Izračuni reprezentativnega vzorca. Reprezentativnost - kaj je ta proces? Napaka reprezentativnosti

4.1 Kaj pravi standard

Oddelek 8 standarda ISO 9001:2000 zajema "merjenje, analizo in izboljšave". Čeprav vzorčenje ni zajeto v tem standardu, klavzula 8.1, ki je splošen uvod v celoten razdelek merjenja, navaja, da dejavnosti merjenja, analize in izboljšave (morajo vključevati identifikacijo ustreznih metod, vključno s statističnimi metodami) in obseg njihove uporabe ). Natančno merjenje zadovoljstva strank je mogoče doseči le, če temelji na dobrem vzorcu strank. To poglavje ponuja pregled metod vzorčenja, uporabljenih za dosego tega cilja.

4.2 Teorija vzorčenja

Načelo vzorčenja je preprosto. Večina organizacij ima veliko število strank, vendar za pridobitev natančnih rezultatov IEP ni treba opraviti raziskave z vsemi, dovolj je, da to storite na majhnem vzorcu, pod pogojem, da ta vzorec predstavlja veliko skupino ljudi. Obstaja več različnih vrst vzorčenja, ki so prikazane na sliki 4.1.

riž. 4.1 Možni vzorci

4.2.1 Verjetnostno in neverjetnostno vzorčenje

Temeljna razlika med vzorci je, ali so verjetnostni ali neverjetnostni vzorci. Verjetnostno vzorčenje se pogosto imenuje tudi naključno vzorčenje in samo z naključnimi ali verjetnostnimi vzorci ste lahko prepričani, da so brez pristranskosti. Po definiciji imajo vsi člani populacije naključnega vzorca enake možnosti, da so v njem zastopani, najočitnejši primer naključnega vzorca pa je navadna loterija. Vse kroglice ali številke, ki ostanejo v žrebu, imajo enake možnosti, da bodo naslednjič izžrebane. Jasno je, da noben trend ne vpliva na izbiro številk na loteriji.

4.2.2 Neverjetnostni vzorci

4.2.2.1 Nereprezentativni vzorci

Najenostavnejša oblika vzorčenja je nereprezentativno vzorčenje. Predstavljajte si, da izvajate raziskavo javnega mnenja. Lahko bi šli na ulico in vprašali prvih 50 ljudi, ki jih srečate, kako so zadovoljni z ukrepi vlade. Hitro, preprosto in poceni bo, ne bo pa zelo reprezentativno. To se morda sliši trivialno, toda za očitno bolj zapletene primere, kot bomo videli kasneje, je zelo enostavno zdrsniti v nereprezentativni vzorec.

4.2.2.2 Namensko vzorčenje

Druga oblika neverjetnostnega vzorčenja je namensko vzorčenje. To je enaka oblika, ki smo jo predlagali za raziskovalno raziskavo, in čeprav je namensko vzorčenje dobro za kvalitativno raziskavo, ki ni namenjena doseganju dobre statistike, ni primerna za temeljno raziskavo ali katero koli drugo raziskavo, katere namen je pridobiti statistično zanesljivo rezultat.

4.2.2.3 Vzorčenje na podlagi kvot

Tretja vrsta neverjetnostnega vzorčenja je kvotno vzorčenje in se pogosto uporablja za preučevanje velikih populacij. Predstavljajte si, da občinski svet želi izmeriti stopnjo zadovoljstva prebivalcev s storitvami in objekti, ki jim jih svet zagotavlja. Recimo, da se odločite intervjuvati člane vzorca kvote 500 ljudi, ki živijo v mestu na ulici. Določite lahko pet anketarjev, od katerih ima vsak nalogo intervjuvati 100 ljudi v glavnem nakupovalnem območju. Anketarjem pa ni dovoljeno uporabljati nereprezentativnega vzorčenja, tj. intervjuvajo prvih 100 ljudi, ki jih srečajo. Kvotno vzorčenje zahteva, da se vsak anketar drži številnih natančno opredeljenih norm, da zagotovi, da je vzorec reprezentativen za lokalno prebivalstvo. Standardi lahko temeljijo na statističnih podatkih, ki so na voljo občinskemu svetu in prikazujejo skupine, v katere je razdeljeno prebivalstvo. Tako na primer lahko ti podatki kažejo, da je 15 % prebivalcev starih od 21 do 30 let, 18 % od 31 do 40 let itd. Delitev lahko temelji tudi na drugih značilnostih, na primer po spolu. , raven dohodka , etnično poreklo. Če svet želi, da je vzorec reprezentativen, mora vključiti vse te skupine v enakem razmerju, kot so zastopane v celotni populaciji. Da bi to dosegli, morajo anketarji zanje določiti skupine in kvote. V navedenem primeru bi moralo biti 15 od vsakih 100 anketiranih ljudi starih med 21 in 30 let, 18 jih mora biti starih med 31 in 40 let, to pa je treba kombinirati s kvotami za druge skupine glede na spol, dohodek itd. .

Predpostavimo, da so anketarji ves teden, od ponedeljka do petka, vsak dan od 9. do 17. ure intervjuvali v nakupovalnem salonu, tako da je vsak od njih do konca tedna opravil 100 intervjujev, pri čemer je izpolnil vse standarde. Nastala velikost vzorca je 500, kar bo v celoti reprezentativno za prebivalstvo mesta, vendar ne bo izbrano naključno, zato ne bo brez trenda. Po definiciji naključnega vzorčenja naj bi imeli vsi prebivalci mesta enake možnosti zastopanosti v vzorcu. V navedenem primeru so tako možnost imeli samo tisti ljudje, ki so te dni v tednu obiskali nakupovalno dvorano od 9. do 17. ure. Tako bo vzorec neizogibno pristranski, morda do starejših ljudi, brezposelnih in ljudi, ki delajo v bližini. V resnici seveda poskušajo raziskovalci minimizirati težnje, ki so del kvotnega vzorčenja, z anketiranjem na različnih mestih in ob različnih časih, vendar se tega nikoli ne morejo popolnoma znebiti, saj lahko vzorec predstavlja le tiste ljudi, ki so v določenem času končal na določenem mestu, zato teoretično tak vzorec nikoli ne bo naključen, popolnoma brez trenda.

To ne pomeni, da se kvotno vzorčenje nikoli ne sme uporabiti. Če ne poznate ljudi, ki so vaše stranke, ne morete izvleči naključnega vzorca, ker ni načina, da bi našteli celotno populacijo, iz katere bi ga izbrali. Mnogi trgovci na drobno na primer ne vedo, kdo so njihove stranke. V takšnih situacijah se organizacije zatečejo k kvotnemu vzorčenju.

4.2.3 Verjetnostni vzorci

Če imate bazo podatkov o svojih strankah, lahko in morate sestaviti naključni vzorec, prvi korak pa je določitev osnove vzorca. Jedro je seznam potrošnikov, od katerih nameravate vzorčiti, opredelitev tega seznama pa je strateška odločitev. Organizacije običajno merijo zadovoljstvo strank enkrat letno, vzorčni okvir pa sestavljajo tiste stranke, ki so imele opravka z organizacijo v zadnjih dvanajstih mesecih. Vendar to morda ni sprejemljivo za vse. Na primer, pri preučevanju zadovoljstva strank s sistemom pomoči informacijske tehnologije ni zelo učinkovito postavljati vprašanja o izkušnjah z uporabo tega sistema v zadnjih 11 mesecih. V tem primeru je bolje uporabiti krajši časovni okvir, na primer štetje vseh potrošnikov, ki so uporabljali sistem pomoči v zadnjem mesecu. To lahko zahteva stalno spremljanje, pri katerem se anketa potrošnikov izvaja vsak mesec, rezultati pa se zbirajo za pripravo rednega poročila, na primer četrtletno ali celo letno, če je število potrošnikov v četrtletju majhno.

Tako lahko vidite, da so »stranke«, ki jih preučujete, lahko različne za različne organizacije, njihova opredelitev pa je strateška odločitev in jih morate jasno opredeliti, saj bodo to potrošniki, ki bodo osnova študije, tj. populacijski vzorci.

4.2.3.1 Enostavno naključno vzorčenje

Verjetnostni ali naključni vzorec je brez trenda, ker bodo imeli vsi člani populacije enake možnosti, da bodo vključeni v vzorec. Kot smo že omenili, je loterija dober primer preprostega naključnega vzorčenja - vsakič, ko je izbrana nova številka, je izbrana naključno izmed vseh preostalih v "populaciji". Vendar je to precej dolgotrajen postopek, če potrebujete velik vzorec iz velike populacije, zato so v dneh, preden so za pridobivanje kompleksnih vzorcev uporabljali računalnike, tržni raziskovalci izumili manj delovno intenziven način pridobivanja preprostega naključnega vzorca, znan kot sistematično naključno vzorčenje.

4.2.3.2 Sistematično naključno vzorčenje

Če želite pridobiti sistematični naključni vzorec za izvedbo IEP, najprej natisnete seznam svojih strank. Recimo, da je 1000 potrošnikov in želite vzorčiti 100, kar je 1 od 10 ljudi v populaciji. Najprej morate uporabiti generator naključnih števil, da dobite število od 1 do 10. Če dobite 7, potem na seznam vključite 7. ime s seznama, 17., 27. itd., kar bo povzročilo sistematično naključni vzorec 100 potrošnikov. Pred prejemom naključne številke imajo vsi potrošniki enake možnosti za uvrstitev na seznam. Tako bo šlo za naključen vzorec, ki pa morda ne bo reprezentativen, zlasti na poslovnem trgu. V tem primeru je dobro uporabiti stratificirano naključno vzorčenje.

riž. 4.2 Primer stratificiranega naključnega vzorčenja

4.3 Vzorčenje potrošnikov

S primerom bomo pokazali, kako bi lahko izvedli vzorčenje za tipičen primer medpodjetniškega trga. Prvi korak za ta poslovni trg je zgraditi bazo podatkov o strankah in jo razvrstiti po vrednosti za stranko, začenši z najvišjo in navzdol do najnižje. Nato dobljeni seznam običajno razdelite na tri dele – segmente z visoko, srednjo in nizko vrednostjo kupcev. Na koncu določite velikost vzorca v vsakem segmentu. Rezultati tega postopka so povzeti na sl. 4.2.

4.2.3.3 Stratificirano naključno vzorčenje

Na poslovnih trgih so pogosto nekatere stranke veliko bolj vredne od drugih. Včasih je zelo velik del dejavnosti podjetja, na primer 40 ali 50 %, povezan s prvimi petimi ali šestimi kupci. Če se uporabi preprosto ali sistematično naključno vzorčenje, je verjetno, da noben od teh petih ali šestih potrošnikov ne bo vključen v vzorec. Jasno je, da nima smisla izvajati raziskave o zadovoljstvu kupcev, če je 40 ali 50 % vseh dejavnosti podjetja popolnoma zanemarjenih. Na poslovnem trgu, kjer ima večina podjetij majhno število strank z visoko vrednostjo in večje število strank z nizko vrednostjo, bodo v preprostem ali sistematičnem naključnem vzorcu neizogibno prevladovale stranke z nizko vrednostjo. Stratificirano naključno vzorčenje se uporablja za pridobitev vzorca, ki je reprezentativen in brez trenda. Pridobitev stratificiranega naključnega vzorca vključuje najprej razdelitev potrošnikov na segmente ali vrste in nato izbiro naključnega vzorca znotraj vsakega segmenta. Vzorec, prikazan na sliki 4.2, bo reprezentativen za bazo potrošnikov glede na poslovni prispevek posameznega segmenta potrošnikov. Na potrošniških trgih je lahko segmentacija drugačna, na primer po starosti ali spolu.

4.3.1 Vzorec vzorca

V prikazanem primeru podjetje ustvari 40 % svojega prometa od strank z visoko vrednostjo. Temeljno načelo vzorčenja na poslovnem trgu je, da če segment kupcev z visoko vrednostjo predstavlja 40 % prometa (ali dobička), bi moral sestavljati 40 % vzorca. Če se podjetje odloči, da bo preučevalo vzorec 200 anketirancev, mora biti 40 % vzorca, to je 80 anketirancev, visoko vrednih kupcev. Ker gre za 40 odjemalcev visoke vrednosti, bo vzorčno razmerje 2:1, kar pomeni, da se iz vsakega odjemalca izbereta 2 anketiranca v segmentu visoke vrednosti. Na poslovnih trgih je običajna praksa, da se med velikimi potrošniki pri izvajanju raziskave izbere več kot enega anketiranca.

Kupci povprečne vrednosti predstavljajo tudi 40 % prometa, torej naj bi jih bilo tudi v vzorcu 40 %. To pomeni, da mora podjetje med svojimi strankami povprečne vrednosti izbrati 80 anketirancev. Ker je takšnih potrošnikov 160, bo vzorčno razmerje 1:2, torej en anketiranec na vsaka dva potrošnika povprečne vrednosti. To zahteva naključni vzorec enega predstavnika od vsakih dveh potrošnikov. To je mogoče enostavno narediti z uporabo sistematičnega postopka naključnega vzorčenja, opisanega prej. Najprej se ustvari eno od dveh naključnih števil: 1 ali 2. Naj bo 2. V tem primeru izberete 2., 4., 6. itd. potrošnik povprečne vrednosti.

Nazadnje, 20 % prometa podjetja predstavljajo kupci z nizko vrednostjo, zato bi morali ti predstavljati 20 % vzorca, torej 40 anketirancev v navedenem primeru. Tam je skupaj 400 potrošnikov nizke vrednosti, kar ustreza izbranemu deležu 1:10. To je mogoče storiti z istim sistemom sistematičnega naključnega vzorčenja. Na koncu procesa bo podjetje prejelo tipiziran naključni vzorec potrošnikov, ki bo reprezentativen za njihovo dejavnost in bo zaradi naključnega izbora brez trendov.

4.3.2 Vzorčenje kontaktnih oseb

Čeprav zgornji postopek proizvede naključen in reprezentativen vzorec potrošnikov, navsezadnje raziskava ne poteka na podjetjih, ampak na posameznikih, zato morate, če delate na trgu med podjetji, poleg vzorčenja potrošnikov tudi vzorec med osebnimi stiki. V praksi organizacije pogosto izbirajo posameznike na podlagi priročnosti – ljudi, s katerimi imajo več stikov, katerih imena imajo pri roki. Če so posamezniki izbrani po tem principu, potem ne glede na to, kako skrbno je izveden tipiziran vzorec podjetij, bo ta posledično zmanjšan na nereprezentativen vzorec ljudi, ki jih nekdo pozna. Da bi se izognili tej težnji, bi morali posameznike izbrati naključno. Način izvajanja te izbire je, da za vsako stranko ustvarite seznam ljudi, povezanih z vašim izdelkom ali storitvijo, in nato naključno izberete ljudi s tega seznama. Če želite izvesti kompleksnejši in natančnejši postopek, je treba seznam vseh oseb razdeliti na sektorje, s čimer se izognete prevelikemu številu mladoletnih oseb. Na primer, izvajate administrativno analizo in se odločite, da mora vaš vzorec vsebovati 40 % stikov za nakupe, 40 % tehničnih stikov in 20 % vseh drugih stikov za natančnejši prikaz postopka odločanja. V tem primeru morate izvleči naključni vzorec posameznikov v tem razmerju.

4.4 Velikost vzorca

Drugo vprašanje, o katerem se morate odločiti, je število potrošnikov, ki jih morate imeti v vzorcu. Nekatera podjetja, predvsem na trgih med podjetji, imajo zelo malo dragocenih strank. Druga podjetja imajo več kot milijon potrošnikov. Na poslovnih trgih velikost populacije natančno ustreza številu posameznikov v vsaki stranki, ki vplivajo na presojo zadovoljstva te stranke, in ni nujno enaka številu posameznikov, s katerimi imate redne stike. Običajno je višja kot je vrednost kupca, več posameznikov mora biti vključenih. Pri ponudniku računalniške programske opreme ima lahko ena stranka več sto uporabnikov. Kljub temu bodo imele nekatere organizacije veliko večjo populacijo kot druge, vendar to ne bo vplivalo na število anketiranih potrošnikov, ki je potrebno za zagotovitev zanesljivega vzorca.

4.4.1 Zanesljivost vzorca glede na velikost vzorca

Statistična natančnost vzorca je povezana z njegovo absolutno velikostjo, ne glede na to, koliko ljudi je v celotni populaciji. Vprašanje, kolikšen delež potrošnikov je treba anketirati, je zavajajoče. Večji vzorec je vedno bolj zanesljiv kot manjši vzorec, ne glede na velikost populacije. To je najbolje ponazorjeno z zvonasto krivuljo (glej sliko 4.3), iz katere lahko sklepamo, da ko preučujemo nabor podatkov, sledi normalni porazdelitvi. To ne velja le za podatke raziskav.

Ekstremni podatki Normalni podatki Ekstremni podatki

riž. 4.3 Zvonasta krivulja

Na primer, če zabeležite junijske padavine v Manchestru v obdobju petih let, pri čemer so tri leta imele običajne junijske padavine, dve leti pa je bil junij izjemno moker, bo ocenjena povprečna količina padavin močno pristranska zaradi teh dveh neobičajno mokrih mesecev. Če bi podatke zbirali več kot 100 let, bi dva izjemno mokra ali suha meseca le malo vplivala na povprečno junijsko količino padavin v Manchestru. Enako velja za raziskave. Če preučujete samo 10 ljudi in imata dva ekstremna stališča, bosta močno popačila končni rezultat. Imeli bodo veliko manjši vpliv z velikostjo vzorca 50 in skoraj nobenega vpliva z velikostjo vzorca 500, tako da večja kot je velikost vzorca, manjše je tveganje za napačne rezultate. Slika 4.4 prikazuje, da z večanjem velikosti vzorca narašča tudi zanesljivost vzorca. Sprva se pri zelo majhnih velikostih zanesljivost zelo hitro poveča, ko pa se velikost vzorca poveča, se učinek velikosti vzorca na zanesljivost vzorca zmanjša. Vidite lahko, da se krivulja začne izravnavati med 30 in 50 anketiranci, kar na splošno velja za mejo med kvalitativno in kvantitativno raziskavo. Ko velikost vzorca doseže 200, je povečanje zanesljivosti z naraščajočim številom anketirancev izjemno majhno. V skladu s tem se velikost vzorca 200 anketirancev šteje za najmanjšo velikost vzorca za zagotovitev zanesljivega IEP. Podjetja z zelo majhno bazo potrošnikov (približno ali manj kot 200 stikov) bi morala preprosto raziskati vse potrošnike, s katerimi so bili v stiku.

Nekaj ​​let junija morda ni bilo dežja (tudi v Manchestru), nekaj let je bila intenzivnost dežja neverjetno visoka, večinoma pa padavine padajo nekje med tema dvema mejama, v "normalnem" območju. Ne glede na to, ali gledamo raziskovalne podatke ali padavine v Manchestru, je ključno vprašanje: "Kakšno je tveganje, da dobimo nenormalne podatke, ki izkrivljajo rezultat?" Manjši kot je vzorec, večje je tveganje.

4.4.2 Poglobljena analiza

Kot smo že omenili, poslovne raziskave na splošno predpostavljajo, da velikost vzorca 200 članov zagotavlja potrebno zanesljivost za splošno merilo zadovoljstva strank, ne glede na to, ali je populacija 500.000 ali 600.000. Pri tem pa obstaja ena pomembna izjema, in to takrat, ko imate različne segmente in želite opraviti poglobljeno analizo rezultatov s primerjavo zadovoljstva v različnih segmentih. Če vzorec 200 elementov razdelite na več segmentov, se boste soočili s problemom majhne in zato nezanesljive velikosti vzorca v vsakem segmentu. Zato je splošno sprejeto, da je najmanjša skupna velikost vzorca 200 in najmanjša velikost segmenta 50.

Zaradi vsega tega je velikost celotnega vzorca pogosto določena s tem, koliko segmentov želite analizirati. Če želite svoj rezultat razdeliti na šest segmentov, boste potrebovali velikost vzorca vsaj 300 članov, tako da ima vsak segment vsaj 50 članov. To je lahko pomembno za podjetja z veliko oddelki ali trgi. Glede na številko 50 anketirancev na segment bi trgovec s 100 trgovinami potreboval vzorec vsaj 5000 članov, če bi želeli meriti zadovoljstvo strank na ravni trgovine. Po našem mnenju pa bi moral biti absolutni minimum, če bi delali primerjave med trgovinami in sprejemali vodstvene odločitve na podlagi rezultatov študije, 100 potrošnikov na trgovino ali še bolje 200. Za trgovca s 100 trgovinami, to bi povzročilo potrebo po velikosti vzorca 20.000 potrošnikov, da bi dobili zelo zanesljive rezultate na ravni trgovine.

4.4.3 Velikost vzorca in stopnja odziva

Opozoriti je treba še na en dejavnik. Priporočena velikost vzorca 200 anketirancev za zagotovitev ustrezne zanesljivosti se nanaša na odgovore, ne na število izbranih in povabljenih potrošnikov. Poleg tega za zagotovitev statistične zanesljivosti to pomeni 200 izbranih potrošnikov in istih 200 udeležencev, ki so odgovorili na vprašanja intervjuja ali vrnili vprašalnike. Če je vaša stopnja odziva nizka, je statistično nezanesljivo nadomestiti tako, da preprosto pošljete več vprašalnikov, dokler ne dobite 200 odgovorov. Težava premajhnega odziva je lahko zelo pomembna v študijah IEP in bo podrobneje obravnavana v naslednjem poglavju.

4.5 Sklepi

(a) ISO 9000:2000 določa, da je treba za pridobitev zanesljivega vzorca za meritve, povezane s potrošniki, uporabiti priznane statistične metode.

(b) Neverjetnostno vzorčenje poveča tveganje, da trend vpliva na rezultat, in bi ga smele uporabljati samo organizacije, ki nimajo baze podatkov o strankah.

(c) Za večino organizacij je najboljši način za pridobitev reprezentativnega vzorca brez pristranskosti naključno vzorčenje na podlagi kvot.

(d) Vzorčni okvir bi morali sestavljati pomembni posamezniki. Na poslovnih trgih bo morda treba vključiti veliko anketirancev (včasih veliko) velikih strank.

(e) 200 anketirancev predstavlja minimalno število anketirancev, potrebnih za zanesljivo merjenje zadovoljstva strank v organizaciji. Ta številka ni odvisna od števila potrošnikov, ki jih imate.

(f) Organizacije z manj kot 200 strankami ali stiki morajo izvesti raziskavo o vseh naštetih strankah.

(g) Če je treba rezultate pridobiti po segmentih, je najmanjša velikost vzorca na segment 50 anketirancev. V teh primerih bo zahtevana najmanjša velikost celotnega vzorca enaka številu segmentov, pomnoženemu s 50.

Pravzaprav ne začnemo z enim, ampak s tremi vprašanji: Kaj je vzorčenje? kdaj je reprezentativen? kaj je ona
Množica je vsaka skupina ljudi, organizacij, dogodkov, ki nas zanimajo, o katerih želimo sklepati, primer ali predmet pa katerikoli element takšne množice1. Vzorec – katera koli podskupina populacije primerov (predmetov), ​​izbranih za analizo. Če bi želeli proučiti dejavnost odločanja državnih zakonodajalcev, bi lahko preučili takšno dejavnost v zakonodajah zveznih držav Virginije, Severne Karoline in Južne Karoline, ne pa v vseh petdesetih državah, in od tam posplošili ugotovitve na prebivalstvo iz katere so bile te tri države izbrane. Če bi želeli preučiti sistem preferenc volivcev v Pensilvaniji, bi to lahko storili tako, da bi anketirali 50 delavcev v ZDA. S. Steele« v Pittsburghu in rezultate raziskave razširiti na vse volivce v državi. Podobno, če bi želeli izmeriti inteligenco študentov, bi lahko testirali vse obrambne igralce, vpisane v državo Ohio v določeni nogometni sezoni, in nato posplošili rezultate na populacijo, katere del so. V vsakem primeru postopamo na naslednji način: identificiramo podskupino znotraj populacije, to podskupino ali vzorec podrobno preučimo in svoje rezultate posplošimo na celotno populacijo. To so glavne faze vzorčenja.
Vendar se zdi povsem jasno, da ima vsak od teh vzorcev pomembne pomanjkljivosti. Na primer, čeprav so zakonodajna telesa Virginije, Severne Karoline in Južne Karoline del zbirke državnih zakonodajnih teles, bodo zaradi zgodovinskih, geografskih in političnih razlogov verjetno delovala na zelo podoben način in zelo drugače kot zakonodajna telesa držav tako različne države, kot so New York, Nebraska in Aljaska. Čeprav je petdeset jeklarskih delavcev v Pittsburghu morda res volivcev v zvezni državi Pennsylvania, imajo lahko zaradi socialno-ekonomskega statusa, izobrazbe in življenjskih izkušenj poglede, ki se razlikujejo od pogledov mnogih drugih ljudi, ki so prav tako volivci. Podobno, čeprav so nogometni igralci zvezne države Ohio študenti, se morda razlikujejo od drugih študentov iz različnih razlogov. To pomeni, da čeprav je vsaka od teh podskupin res vzorec, se člani vsake sistematično razlikujejo od večine drugih članov populacije, iz katere so izbrani. Nobena od njih kot posebna skupina ni značilna glede porazdelitve lastnosti mnenj, motivov vedenja in lastnosti v populaciji, s katero je povezana. Temu primerno bi politologi rekli, da noben od teh vzorcev ni reprezentativen.
Reprezentativni vzorec je vzorec, v katerem so zastopane vse glavne značilnosti populacije, iz katere je vzorec sestavljen, v približno enakem razmerju oziroma z enako pogostostjo, s katero se določena značilnost pojavlja v tej populaciji. Če se torej 50 % vseh državnih zakonodajnih teles sestane samo enkrat na dve leti, bi morala biti približno polovica sestave reprezentativnega vzorca državnih zakonodajnih teles te vrste. Če je 30 % volivcev v Pensilvaniji modrih ovratnikov, mora biti približno 30 % reprezentativnega vzorca za te volivce (ne 100 % kot v zgornjem primeru) modrih ovratnikov. In če je 2 % vseh študentov športnikov, bi moral biti približno enak delež športnikov v reprezentativnem vzorcu študentov. Z drugimi besedami, reprezentativni vzorec je mikrokozmos, manjši, a natančen model populacije, ki naj bi jo odražal. Če je vzorec reprezentativen, se lahko varno domneva, da sklepi na podlagi študije tega vzorca veljajo za prvotno populacijo. To širjenje rezultatov imenujemo posplošljivost.
Morda bo grafična ilustracija to pomagala razložiti. Recimo, da želimo preučiti vzorce članstva v političnih skupinah med odraslimi v ZDA.

riž. 5.1. Oblikovanje vzorca iz splošne populacije
Slika 5.1 prikazuje tri kroge, razdeljene na šest enakih sektorjev. Slika 5.1a predstavlja celotno obravnavano populacijo. Člani prebivalstva so razvrščeni glede na politične skupine (kot so stranke in interesne skupine), ki jim pripadajo. V tem primeru vsaka odrasla oseba pripada vsaj eni in ne več kot šestim političnim skupinam; in teh šest stopenj članstva je enakomerno porazdeljenih v agregat (torej enaki sektorji). Recimo, da želimo preučiti motive ljudi za pridružitev skupini, izbiro skupine in vzorce sodelovanja, vendar zaradi omejenih virov lahko preučimo le enega od šestih članov populacije. Koga izbrati za analizo?
Eden od možnih vzorcev danega obsega je ponazorjen z osenčenim območjem na sliki 5.1b, vendar očitno ne odraža strukture populacije. Če bi posploševali iz tega vzorca, bi sklepali: (1) da vsi odrasli Američani pripadajo petim političnim skupinam in (2) da se vse skupinsko vedenje Američanov ujema z vedenjem tistih, ki pripadajo posebej petim skupinam. Vemo pa, da prvi sklep ni resničen, zato lahko dvomimo o veljavnosti drugega. Tako je vzorec, prikazan na sliki 5.1b, nereprezentativen, ker ne odraža porazdelitve dane lastnosti populacije (pogosto imenovane parameter) glede na njeno dejansko porazdelitev. Takšen vzorec naj bi bil pristranski do članov petih skupin ali pristranski do vseh drugih vzorcev članstva v skupini. Na podlagi tako pristranskega vzorca običajno pridemo do napačnih sklepov o populaciji.
To najbolj nazorno dokazuje katastrofa, ki je v tridesetih letih prejšnjega stoletja doletela revijo Literary Digest, ki je organizirala javnomnenjsko raziskavo volilnih rezultatov. Literary Digest je bil periodični časopis, ki je ponatiskoval časopisne uvodnike in druga gradiva, ki so odražala javno mnenje; ta revija je bila na začetku stoletja zelo priljubljena. V začetku leta 1920 je revija izvedla obsežno nacionalno anketo, v kateri so bile glasovnice po pošti poslane več kot milijonu ljudi in jih prosile, naj navedejo svojega najljubšega kandidata na prihajajočih predsedniških volitvah. Nekaj ​​let so bili rezultati anket revije tako točni, da se je zdelo, da so novembrske volitve zaradi septembrske volitve nepomembne. In kako je lahko pri tako velikem vzorcu prišlo do napake? Vendar se je leta 1936 zgodilo prav to: z veliko večino glasov (60:40) so napovedali zmago republikanskemu kandidatu Alfu Landonu. Landon je na volitvah izgubil proti invalidu - Franklinu D. Rooseveltu - s skoraj enakim rezultatom, s katerim bi moral zmagati. Verodostojnost Literary Digesta je bila tako močno omajana, da je revija kmalu zatem prenehala tiskati. Kaj se je zgodilo? Zelo preprosto: anketa Digest je uporabila pristranski vzorec. Razglednice so bile poslane ljudem, katerih imena so bila pridobljena iz dveh virov: telefonskih imenikov in registrskih seznamov avtomobilov. In čeprav se ta metoda izbire prej ni bistveno razlikovala od drugih metod, so bile stvari zdaj, v času velike depresije leta 1936, zelo drugačne, ko si manj premožni volivci, najverjetnejši Rooseveltovi privrženci, niso mogli privoščiti niti telefona, kaj šele avto. Tako je bil vzorec, uporabljen v anketi Digest, pravzaprav nagnjen k tistim, ki so najverjetneje republikanci, vendar je še vedno presenetljivo, da se je Roosevelt tako dobro odrezal.
Kako rešiti ta problem? Če se vrnemo k našemu primeru, primerjajmo vzorec na sliki 5.1b z vzorcem na sliki 5.1c. V slednjem primeru je za analizo izbrana tudi šestina populacije, vendar je vsaka od glavnih vrst populacije v vzorcu zastopana v razmerju, v katerem je zastopana v celotni populaciji. Takšen vzorec kaže, da eden od šestih odraslih Američanov pripada eni politični skupini, vsak šesti pripada dvema itd. Tak vzorec bi razkril tudi druge razlike med člani, ki bi lahko bile povezane z udeležbo v različnih skupinah. Tako je vzorec, predstavljen na sliki 5.1c, reprezentativen vzorec za obravnavano populacijo.
Seveda je ta primer poenostavljen na vsaj dva izjemno pomembna načina. Prvič, večina populacij, ki zanimajo politologe, je bolj raznolikih od prikazane. Ljudje, dokumenti, vlade, organizacije, odločitve itd. se med seboj ne razlikujejo po eni, temveč po veliko večjem številu značilnosti. Tako bi moral biti reprezentativen vzorec tak, da je vsako večje, ločeno območje zastopano sorazmerno s svojim deležem prebivalstva. Drugič, situacija, ko dejanska porazdelitev spremenljivk ali atributov, ki jih želimo izmeriti, ni znana vnaprej, je veliko pogostejša kot nasprotno – morda ni bila izmerjena v prejšnjem popisu. Zato mora biti reprezentativni vzorec zasnovan tako, da lahko natančno odraža obstoječo porazdelitev tudi takrat, ko ne moremo neposredno oceniti njegove veljavnosti. Postopek vzorčenja mora imeti notranjo logiko, ki nas lahko prepriča, da bi bil vzorec, če bi ga lahko primerjali s popisom, res reprezentativen.
Da bi zagotovili možnost natančnega odražanja kompleksne organizacije dane populacije in določeno stopnjo zaupanja, da predlagani postopki to lahko storijo, se raziskovalci obrnejo na statistične metode. Hkrati delujejo dvosmerno. Prvič, z uporabo določenih pravil (notranja logika) se raziskovalci odločijo, katere konkretne predmete bodo preučevali in kaj točno vključiti v določen vzorec. Drugič, z uporabo zelo različnih pravil se odločijo, koliko predmetov bodo izbrali. Teh številnih pravil ne bomo podrobno preučevali, obravnavali bomo le njihovo vlogo v politoloških raziskavah. Začnimo našo obravnavo s strategijami za izbiro objektov, ki tvorijo reprezentativni vzorec.

Končni cilj preučevanja vzorčne populacije je vedno pridobitev informacij o populaciji. Za to mora vzorčna študija izpolnjevati določene pogoje. Eden glavnih pogojev je reprezentativnost vzorca. Kot smo že omenili, obstajata kvalitativna in kvantitativna reprezentativnost.

Naključnost, ki zagotavlja kvalitativno (strukturno) reprezentativnost statističnih študij, dosežemo z izpolnjevanjem številnih pogojev za oblikovanje vzorčnih skupin (populacij):

1. Vsak član populacije mora imeti enako verjetnost, da bo vključen v vzorec.

2. Izbor opazovanih enot iz splošne populacije je treba izvesti ne glede na preučevano značilnost. Če se izbor izvaja namensko, je treba upoštevati tudi pogoje neodvisnosti porazdelitve preučevane lastnosti.

3. Izbor naj poteka iz homogenih skupin.

Skladnost s pogoji, ki zagotavljajo največjo bližino vzorčne in generalne populacije, zagotavljamo s posebnimi selekcijskimi metodami. Glede na način oblikovanja se razlikujejo naslednji vzorci:

1. Vzorci, ki ne zahtevajo razdelitve splošne populacije na dele (pravzaprav naključno ponovljeno ali neponovljivo vzorčenje).

2. Vzorci, ki zahtevajo razdelitev splošne populacije na dele (mehanski, tipični ali tipološki vzorci, kohorte, parni vzorci).

Pravzaprav naključni vzorec nastane z naključnim izborom – naključno. Naključni izbor temelji na mešanju. Na primer: izbira žogice v športnem lotu po mešanju vseh žogic, izbira dobitnih loterijskih številk, naključna izbira bolniških kart za raziskavo itd. Včasih se uporabljajo naključna števila, pridobljena iz tabel naključnih števil ali z uporabo generatorjev naključnih števil. V skladu s temi številkami se iz vnaprej oštevilčenega niza splošne populacije izberejo enote opazovanja s številkami, ki ustrezajo naključnim izžrebanim številkam.

Pri sestavljanju naključnega vzorca, potem ko je objekt izbran in so o njem zabeleženi vsi potrebni podatki, obstajata dve možnosti: predmet se lahko vrne ali ne vrne populaciji. V skladu s tem vzorec imenujemo ponovno vzorčenje(objekt se vrne prebivalstvu) oz ponovljivo(objekt se ne vrača prebivalcem). Ker v večini statističnih študij praktično ni razlike med ponovljenimi in neponovljivimi vzorci, je pogoj, da se vzorec ponavlja, sprejet a priori.

Ocenjevanje zahtevane velikosti vzorca

Da bi bila vzorčna populacija kvantitativno reprezentativna za splošno populacijo, je treba najprej oceniti količino podatkov, ki jih je treba vključiti v vzorčno populacijo.

Z neznano velikostjo populacije količina ponovnega vzorčenja, ki zagotavlja reprezentativne rezultate, če se rezultat odraža z indikatorjem v obrazcu relativna vrednost (delež), določeno s formulo:

kjer je p vrednost kazalnika lastnosti, ki se proučuje, v %; q = (100- str) ;

t je koeficient zaupanja, ki kaže verjetnost, da velikost indikatorja ne bo presegla meja največje napake (običajno se vzame t = 2, kar zagotavlja 95% verjetnost napovedi brez napak);

 je največja napaka indikatorja.

Na primer: Eden od kazalnikov, ki označujejo zdravje delavcev v industrijskih podjetjih, je odstotek delavcev, ki med letom niso zboleli. Predpostavimo, da je za industrijsko panogo, ki ji pripada anketirano podjetje, ta številka 25 %. Največja dovoljena napaka, da razpon vrednosti kazalnika ne preseže razumnih meja, je 5%. V tem primeru lahko indikator sprejme vrednosti 25% ±5%, tj. od 20 % do 30 %. Ob predpostavki, da je t = 2, dobimo

V tem primeru če je indikator povprečna vrednost, potem lahko število opazovanj določimo s formulo:

kjer je σ standardni odklon, ki ga je mogoče pridobiti iz prejšnjih študij ali na podlagi pilotnih študij.

Z neponovljivim izborom in odvisno od znane populacije za določitev zahtevane velikosti naključnega vzorca, če se uporablja relativne vrednosti (deleži) uporablja se formula:

za povprečne vrednosti Uporabljena formula je:

kjer je N velikost splošne populacije.

Na podlagi pogojev zgornjega primera in ob upoštevanju velikosti splošne populacije n=500 delavcev, dobimo:

Lahko vidimo, da je zahtevana velikost vzorca pri neponovljivem vzorčenju manjša kot pri ponovljenem vzorčenju (188 oziroma 300 delavcev).

Na splošno se število opazovanj, potrebnih za pridobitev reprezentativnih podatkov, spreminja v obratnem sorazmerju s kvadratom sprejemljive napake.

Mehansko vzorčenje- vzorčenje, ko so enote opazovanja mehansko izbrane iz anketirane populacije. Na primer: izbor vsakega petega ali vsakega desetega delavca s pomočjo kartic kadrovske službe podjetja ali ambulantnih kartic ambulante.

Tipično, tipološko oz consko vzorčenje vključuje razdelitev populacije na več kvalitativno homogenih skupin. Na primer: pri preučevanju obolevnosti univerzitetnih študentov so za poglobljeno obravnavo pri vsakem predmetu izbrane študentske skupine, ki so značilne po sestavi. Pogosto se ta način izbire kombinira z drugimi metodami. Na primer: ozemlje mesta je razdeljeno glede na stopnjo onesnaženosti na tipična območja in na teh območjih se z naključnim izborom oblikujejo opazovalne skupine.

Izbor kohorte se nanaša na ciljne izbire. S to metodo so posamezniki izbrani iz splošne populacije (razdelitev v podskupine je nenaključna), združena s trenutkom pojava katerega koli znaka ali proučevanega učinka, ki igra pomembno vlogo v študiji (leto rojstva, začetek bolezni, jemanje zdravila itd.).

Študija primerov kontrole(RS) je vrsta epidemiološke študije, v kateri se primerja porazdelitev dejavnika tveganja v skupini bolnikov z določeno boleznijo in kontrolni skupini. Študija (SC) je retrospektivna, saj raziskovalec, ko bolnike razdeli v skupine glede na to, ali imajo bolezen ali ne, od njih pridobi podatke iz preteklosti.

Posebno pozornost je treba nameniti uporabi metode vzorčenja v sanitarni statistiki pri preučevanju splošne obolevnosti prebivalstva. Teoretična izhodišča metode vzorčenja so bila testirana v posebnih študijah. Torej, V.S. Bykhovsky et al. leta 1928 so izvedli vzporedno obdelavo 132,8 tisoč kartic s podatki o boleznih po kontinuirani metodi in metodi mehanske selekcije vsake pete karte. Analiza rezultatov te obdelave je pokazala visoko reprezentativnost podatkov vzorčne raziskave obolevnosti. Vendar do danes v splošni praksi ni enotnih metodoloških pristopov za izvajanje selektivnih sanitarnih in statističnih študij.

Pravzaprav ne začnemo z enim, ampak s tremi vprašanji: Kaj je vzorčenje? kdaj je reprezentativen? kaj je ona

Totalnost - to je katera koli skupina ljudi, organizacij, dogodkov, ki nas zanimajo, glede katerih želimo sklepati in dogajanje, ali predmet - kateri koli element take zbirke 1 .Vzorec – katera koli podskupina niza primerov (predmetov), ​​izbranih za analizo. Če bi želeli proučevati dejavnost odločanja državnih zakonodajalcev, bi lahko preučevali takšno dejavnost v zakonodajah zveznih držav Virginije, Severne Karoline in Južne Karoline, ne pa v vseh petdesetih državah in iz tega razdeliti pridobili podatke o populaciji, iz katere so bile izbrane te tri države. Če bi želeli preučiti sistem preferenc volivcev v Pensilvaniji, bi to lahko storili tako, da bi anketirali 50 delavcev v ZDA. S. Steele« v Pittsburghu in rezultate raziskave razširiti na vse volivce v državi. Podobno, če bi želeli izmeriti inteligenco študentov, bi lahko testirali vse obrambne igralce, vpisane v državo Ohio v določeni nogometni sezoni, in nato posplošili rezultate na populacijo, katere del so. V vsakem primeru postopamo takole: znotraj populacije vzpostavimo podskupino, precej To podskupino oziroma vzorec podrobno preučujemo in rezultate razširimo na celotno populacijo. To so glavne faze vzorčenja.

Vendar se zdi povsem jasno, da ima vsak od teh vzorcev pomembne pomanjkljivosti. Na primer, čeprav so zakonodajna telesa Virginije, Severne Karoline in Južne Karoline del zbirke državnih zakonodajnih teles, bodo zaradi zgodovinskih, geografskih in političnih razlogov verjetno delovala na zelo podoben način in zelo drugače kot zakonodajna telesa držav tako različne države, kot so New York, Nebraska in Aljaska. Čeprav je petdeset jeklarskih delavcev v Pittsburghu morda res volivcev v zvezni državi Pennsylvania, imajo lahko zaradi socialno-ekonomskega statusa, izobrazbe in življenjskih izkušenj poglede, ki se razlikujejo od pogledov mnogih drugih ljudi, ki so prav tako volivci. Podobno, čeprav so nogometni igralci zvezne države Ohio študenti, se morda razlikujejo od drugih študentov iz različnih razlogov. To pomeni, da čeprav je vsaka od teh podskupin res vzorec, se člani vsake sistematično razlikujejo od večine drugih članov populacije, iz katere so izbrani. Nobena od njih kot posebna skupina ni značilna glede porazdelitve lastnosti mnenj, motivov vedenja in lastnosti v populaciji, s katero je povezana. Temu primerno bi politologi rekli, da noben od teh vzorcev ni reprezentativen.

Reprezentativni vzorec - to je vzorec, v katerem so vse glavne značilnosti splošne populacije, iz katere je ta vzorec izločen, predstavljene v približno enakem razmerju oziroma z enako pogostostjo, s katero se določena lastnost pojavlja v tej splošni populaciji. Če se torej 50 % vseh državnih zakonodajnih teles sestane samo enkrat na dve leti, bi morala biti približno polovica sestave reprezentativnega vzorca državnih zakonodajnih teles te vrste. Če je 30 % volivcev v Pensilvaniji modrih ovratnikov, je približno 30 % predstavnikov vzorci za te volivce (ne 100 % kot v zgornjem primeru) bi morali biti modri ovratniki. In če je 2 % vseh študentov športnikov, bi moral biti približno enak delež športnikov v reprezentativnem vzorcu študentov. Z drugimi besedami, reprezentativni vzorec je mikrokozmos, manjši, a natančen model populacije, ki naj bi jo odražal. Če je vzorec reprezentativen, se lahko varno domneva, da sklepi na podlagi študije tega vzorca veljajo za prvotno populacijo. To širjenje rezultatov imenujemo posplošljivost.

Morda bo grafična ilustracija to pomagala razložiti. Recimo, da želimo preučiti vzorce članstva v političnih skupinah med odraslimi v ZDA. Slika 5.1 prikazuje tri kroge, razdeljene na šest enakih sektorjev. Slika 5.1a predstavlja celotno obravnavano populacijo. Člani prebivalstva so razvrščeni glede na politične skupine (kot so stranke in interesne skupine), ki jim pripadajo. V tem primeru vsaka odrasla oseba pripada vsaj eni in ne več kot šestim političnim skupinam; in teh šest stopenj članstva je enakomerno porazdeljenih v agregat (torej enaki sektorji). Recimo, da želimo preučiti motive ljudi za pridružitev skupini, izbiro skupine in vzorce sodelovanja, vendar zaradi omejenih virov lahko preučimo le enega od šestih članov populacije. Koga izbrati za analizo?

riž. 5.1. Oblikovanje vzorca iz splošne populacije

Eden od možnih vzorcev danega obsega je ponazorjen z osenčenim območjem na sliki 5.1b, vendar očitno ne odraža strukture populacije. Če bi posploševali iz tega vzorca, bi sklepali: (1) da vsi odrasli Američani pripadajo petim političnim skupinam in (2) da se vse skupinsko vedenje Američanov ujema z vedenjem tistih, ki pripadajo posebej petim skupinam. Vemo pa, da prvi sklep ni resničen, zato lahko dvomimo o veljavnosti drugega. torej Vzorec, prikazan na sliki 5.1b, ni reprezentativen, ker ne odraža porazdelitve dane lastnosti populacije (pogosto imenovane parameter ) v skladu z njegovo dejansko distribucijo. Takšen vzorec naj bi bil premaknjena protičlani petih skupin oz premaknjena v smeri od vsi drugi modeli članstva v skupini. Na podlagi tako pristranskega vzorca običajno pridemo do napačnih sklepov o populaciji.

To najbolj nazorno dokazuje katastrofa, ki je v tridesetih letih prejšnjega stoletja doletela revijo Literary Digest, ki je organizirala javnomnenjsko raziskavo volilnih rezultatov. Literary Digest je bil periodični časopis, ki je ponatiskoval časopisne uvodnike in druga gradiva, ki so odražala javno mnenje; ta revija je bila na začetku stoletja zelo priljubljena. V začetku leta 1920 je revija izvedla obsežno nacionalno anketo, v kateri so bile glasovnice po pošti poslane več kot milijonu ljudi in jih prosile, naj navedejo svojega najljubšega kandidata na prihajajočih predsedniških volitvah. Nekaj ​​let so bili rezultati anket revije tako točni, da se je zdelo, da so novembrske volitve zaradi septembrske volitve nepomembne. In kako je lahko pri tako velikem vzorcu prišlo do napake? Vendar se je leta 1936 zgodilo prav to: z veliko večino glasov (60:40) so napovedali zmago republikanskemu kandidatu Alfu Landonu. Landon je na volitvah izgubil z invalidom – Franklin D. Roosevelt – s skoraj enakim rezultatom, s katerim bi moral zmagati. Verodostojnost Literary Digesta je bila tako močno omajana, da je revija kmalu zatem prenehala tiskati. Kaj se je zgodilo? Zelo preprosto: anketa Digest je uporabila pristranski vzorec. Razglednice so bile poslane ljudem, katerih imena so bila pridobljena iz dveh virov: telefonskih imenikov in registrskih seznamov avtomobilov. In čeprav se ta metoda izbire prej ni bistveno razlikovala od drugih metod, so bile stvari zdaj, v času velike depresije leta 1936, zelo drugačne, ko si manj premožni volivci, najverjetnejši Rooseveltovi privrženci, niso mogli privoščiti niti telefona, kaj šele avto. Tako je bil vzorec, uporabljen v anketi Digest, pravzaprav nagnjen k tistim, ki so najverjetneje republikanci, vendar je še vedno presenetljivo, da se je Roosevelt tako dobro odrezal.

Kako rešiti ta problem? Če se vrnemo k našemu primeru, primerjajmo vzorec na sliki 5.1b z vzorcem na sliki 5.1c. V slednjem primeru je za analizo izbrana tudi šestina populacije, vendar je vsaka od glavnih vrst populacije v vzorcu zastopana v razmerju, v katerem je zastopana v celotni populaciji. Takšen vzorec kaže, da eden od šestih odraslih Američanov pripada eni politični skupini, vsak šesti pripada dvema itd. Tak vzorec bi razkril tudi druge razlike med člani, ki bi lahko bile povezane z udeležbo v različnih skupinah. Tako je vzorec, predstavljen na sliki 5.1c, reprezentativen vzorec za obravnavano populacijo.

Seveda je ta primer poenostavljen na vsaj dva izjemno pomembna načina. Prvič, večina populacij, ki zanimajo politologe, je bolj raznolikih od prikazane. Ljudje, dokumenti, vlade, organizacije, odločitve itd. se med seboj ne razlikujejo po eni, temveč po veliko večjem številu značilnosti. Tako naj bi bil reprezentativni vzorec tak, da vsak eno glavnih področij, ki se je razlikovalo od drugih, je bilo prikazana sorazmerno z deležem v skupnem znesku. Drugič, situacija, ko dejanska porazdelitev spremenljivk ali atributov, ki jih želimo izmeriti, ni znana vnaprej, je veliko pogostejša kot nasprotno – morda ni bila izmerjena v prejšnjem popisu. Zato mora biti reprezentativni vzorec zasnovan tako, da lahko natančno odraža obstoječo porazdelitev tudi takrat, ko ne moremo neposredno oceniti njegove veljavnosti. Postopek vzorčenja mora imeti notranjo logiko, ki nas lahko prepriča, da bi bil vzorec, če bi ga lahko primerjali s popisom, res reprezentativen.

Da bi zagotovili možnost natančnega odražanja kompleksne organizacije dane populacije in določeno stopnjo zaupanja, da predlagani postopki to lahko storijo, se raziskovalci obrnejo na statistične metode. Hkrati delujejo dvosmerno. Najprej se raziskovalci z uporabo določenih pravil (notranja logika) odločijo, katere konkretne objekte bodo preučevali in kaj natančno vključiti v določen vzorec. Drugič, z uporabo zelo različnih pravil se odločijo, koliko predmetov bodo izbrali. Teh številnih pravil ne bomo podrobno preučevali, obravnavali bomo le njihovo vlogo v politoloških raziskavah. Začnimo našo obravnavo s strategijami za izbiro objektov, ki tvorijo reprezentativni vzorec.