Шпаргалка по "Социология"

Среди вероятностных выборок применяется и гнездовой метод. Его сущность в том, что он предполагает сплошной опрос в специально выделенных по случайному методу группах (гнездах) респондентов.

3. Целевая выборка – это выборка, формирующаяся по специальным заранее заданным признакам генеральной совокупности.

Случайная выборка.

Особенность случайной выборки заключается в том, что все единицы генеральной совокупности имеют равную вероятность попасть в выборочную совокупность.     Случайная выборка обычно применяется при опросах общественного мнения перед выборами, референдумами и другими массовыми мероприятиям.

Плюсом данного метода является полное соблюдения принципа случайности и, как следствие – избежание систематических ошибок.Сложность проведения опроса. Процедура опроса при случайном отборе является очень громоздкой и требующей много времени.

Сравнительно большой объем выборки. . случайный отбор обладает меньшей степенью точности, что, в конечном счете, является причиной его меньшей эффективности. А выборка считается более эффективной, если: при одинаковых расходах она более точна, а при одинаковой точности она более дешевая.

Неслучайная выборка (невероятностная).     

При таком способе отбора единиц мы не можем заранее рассчитать вероятность каждого элемента попасть в состав выборочной совокупности, что не даёт возможности рассчитать репрезентативность выборки. В этом случае она  является не  обязательной, так как количественные параметры объекта не играют решающей роли в исследовании, а целью его будет – углублённое  качественное описание какого-либо отдельного социального феномена

Обычно неслучайный отбор применяют в следующих случаях:

1. Невозможно провести  случайный отбор вследствие:

·   Ограниченности ресурсов (недостаток денежных средств, нехватка времени, отведённого на проведение исследования, отсутствие списков единиц генеральной совокупности и так далее)

·   Этических проблем (нельзя заставить респондента отвечать, если он отказывается)

2. Отсутствие необходимости  проведения случайного отбора.    

 Отбор в такой выборке  осуществляется не по принципам  рандомизации (которые обеспечивают  «случайность» отбора элемента  генеральной совокупности в выборку

*.Направленная (целевая) выборка

а) Выборка доступных случаев. 2 группы испытуемых одна из которых экспериментальная, а другая – контрольная.     

 В социологии же  выборку доступных случаев используют  при изучении специфических популяций, которые почти не поддаются  локализации.

б) Отбор типичных случаев.

в) Квотная выборка.вся изучаемая совокупность делится на социально-демографические группы в соответствии с целями исследования.

г) Метод снежного кома. исключением первого шага, выбор каждого очередного респондента совершается по указанию респондентов, включённых в выборку на предыдущем шаге. Каждый респондент указывает интервьюеру, где можно найти интересующих его людей

 
*Стихийная выборка.Исследователь при применении данного метода в некоторой степени контролирует выборку (например, публикуя анкету в журнале, он обращается только к читателям этого журнала), но решение о включении в выборку принимает сам респондент. То есть, её размер заранее часто не известен, а определяется конкретным условием - активностью респондентов. Значит, нельзя и заранее определить структуру массива респондентов, которые заполнят и вернут анкеты. Поэтому этот метод не претендует на репрезентативность выборки, а выводы исследования очень часто распространяются только на опрошенную совокупность

Вопрос 50. Методы обработки и анализа результатов социологических исследований.

Методы, применяемые социологами для анализа данных, многообразны. Выбор конкретного метода зависит, в первую очередь, от характера исследовательских гипотез, т. е. от того, на какие вопросы мы хотим получить ответ. Если целью является описание одной характеристики выборки в определенный момент времени, разумно ограничиться одномерным анализом, т. е. описанием распределения наблюдений вдоль оси интересующего нас признака. Разнообразные техники многомерного анализа позволяют одновременно исследовать взаимоотношения двух и более переменных и в той или иной форме проверять гипотезы о причинных связях между ними. Различия между этими методами неабсолютные. В реальном исследовании каждое уточнение исходных гипотез или выдвижение новой гипотезы в ходе анализа результатов приводит к необходимости выбора новой техники анализа данных. Помимо характера исследовательских гипотез на выбор методов статистического анализа влияет и природа полученных социологом данных.

Методы, используемые для анализа связи между двумя номинальными переменными, также будут отличаться от методов анализа связи между номинальной переменной и переменной, измеренной на интервальном уровне. Таким образом, выбор той или иной статистики будет зависеть и от целей анализа, и от уровня измерения исследуемых переменных.

Существует два основных класса задач, решаемых с помощью статистических методов анализа. Задачей дескриптивной (описательной) статистики является описание распределения переменной-признака в конкретной выборке. Методы дескриптивной статистики позволяют также анализировать взаимосвязь между различными переменными. Другой класс задач, связанный с необходимостью вывести свойства большой совокупности, основываясь на имеющейся информации о свойствах выборки из этой совокупности, решается с помощью методов индуктивной статистики, или теории статистического вывода, основанной на вероятностном подходе к принятию решений. Воспользовавшись какой-то моделью для анализа полученных выборочных данных, социолог обычно также применяет некоторые методы статистического вывода, позволяющие определить, выполняются ли обнаруженные им при анализе данных отношения на уровне большой совокупности, из которой была извлечена выборка.

Целью в анализе данных будет скорее качественное, содержательное понимание сути этих методов, основанное лишь на самых элементарных математических представлениях и, в некоторых случаях, на интуитивном понимании «физического смысла» статистических моделей. Такое понимание может служить определенным фундаментом для более глубокого изучения прикладной статистики. Кроме того, оно совершенно необходимо для того, чтобы самостоятельно формулировать задачи анализа данных и ориентироваться в существующем разнообразии методов и техник, используемых другими исследователями при решении этих задач