Выборки и их типы: вероятностная и простая выборка
Кроме решения о том, что измерять при проведении психологических исследований, необходимо также решить, кого просить участвовать в исследовании и чье поведение будет оцениваться. Для этого есть два подхода: Вероятностная и простая (невероятностная) выборки.
Выборка (Выборочная совокупность) — часть объектов из генеральной совокупности, отобранных для изучения, с тем чтобы сделать заключение обо всей генеральной совокупности. Для того чтобы заключение, полученное путем изучения выборки, можно было распространить на всю генеральную совокупность, выборка должна обладать свойством репрезентативности.
Вероятностная выборка.Эта стратегия используется, если поставлена задача узнать что-либо конкретное об определенной группе людей. Группа в целом называется популяцией, а любая из ее подгрупп называется Выборкой. Иногда бывает, возможно изучать всех членов популяции. Например, если вы хотите изучить отношение всех студентов вашей группы по экспериментальной психологии к экспериментам с участием животных и не хотите делать выводы для находящихся за пределами группы, вы можете опросить всех ее членов. В этом случае размер популяции будет равен размеру вашей группы. Однако, как вы можете догадаться, интересующие исследователей популяции обычно слишком велики для того, чтобы изучать каждого их члена. Поэтому из этой популяции необходимо отбирать подмножество, или выборку.
Хотя вся популяция может и не рассматриваться в исследовании, ученым требуется делать выводы именно о популяции, а не только о выборке. Поэтому важно, чтобы выборка отражала особенности популяции в целом. Если это так, выборка считается Репрезентативной, Если нет — Нерепрезентативной. Если вы хотите изучить восприятие студентами учебы в колледже, то будет серьезной ошибкой выбрать для исследования только тех, кто живет в студенческом общежитии. Из-за того что отношение прочих студентов может отличаться от отношения живущих в общежитии, результаты вашего опроса могут оказаться необъективными и сместиться в пользу последних.
Вероятностные выборки:
1. Случайная выборка (простой случайный отбор). Такая выборка предполагает однородность генеральной совокупности, одинаковую вероятность доступности всех элементов, наличие полного списка всех элементов. При отборе элементов, как правило, используется таблица случайных чисел.
2. Механическая (систематическая) выборка. Разновидность случайной выборки, упорядоченная по какому-либо признаку (алфавитный порядок, номер телефона, дата рождения и т. д.). Первый элемент отбирается случайно, затем, с шагом ‘n’ отбирается каждый ‘k’-ый элемент. Размер генеральной совокупности, при этом – N=n*k
3. Стратифицированная (районированная). Применяется в случае неоднородности генеральной совокупности. Генеральная совокупность разбивается на группы (страты). В каждой страте отбор осуществляется случайным или механическим образом.
4. Серийная (гнездовая или кластерная) выборка. При серийной выборке единицами отбора выступают не сами объекты, а группы (кластеры или гнёзда). Группы отбираются случайным образом. Объекты внутри групп обследуются сплошняком.
Невероятностные выборки.
Отбор в такой выборке осуществляется не по принципам случайности, а по субъективным критериям – доступности, типичности, равного представительства и т. д..
1. Квотная выборка. Изначально выделяется некоторое количество групп объектов (например, мужчины в возрасте 20-30 лет, 31-45 лет и 46-60 лет; лица с доходом до 30 тысяч рублей, с доходом от 30 до 60 тысяч рублей и с доходом свыше 60 тысяч рублей) Для каждой группы задается количество объектов, которые должны быть обследованы. Количество объектов, которые должны попасть в каждую из групп, задается, чаще всего, либо пропорционально заранее известной доле группы в генеральной совокупности, либо одинаковым для каждой группы. Внутри групп объекты отбираются произвольно. Квотные выборки используются в маркетинговых исследованиях достаточно часто.
2. Метод снежного кома. Выборка строится следующим образом. У каждого респондента, начиная с первого, просятся контакты его друзей, коллег, знакомых, которые подходили бы под условия отбора и могли бы принять участие в исследовании. Таким образом, за исключением первого шага, выборка формируется с участием самих объектов исследования. Метод часто применяется, когда необходимо найти и опросить труднодоступные группы респондентов (например, респондентов, имеющих высокий доход, респондентов, принадлежащих к одной профессиональной группе, респондентов, имеющих какие-либо схожие хобби/увлечения и т. д.)
3. Стихийная выборка. Опрашиваются наиболее доступные респонденты. Типичные примеры стихийных выборок – опросы в газетах/журналах, анкеты, отданные респондентам на самозаполнение, большинство интернет-опросов. Размер и состав стихийных выборок заранее не известен, и определяется только одним параметром – активностью респондентов.
4. Выборка типичных случаев. Отбираются единицы генеральной совокупности, обладающие средним (типичным) значением признака. При этом возникает проблема выбора признака и определения его типичного значения.
Если задача исследования состоит в изучении особенностей конкретной популяции, то сделанная для этого выборка должна быть репрезентативной и строиться как один из вариантов вероятностной выборки. При простой случайной выборке каждый член популяции имеет равные шансы быть выбранным. При расслоенной выборке важные подгруппы популяции представлены пропорционально. Кластерная выборка используется, когда нет возможности получить информацию о всех членах популяции. Большинство психологических исследований имеет своей целью не описание особенностей популяции, а выявление отношений между переменными, поэтому нередко наиболее подходящим является использование простой выборки. В большинстве психологических исследований используется удобная выборка, представляющая собой разновидность простой выборки.