочного обследования наступает мо­мент, когда нужно решить, сколько человек опрашивать, т.е. ка­ким должен быть объем выборки. Это решение чрезвычайно важ­но, поскольку слишком большая выборка потребует излишних затрат, а слишком маленькая понизит качество результатов.

Объем выборки - общее число единиц наблюдения, включенных в выборочную совокупность.

Поскольку выборочная совокупность - это часть генеральной совокупности, отобранная с помощью специальных методов, - важно, чтобы эта часть не искажала представления о целом, т.е. репрезентировала его. Социологов, часто проводящих эмпиричес­кие исследования, постоянно волнует вопрос о том, как много надо опрашивать человек, чтобы получить достоверную информа­цию? Институт Гэллапа в США проводит регулярные опросы по национальной выборке объемом в 1,5 тыс. человек и достигает поразительной точности (ошибка выборки составляет от 1 до 1,5%). Центр «Социо-Экспресс» Института социологии РАН про­водит исследования на выборке объемом в 2 тыс. человек, при этом ошибка выборки не превышает 3% 31 .

Специалисты считают, что наилучшая выборка - не обязатель­но большая. Конечно, чем больше объем выборки, тем выше точ­ность ее результатов. Однако даже огромная выборка не гаранти­рует успеха, если генеральная совокупность «плохо перемешана», т.е. является неоднородной. Однородной считается такая совокуп­ность, в которой контролируемый признак распределен равномер­но, не образует пустот или сгущений. В этом случае, опросив не­скольких человек, можно получить точную информацию о распре­делении этого признака в генеральной совокупности.

Таким образом, на репрезентативность данных влияют не ко­личественные характеристики выборочной совокупности (ее объем), а качественные характеристики генеральной совокупнос­ти - степень ее однородности.

В социологии еще не придумано единой и четкой формулы, используя которую можно рассчитать оптимальный объем выбо­рочной совокупности, - такой формулы просто не существует в природе. И объясняется это весьма просто. Дело в том, что опре­деление объема выборочной совокупности - проблема не столько статистическая, сколько содержательная. Иными словами, объем выборочной совокупности зависит от множества факторов, в том числе от целей и задач, теоретической модели, гипотез и методов исследования, степени однородности генеральной совокупности, наконец, требующейся точности получаемой информации.

Надо всегда помнить, что каждый процент прироста точности ин­формации в исследовании приводит к резкому увеличению расходов на его проведение. Знаменитый институт Гэллапа, на протяжении многих десятилетий проводящий опросы в США, выявил, что при общенациональной выборке в 100 человек - ошибка выборки будет в пределах ±11%; 200 человек - ±8%; 400 - ±6%; 600 - ±5%; 750 -±4%; 1000 - ±4%; 1500 - ±3%; 4000 человек - ±2%. Именно поэто­му он проводит общенациональные опросы в США на выборке в 1500- 2000 человек. Как видно, он предпочитает увеличение ошибки на 1% многократному увеличению стоимости исследования.

Практика показывает, что для многих социологов обоснование объема выборки является камнем преткновения, несмотря на зна­чительное количество литературы, посвященной выборочным методам и, в частности, расчету объема выборки. Причин несколь­ко: 1) дефицит специальной литературы на периферии; 2) нехватка времени для самообразования; 3) неумение пользоваться матема­тическим аппаратом. В связи с этим возникает необходимость без сложных математических формул изложить стратегию и тактику обоснования объема выборки.

Процедура расчета объема выборки - цепь бесконечных компро­миссов между стремлением к точности и ограниченностью ресурсов, дефицитом времени и неполнотой сведений об изучаемом явлении. Вместе с тем это наука и искусство, познание которых доступно каж­дому человеку. Однако для этого нужно знать стратегии расчета объе­ма выборки (предварительного расчета, последовательной и комби­нированной стратегии), а также факторы, влияющие на объем вы­борки (объем генеральной совокупности, варьирование ответов респондентов, точность оценивания, характер предполагаемого рас­пределения ответов, метод исследования, процедура обработки).

Стратегия предварительного расчета состоит в том, что объем выборки определяется до проведения основного исследования. В наиболее простом случае можно воспользоваться уже наработан­ным опытом, например, института Гэллапа, где используется объем выборки приблизительно в 1500-2000 человек. Для средне­статистического отечественного исследования объема выборки - примерно 400-600 человек.

Для расчета объема случайной выборки надо знать желаемую точность оценивания, величину риска получаемого ответа и сте­пень изменчивости ответа. Традиционно точность оценивания принимают за 5%, а величину риска - за 0,95. Иными словами, если по данным выборочного исследования 60% опрошенных удовлетворены работой, то можно утверждать, что в генеральной совокупности доля удовлетворенных составит от 55 до 65% в 95% случаев, а в 5% случаев такая доля может выйти за этот интервал. Если исходить из 5%-ной точности и величины риска в 0,95, объем выборки будет следующим (табл. 2.4).

Таблица 2.4 Зависимость объема выборки от объема генеральной совокупности

Результаты, приведенные в табл. 2.4, свидетельствуют против распространенного заблуждения, будто бы объем выборки - жестко фиксированный процент от генеральной совокупности, рав­ный 10. На самом же деле эта величина - не постоянная, а пере­менная, изменяющаяся в конкретных условиях. Объем выборки зависит также от того, какие вопросы используются в анкете. Цифры в табл. 2.4 действительны только для одного случая - ког­да речь идет о дихотомическом вопросе, у которого максималь­ный разброс ответов - 50 на 50%. Не имея предварительной ин­формации о разбросе оценок, социолог как бы заранее страхуется и считает, что этот разброс составит 50 на 50%. Если же такая информация имеется, то объем выборки будет следующим.

Таблица 2.5 Зависимость объема выборки от распределения дихотомического ответа

В табл. 2.5 показано распределение ответов на качественные вопросы. Расчет объема выборки для количественных вопросов, включающих вопросы типа «возраст» и «заработная плата», стро­ится исходя из коэффициента вариации (табл. 2.6), который по­казывает, какой процент составляет среднее квадратическое откло­нение от средней арифметической, и позволяет сравнивать меж­ду собой (по степени варьирования) любые признаки.

Таблица 2.6 Зависимость объема выборки от коэффициента вариации

Коэффициент вариации, %

Объем выборки

Если изучаются условия труда, взаимоотношения в коллекти­ве, заработная плата и т.д. с помощью пятичленной шкалы, то коэффициент вариации изменяется здесь от 27 до 62%, а при ис­пользовании семичленной - от 78 до 113%. Стало быть, чем длиннее шкала, тем выше коэффициент вариации и больше дол­жен быть объем выборки. Если социолог хочет обойтись неболь­шой выборкой, то и вопросы должен формулировать проще. Иногда думают, что чем длиннее шкала, тем точнее измерение. Но преимущества семибалльных шкал над пятибалльными не доказаны.

Среди социологов распространено мнение, согласно которому чем больше объем выборки, тем точнее результат, и это заставля­ет их непомерно увеличивать количество опрошенных. В реальности дело обстоит иначе: табл. 2.7, составленная по данным Ин­ститута Гэллапа, показывает зависимость между объемом выбор­ки и точностью оценивания в процентах. Из нее следует, что с увеличением объема выборки точность возрастает, но до опреде­ленного порога. Уже при 600 опрошенных достигается желанный для всех 5%-ный уровень точности. Стало быть, 600 человек - приемлемый объем выборки.

Между цифрами 400 и 600 человек противоречия нет. В пер­вом случае объем выборки рассчитывался, исходя из положения о нормальном распределении ответов респондентов, а во втором - из практики. Расхождение между теорией и практикой обуслов­лено тем, что в реальной ситуации распределение оценок отлича­ется от нормального, поэтому объем выборки надо рассчитывать с учетом именно этого обстоятельства; наиболее эффективным способом уменьшения объема выборки является снижение коэф­фициента вариации оценок.

Таблица 2.7 Зависимость между объемом выборки и точностью оценивания

При расчете объема выборки социологи часто совершают та­кую ошибку: рассчитав по существующим формулам необходимый объем выборки в целом для совокупности, в дальнейшем пропор­ционально размещают его по отдельным подразделениям выбор­ки, например по цехам, предприятиям, районам, городам, типам семей. После чего на этапе обработки данных - анализируют уже сами различия между подразделениями. Однако правильнее вы­числить объем выборки отдельно для каждого подразделения, а)атем суммировать отдельные объемы. Допустим, расчеты объе­ма выборки по трем цехам (с учетом размерности шкалы, числен­ности работающих, характера предполагаемого распределения оценок) позволили установить, что в первом цехе необходимо спросить 384 человека, во втором - 222, а в третьем - 600. Тогда общий объем выборки составит 384 + 222 + 600 = 1206 человек.

Если социологу необходимо опросить какую-либо катего­рию работников (допустим, водителей автобусов), о которой из­вестно лишь, что к ней принадлежит, например, десятый работ­ник предприятия, и он решил спросить 139 водителей автобусов, а общий объем выборки для предприятия составит 1390 человек, т.е. иными словами, отбирая случайным образом 1390 респонден­тов на предприятии, мы в соответствии с теорией выборки наде­емся выявить 139 человек интересующей нас специальности.

При расчете квотной выборки социологи часто произвольно определяют ее объем в 1000 человек, исходя из удобства вычисле­ния квот. Но с таким же успехом можно взять любое другое круг­лое число. Более обоснованным является подход, при котором объем квотной выборки рассчитывается как для случайной. Дру­гим вариантом расчета объема квотной выборки является исполь­зование теории малых выборок. Ее суть: если не ставится цель дать дифференцированный анализ по группам работников, то умножа­ют количество градаций вопросов, подлежащих изучению, на 25 (минимальный статистический значимый размер группы). Напри­мер, изучают три переменные: пол - две категории, возраст - две категории (до 30 лет и свыше 30 лет), удовлетворенность трудом - измеряется пятибалльной шкалой. Тогда необходимый объем вы­борки для данного примера составит 2x2x5x25 = 500 человек. Объем выборки увеличивается в 2,5 раза. Ясно, что с расширени­ем числа переменных и числа градаций объем выборки может стать катастрофически большим. Выход только один: детальная проработка исходной проблемы, которая позволит отбраковать лишние вопросы в анкете, оставив самые важные. Если в иссле­довании проверяется несколько гипотез, то объем выборки для проверки каждой гипотезы вычисляется отдельно. Таким образом, при использовании выборки количество вопросов в анкете и ги­потез должно быть минимальным.

Итак, мы рассчитали требуемый объем выборки. Теперь, и только теперь необходимо проверить, совместима ли полученная величина с выделенными ресурсами. Типичная ошибка многих социологов-прикладников состоит в том, что при расчете объема выборки во главу угла ставятся наличные ресурсы или, хуже того, социолог пассивно принимает все условия, диктуемые заказчиком. Это в корне неверно по нескольким причинам. Во-первых, рас­чет объема выборки позволяет глубже проникнуть в суть изучае­мого предмета и специфику методов исследования, а значит, ар­гументированно требовать получения больших ресурсов или при­нять правильное решение о снижении объема выборки. Если администрация отказала в дополнительных ресурсах, а цели исследования не позволяют сократить объем выборки (т.е. социолог не может принять решение администрации), то надо переходить к другой схеме исследования. Во-вторых, обоснованный расчет объема выборки показывает профессионализм социолога и застав­ляет заказчика относится к нему более уважительно.

Стратегия последовательного расчета объема выборки. При расчете объема выборки желательно знать разброс оценок и не­которые другие параметры. Однако они-то, как правило, неиз­вестны. Для того чтобы не допустить ошибки, лучше предполо­жить, что они максимальны. Плата за наше незнание - разбухание объема выборки сверх необходимого и дополнительные финансовые и временные затраты (приходится опрашивать боль­шее число людей). Для сохранения затрат применяется последовательная стратегия - объем выборки не рассчитывается заранее, а ставится в зависимость от конечных результатов исследования. Например, опрашивают 100 человек, затем устанавливают величину разброса оценок и уже в зависимости от этого рассчитыва­ют необходимый объем выборки. Если оказывается, что 100 человек достаточно, то исследование заканчивается. В противном слу­чае добирается необходимое количество респондентов, но не до бесконечности. Известен пример из практики Дж. Гэллапа, ко­торый в начале своей карьеры активно экспериментировал с объемами выборки. В 1936 г. американцам был задан вопрос: «Хотели бы вы возобновления закона о восстановлении нацио­нальной промышленности?» Выяснился странный парадокс: Дж. Гэллап вначале опросил 500 человек и замерил ошибку выбор­ки, а затем последовательно наращивал число респондентов до 30 тыс. К своему сожалению, он обнаружил, что прибавление 29,5 тыс. опрошенных увеличило точность информации менее чем на 1%. Следовательно, опрос можно было прекращать уже при 500 опрошенных. Этот пример показывает, что, применяя последовательную стратегию, можно добиваться значительного снижения необходимого числа наблюдений по сравнению с пред­варительным расчетом объема выборки.

Однако стратегия последовательного расчета объема выборки приносит желаемый результат лишь в том случае, если социолог может производить необходимые расчеты в ходе самого опроса, например телефонного, с применением компьютерных систем. Социолог вводит ответы респондента в свой персональный компь­ютер, с него результаты сразу поступают на компьютер руководи­теля исследования, обрабатываются, и на экране дисплея выдается информация не только об одномерных частотах, распределенных по тому или иному вопросу, но и о требуемом объеме выборки.

Если существует опасность, что объем выборки может оказаться катастрофически большим, надо совместить оба вида стратегии - предварительную и последовательную, т.е. применить комбиниро­ванную стратегию. Рассчитывая выборку по предварительной стра­тегии, получаем верхние допустимые значения для последователь­ной стратегии или, иначе говоря, ту величину объема выборки, при достижении которой прекращается опрос по последователь­ной стратегии.

Наиболее обоснованный и корректный подход к определению объема выборки основан на расчете доверительных интервалов, в основе которого лежит ряд базовых понятий математической ста­тистики (вариация, среднее квадратическое отклонение, довери­тельный интервал, средняя квадратическая ошибка).

Для расчета необходимого размера выборки в количественном исследовании чаще всего используют два статистических поня­тия - доверительный интервал и доверительную вероятность. Доверительный интервал представляет собой заранее задаваемую вами погрешность выборки. Например, если вы задаете довери­тельный интервал в 3% и конкретный ответ на конкретный воп­рос исследования составит 48%, это значит, что даже при прове­дении опроса всей генеральной совокупности реальное значение попадет в интервал между 45 (48 - 3) и 51% (48 + 3). Доверитель­ная вероятность показывает, насколько вы можете быть уверены в полученных результатах, в том, что характеристики выборки со­ответствуют характеристикам всей генеральной совокупности - иными словами, с какой вероятностью случайный ответ попадет в доверительный интервал. Обычно используют доверительную вероятность 95 и 99%. Чаще всего используется 95% - этого впол­не достаточно в подавляющем большинстве исследований. Если объединить доверительную вероятность и доверительный интер­вал, то можно сказать, что ответы на вопрос с 95%-ной вероятно­стью попадут в интервал между 45 и 51%.

Весьма полезна следующая приблизительная оценка надеж­ности результатов выборочного обследования. Повышенная на­дежность допускает ошибку выборки до 3%, обыкновенная - от 3 до 10% (доверительный интервал распределений на уровне 0,03- 0,1), приближенная - от 10 до 20%, ориентировочная - от 20 до 40%, а прикидочная - более 40%.

На основе этих понятий с учетом ряда предположений выво­дятся формулы расчета объема выборки, которые предполагают, что репрезентативность гарантируется путем использования кор­ректных вероятностных процедур формирования выборки.

В ряде случаев в качестве главного аргумента при определе­нии объема выборки используется стоимость проведения обсле­дования. Так, в бюджете маркетинговых исследований пред­усматриваются затраты на проведение определенных обследова­ний, которые нельзя превышать, и очевидно, что ценность получаемой информации не принимается при этом в расчет. Однако в ряде случаев и малая выборка может дать достаточно точные результаты.

Исследовательская практика подсказывает следующее прави­ло: объем выборки должен обеспечивать не менее 100 наблюде­ний для каждой первостепенной и не менее 20-50 наблюдений для каждой второстепенной классификационной составляющей. 11ервостепенные классификационные составляющие соответ­ствуют наиболее критичным, а второстепенные - наименее кри­тичным ячейкам перекрестной классификации, принятой в данном исследовании 34 . Теоретические расчеты и практика дока­зывают, что для получения достоверных данных о мнении и предпочтениях населения такого крупного города, как Санкт-Петербург, достаточно опросить 700-800 человек. Однако боль­шинство опросов населения здесь проходят на выборках объемом до 1,5 тыс. человек.

Ошибка выборки

Как мы уже знаем, репрезентативность - свойство выборочной совокупности представлять характеристику генеральной. Если со­впадения нет, говорят об ошибке репрезентативности - мере от­клонения статистической структуры выборки от структуры соот­ветствующей генеральной совокупности. Предположим, что сред­ний ежемесячный семейный доход пенсионеров в генеральной совокупности составляет 2 тыс. руб., а в выборочной - 6 тыс. руб. Это означает, что социолог опрашивал только зажиточную часть пенсионеров, а в его исследование вкралась ошибка репрезента­тивности. Иными словами, ошибкой репрезентативности называ­ется расхождение между двумя совокупностями - генеральной, на которую направлен теоретический интерес социолога и представ­ление о свойствах которой он хочет получить в конечном итоге, и выборочной, на которую направлен практический интерес со­циолога, которая выступает одновременно как объект обследова­ния и средство получения информации о генеральной совокупно­сти.

Наряду с термином «ошибка репрезентативности» в отечествен­ной литературе можно встретить другой - «ошибка выборки». Иногда они употребляются как синонимы, а иногда «ошибка вы­борки» используется вместо «ошибки репрезентативности» как количественно более точное понятие.

Ошибка выборки - отклонение средних характеристик выбо­рочной совокупности от средних характеристик генеральной со­вокупности.

На практике ошибка выборки определяется путем сравнения известных характеристик генеральной совокупности с выбороч­ными средними. В социологии при обследованиях взрослого на­селения чаще всего используют данные переписей населения, те­кущего статистического учета, результаты предшествующих оп­росов. В качестве контрольных параметров обычно применяются социально-демографические признаки. Сравнение средних гене­ральной и выборочной совокупностей, на основе этого опреде­ление ошибки выборки и ее уменьшение называется контроли­рованием репрезентативности. Поскольку сравнение своих и чужих данных можно сделать по завершении исследования, та­кой способ контроля называется апостериорным, т.е. осуществ­ляемым после опыта.

В опросах Института Дж. Гэллапа репрезентативность конт­ролируется по имеющимся в национальных переписях данным о распределении населения по полу, возрасту, образованию, до­ходу, профессии, расовой принадлежности, месту проживания, величине населенного пункта. Всероссийский центр изучения общественного мнения (ВЦИОМ) использует для подобных це­лей такие показатели, как пол, возраст, образование, тип посе­ления, семейное положение, сфера занятости, должностной ста­тус респондента, которые заимствуются в Государственном ко­митете по статистике РФ. В том и другом случае генеральная совокупность известна. Ошибку выборки невозможно устано­вить, если неизвестны значения переменной в выборочной и ге­неральной совокупностях.

Специалисты ВЦИОМ обеспечивают при анализе данных тща­тельный ремонт выборки, чтобы минимизировать отклонения, возникшие на этапе полевых работ. Особенно сильные смещения наблюдаются по параметрам пола и возраста. Объясняется это тем, что женщины и люди с высшим образованием больше времени проводят дома и легче идут на контакт с интервьюером, т.е. яв­ляются легко достижимой группой по сравнению с мужчинами и людьми «необразованными».

Ошибка выборки обусловливается двумя факторами: методом формирования выборки и размером выборки.

Ошибки выборки подразделяются на два типа - случайные и систематические. Случайная ошибка - это вероятность того, что выборочная средняя выйдет (или не выйдет) за пределы заданного интервала. К случайным ошибкам относят статистические погреш­ности, присущие самому выборочному методу. Они уменьшаются при возрастании объема выборочной совокупности (табл. 2.8).

Таблица 2.8

Зависимость объема выборки от ее ошибки 36 (размер генеральной совокупности составляет 20 тыс. ед.)

Ошибка выборки, %

Объем выборки, ед.

Второй тип ошибок выборки - систематические ошибки. Если социолог решил узнать мнение всех жителей города о проводимой местными органами власти социальной политике, а опросил толь­ко тех, у кого есть телефон, то возникает предумышленное смеще­ние выборки в пользу зажиточных слоев, т.е. систематическая ошибка.

Таким образом, систематические ошибки - результат деятель­ности самого исследователя. Они наиболее опасны, поскольку приводят к довольно значительным смещениям результатов ис­следования. Систематические ошибки считаются страшнее случайных еще и потому, что они не поддаются контролю и изме­рению.

Они возникают, когда, например: 1) выборка не соответствует задачам исследования (социолог решил изучить только работаю­щих пенсионеров, а опросил всех подряд); 2) налицо незнание характера генеральной совокупности (социолог думал, что 70% всех пенсионеров не работает, а оказалось, что не работает толь­ко 10%); 3) отбираются только «выигрышные» элементы генераль­ной совокупности (например, только обеспеченные пенсионеры).

Внимание! В отличие от случайных ошибок систематические ошибки при возрастании объема выборки не уменьшаются.

Обобщив все случаи, когда происходят систематические ошиб­ки, методисты составили их реестр. Они полагают, что источни­ком неконтролируемых перекосов в распределении выборочных наблюдений могут быть следующие факторы:

♦ нарушены методические и методологические правила про­ведения социологического исследования;

♦ выбраны неадекватные способы формирования выборочной совокупности, методы сбора и расчета данных;

♦ произошла замена требуемых единиц наблюдения другими, более доступными;

♦ отмечен неполный охват выборочной совокупности (недо­получение анкет, неполное их заполнение, труднодоступность единиц наблюдения).

Намеренные ошибки социолог допускает редко. Чаще ошибки возникают из-за того, что социологу плохо известна структура генеральной совокупности: распределение людей по возрасту, профессии, доходам и т.д.

Систематические ошибки легче предупредить (по сравнению со случайными), но их очень трудно устранить. Предупреждать сис­тематические ошибки, точно предвидя их источники, лучше все­го заранее - в самом начале исследования.

Вот некоторые способы избежать ошибок:

♦ каждая единица генеральной совокупности должна иметь равную вероятность попасть в выборку;

♦ отбор желательно производить из однородных совокупностей;

♦ надо знать характеристики генеральной совокупности;

♦ при составлении выборочной совокупности надо учитывать случайные и систематические ошибки.

Если выборочная совокупность (или просто выборка) состав­лена правильно, то социолог получает надежные результаты, ха­рактеризующие всю генеральную совокупность. Если она состав­лена неправильно, то ошибка, возникшая на этапе составления выборки, на каждом следующем этапе проведения социологичес­кого исследования приумножается и достигает в конечном счете такой величины, которая перевешивает ценность проведенного исследования. Говорят, что от такого исследования больше вре­да, нежели пользы.

Подобные ошибки могут произойти только с выборочной со­вокупностью. Чтобы избежать или уменьшить вероятность ошиб­ки, самый простой способ - увеличивать размеры выборки (и идеале до объема генеральной: когда обе совокупности совпа­дут, ошибка выборки вообще исчезнет). Экономически такой ме­тод невозможен. Остается другой путь - совершенствовать мате­матические методы составления выборки. Они-то и применяют­ся на практике. Таков первый канал проникновения в социологию математики. Второй канал - математическая обработка данных.

Особенно важной проблема ошибок становится в маркетинговых исследованиях, где используются не очень большие выбор­ки. Обычно они составляют несколько сотен, реже - тысячу рес­пондентов. Здесь исходным пунктом расчета выборки выступает вопрос об определении размеров выборочной совокупности. Чис­ленность выборочной совокупности зависит от двух факторов: I) стоимости сбора информации и 2) стремления к определенной степени статистической достоверности результатов, которую на­деется получить исследователь. Конечно, даже не искушенные в статистике и социологии люди интуитивно понимают, что чем больше размеры выборки, т.е. чем ближе они к размерам генераль­ной совокупности в целом, тем более надежны и достоверны по­мученные данные. Однако выше мы уже говорили о практической невозможности сплошных опросов в тех случаях, когда они проводятся на объектах, численность которых превышает десятки, сотни тысяч и даже миллионы. Понятно, что стоимость сбора информации (включающая оплату тиражирования инструмента­рия, труда анкетеров, полевых менеджеров и операторов по ком­пьютерному вводу) зависит от той суммы, которую готов выделить заказчик, и слабо зависит от исследователей. Что же касается вто­рого фактора, то мы остановимся на нем чуть подробнее.

Итак, чем больше величина выборки, тем меньше возможная ошибка. Хотя необходимо отметить, что при желании увеличить точность вдвое вам придется увеличить выборку не в два, а в четыре раза. Например, чтобы сделать в два раза более точной оценку данных, полученных путем опроса 400 человек, вам потребуется опросить не 800, а 1600 человек. Впрочем, вряд ли маркетинговое исследование испытывает нужду в стопроцентной точности. Если пивовару необ­ходимо узнать, какая часть потребителей пива предпочитает имен­но его марку, а не сорт его конкурента, - 60% или 40%, то на его планы никак не повлияет разница между 57%, 60 или 63%.

Ошибка выборки может зависеть не только от ее величины, но и от степени различий между отдельными единицами внутри ге­неральной совокупности, которую мы исследуем. Например, если нам нужно узнать, какое количество пива потребляется, то мы обнаружим, что внутри нашей генеральной совокупности нормы потребления у различных людей существенно различаются (гетерогенная генеральная совокупность). В другом случае мы будем изучать потребление хлеба и установим, что у разных людей оно различается гораздо менее существенно (гомогенная генеральная совокупность). Чем больше различия (или гетерогенность) внут­ри генеральной совокупности, тем больше величина возможной ошибки выборки. Указанная закономерность лишь подтверждает то, что нам подсказывает простой здравый смысл. Таким образом, как справедливо утверждает В. Ядов, «численность (объем) выбор­ки зависит от уровня однородности или разнородности изучаемых объектов. Чем более они однородны, тем меньшая численность может обеспечить статистически достоверные выводы».

Определение объема выборки зависит также от уровня довери­тельного интервала допустимой статистической ошибки. Здесь имеются в виду так называемые случайные ошибки, которые свя­заны с природой любых статистических погрешностей. В.И. Паниотто приводит следующие расчеты репрезентативной выборки с допущением 5%-ной ошибки (табл. 2.9):

Таблица 2.9

Расчеты репрезентативной выборки

Это означает, что если вы, опросив, предположим, 400 человек в районном городе, где численность взрослого платежеспособно­го населения составляет 100 тыс. человек, выявили, что 33% оп­рошенных покупателей предпочитают продукцию местного мясо­комбината, то с 95%-ной 39 вероятностью можете утверждать, что постоянными покупателями этой продукции являются 33±5% (т.е. от 28 до 38%) жителей этого города.

Можно также воспользоваться расчетами института Гэллапа для оценки соотношения размеров выборки и ошибки выборки (см. выше).

Сегодня многие трудные расчеты берет на себя техника, а стати­стические программы можно получить по Интернету. Вот и с рас­четом выборки ленивому социологу предоставили такую возможность на веб-сайте Аналитического центра «Бизнес и маркетинг» (http://www.bma.ru/enter.htm), где пользователю надо лишь внести необходимые данные, а затем нажать на кнопку «Рассчитать».