Значение слова репрезентативность. Репрезентативность социологического исследования

Свойство выборки, благодаря которому результаты выборочного исследовании позволяют делать выводы о генеральной совокупности и эмпирическом объекте в целом, называется репрезентативностью.

Репрезентативность (представительность) выборки - это способность выборки воспроизводить определенные характеристики генеральной совокупности в пределах допустимых погрешностей. Выборку называют репрезентативной, если результат измерения определенного параметра для данной выборки совпадает с учетом допустимой погрешности с известным результатом измерения генеральной совокупности. Если выборочное измерение отклоняется от известного параметра генеральной совокупности больше выбранного уровня погрешности, то такая выборка считается нерепрезентативной.

Предложенное определение прежде всего устанавливает связь между выборочной и генеральной совокупностью исследования. Именно генеральную совокупность представляет выборка, и только на генеральную совокупность могут быть распространены выявленные в выборочном исследовании тенденции. Теперь должно быть понятно, почему ранее такое внимание было уделено задачам корректного определения генеральной совокупности и ее описания в исследовательской документации и публикациях. Выборка не может представлять иную совокупность, отличную от той, из которой фактически проводился отбор единиц для измерения. Если исследователь заблуждается относительно фактических границ генеральной совокупности, то его выводы будут некорректны. Если он по ошибке или намеренно расширяет или искажает границы генеральной совокупности в отчетных материалах, публикациях, презентациях по результатам исследования, то это вводит в заблуждение пользователей и может рассматриваться в качестве фальсификации результатов.

Проверка репрезентативности осуществляется посредством сравнения отдельных параметров выборки и генеральной совокупности. Распространенным заблуждением является существование репрезентативных выборок «вообще».

Репрезентативность или нерепрезентативность выборки может быть установлена исключительно в отношении отдельных переменных. Более того, одна и та же выборка может быть репрезентативна по одним параметрам и нерепрезентативна - по другим.

Как правило, в профессиональном дискурсе социологов репрезентативность представляется как дихотомическое свойство - выборка либо репрезентативна, либо нет. Но это не вполне корректный подход. В действительности выборка может одни параметры генеральной совокупности воспроизводить более точно, а другие - менее точно. Поэтому корректнее (хотя с практической точки зрения и менее удобно) вести речь о мере репрезентативности конкретной выборки по конкретным параметрам.

Как и в случае с выборкой в целом, ключевым моментом в определении репрезентативности выборки является обоснование погрешности, в пределах которой выборка признается репрезентативной для целей исследования. Возможно и обратное - фиксация размера фактических ошибок и констатация факта, что выборка представляет генеральную совокупность с определенными погрешностями. И опять-таки ключевую роль в этом играет характер использования результатов исследования. Следовательно, одна и та же выборка может быть признана достаточно репрезентативной для одних целей (например, для прогноза явки избирателей на предстоящих выборах), но недостаточно репрезентативной для других (например, для определения рейтингов кандидатов и прогноза результатов голосования).

По каким параметрам следует проверять репрезентативность выборки? Во-первых, таких параметров в большинстве исследовательских ситуаций немного. Ведь сопоставить результаты выборочного измерения с данными о генеральной совокупности можно только при наличии последних. А исследования проводятся потому, что таких данных как раз не хватает. Поэтому еще на этапе моделирования объекта и последующей разработки инструментария целесообразно предусмотреть измерение одного или нескольких контрольных параметров, по которым доступны данные, характеризующие генеральную совокупность. Это создаст необходимую эмпирическую базу для проверки репрезентативности.

Во-вторых, нужно стремиться проверять репрезентативность выборки по параметрам, имеющим существенное значение для предметной области исследования. В современной практике широкое распространение получил контроль репрезентативности по основным демографическим параметрам - полу, возрасту, образованию и пр. Эти данные, как правило, доступны для любого территориального объекта, так как фиксируются во время переписей населения и впоследствии пересчитываются статистическими учреждениями с применением обоснованных математических моделей. По этой причине обязательное включение нескольких демографических переменных в «паспортичку» стало общепринятой профессиональной нормой. Однако такая практика может быть отнесена к разряду наивных и подвергнута обоснованной критике. Дело в том, что основные и общедоступные для сравнения демографические параметры далеко не всегда играют роль структурирующих факторов в отношении предметов социологических исследований. Их природа сама по себе не является социальной, а влияние на объекты исследований часто достаточно опосредованно. Поэтому репрезентативные по демографическим параметрам выборки на деле могут скрывать значительные проблемы в виде системных ошибок и неконтролируемых смещений. Напротив, демографическая репрезентативность эффективных с точки зрения целей и задач исследования выборок может оказаться невысокой.

Вот интересный пример из практики. В 2009 г. одна из исследовательских компаний, работающих на Урале, выполнила опрос в г. Ки- зеле Пермского края. В ходе проведения полевых работ исследователи столкнулись с серьезными препятствиями для набора предусмотренной планом исследования выборки - отсутствием достаточного количества доступных респондентов, ухудшением погодных условия. Судя по всему, исследовательская компания не была в полной мере готова к осуществлению работ в таком масштабном проекте. Ее производственные мощности работали на пределе возможностей, чтобы в течение недели обеспечить опрос 6000 респондентов на достаточно обширной территории. В результате фактическая выборка во многих местах проведения опроса была, по признанию самих исследователей, наполнена всеми, кого удалось привлечь к участию в исследовании. Установленные техническим заданием демографические квоты были нарушены в большинстве районов опроса. В некоторых районах искажение пропорций наполнения выборки по отношению к квотному заданию достигали для отдельных категорий населения 2,5 раза, что фактически ставило под сомнение сам факт применения квотной выборки. Казалось, заказчик исследования имеет все основания для предъявления обоснованных претензий к исследователям.

Однако проведенная по поручению арбитражного суда экспертиза установила, что такие значительные искажения квот и, соответственно, явная нерепрезентативность полученной выборки по основным демографическим параметрам практически не привели к искажению данных исследования! Путем перевзешивания массива данных эксперты получили эффект репрезентативной по контролируемым параметрам выборки. Практически все проверенные экспертами частотные распределения данных показали статистически не значимые различия между результатами обработки фактического и перевзвешенного массивов. Де-факто это означает, что, несмотря на грубейшие нарушения технологии опроса и практическое игнорирование квотных заданий, исследователи предоставили заказчику те же самые данные, на которые он мог рассчитывать, если бы процедуры формирования выборки были полностью соблюдены и демографическая репрезентативность была обеспечена.

Как такое могло произойти? Ответ прост - использованные для контроля репрезентативности демографические параметры практически не имели (и это подтвердил корреляционный анализ) влияния на предметные переменные исследования - оценки населением социально- экономического положения и параметры его общественно-политической активности. К тому же размер выборки был весьма велик относительно генеральной совокупности (фактически исследование охватывало четверть взрослого населения муниципального округа), что в результате действия закона больших чисел привело к стабилизации наблюдаемых распределений задолго до того, как требуемое число респондентов было опрошено.

Практический вывод из этой поучительной истории состоит в том, что усилия и ресурсы следует направлять на обеспечение и контроль репрезентативности в отношении таких параметров выборки, которые, как предполагает исследователь, оказывают существенное влияние на предмет исследования. Это означает, что параметры для контроля репрезентативности должны выбираться специально для каждого исследовательского проекта соответственно его предметной специфике. Например, оценки социально-экономического положения всегда сильно связаны с реальным благосостоянием семьи респондента, его позициями на рынке труда и в бизнес-сфере. Соответственно, именно эти параметры целесообразно использовать для контроля репрезентативности. Другое дело, что получить объективные данные, характеризующие по ним генеральную совокупность, может быть непросто. Здесь нужен творческий подход и, возможно, компромисс. Например, уровень благосостояния можно проконтролировать по наличию автомобиля в семье респондента, ведь статистика зарегистрированных автомашин в регионе может быть доступна.

Интересно, что в исследовательских отчетах и публикациях практически всегда упоминаются именно репрезентативные выборки. Неужели нерепрезентативные выборки настолько редки? Конечно нет. Выборок, которые являются проблемными с точки зрения репрезентативности по тем или иным параметрам, в исследовательской практике встречается достаточно. Скорее их даже больше, чем выборок, репрезентативность которых может быть оценена не формально (по демографическим параметрам), а по существу. Однако их публичное упоминание в профессиональной социологической среде, к сожалению, табуировано. И никто из исследователей не готов признать, что репрезентативность его выборки по существенным для предметной области измерения параметрам проблематична либо не проверяема.

На самом деле обнаружение признаков нерепрезентативности выборки не является катастрофой. Во-первых, существующие технологии «ремонта» (перевзвешивания) выборки во многих случаях позволяют полностью исключить эффект нерепрезентативности относительно беспокоящего социолога или его клиента параметра. Суть метода перевзвешивания состоит в присваивании различным категориям наблюдений (в случае опроса - респондентов) определенных весовых коэффициентов , компенсирующих недостаточное или избыточное фактическое представительство данных категорий в выборке. В дальнейшем эти веса учитываются при проведении всех расчетных операций с массивом данных, что позволяет получать распределения, полностью соответствующие сбалансированному (соответствующему расчетным квотам) массиву данных. Современные статистические программы, такие как БРвв, позволяют производить расчеты с учетом весовых коэффициентов в автоматическом режиме, что делает эту процедуру достаточно легкой для исполнения.

Во-вторых, даже если получить «хорошую» репрезентативную выборку не получается, «умеренной» репрезентативности может оказаться достаточно для решения многих исследовательских задач. Напомним, что репрезентативность - это скорее мера соответствия, чем дихотомический маркер. И только отдельные исследовательские задачи - в основном связанные с точным прогнозированием определенных событий - требуют от выборок действительно высокой (статистически подтвержденной) репрезентативности.

Например, для того, чтобы прогнозировать рыночную долю нового продукта в маркетинговом исследовании требуется выборка, охватывающая и репрезентирующая потенциальных клиентов. Однако чаще всего маркетологи не имеют достаточных данных о том, кто на самом деле образует круг их клиентов, тем более - потенциальный. В этой ситуации проверить репрезентативность выборки вообще невозможно - ведь неизвестно, какие параметры она должна воспроизводить. Тем не менее многие маркетинговые задачи успешно решаются, так как для выявления клиентских предпочтений, реакции на рекламные материалы, анализа отзывов на новый продукт статистически репрезентативные выборки не нужны - достаточно обеспечить охват типичной клиентуры, которую легко найти прямо в магазинах. Нерепрезентативные выборки вполне подходят для решения поисковых задач, выявления сильно выраженных тенденций, анализа специфики отдельных категорий (представленных маленькими самостоятельными подвыборками), сравнения таких категорий между собой (двумерный анализ), анализа взаимосвязей между переменными и других задач, в которых точность полученных статистических распределений имеет второстепенное значение.

Познакомимся с тремя понятиями, которые необходимо знать любому, кто так или иначе соприкасается с социологическими исследованиями: генеральная совокупность, выборочная совокупность (выборка), репрезентативность.

Генеральная совокупность – это все единицы определенного программой объекта исследования. Если мы говорим о всероссийском опросе общественного мнения, это будет все взрослое население России. Или все московские студенты, если мы возьмемся провести среди них опрос. Или все беспризорные дети Калуги, если мы собираемся предпринять социсследование на эту тему.

Выборочная совокупность (выборка) – это часть генеральной совокупности, которую мы будет непосредственно исследовать, то есть это те люди, к которым мы обратимся с вопросами интервью или с анкетами; те материалы, которые мы будет изучать методом контент-анализа и т. п.

Иногда выборка равна генеральной совокупности (например, в случае, когда мы опрашиваем всех студентов первого курса факультета журналистики МГУ). Но обычно она меньше, иногда в несколько десятков и сотен раз. При этом практика социологических исследований доказала, что в общенациональных исследованиях достаточно выбрать для опросов 1,5–2 тысячи человек. Если выборка хорошо, правильно, репрезентативно сформирована, то она может дать объективную информацию о мнении всех россиян.

Итак, главное – это правильно сформировать выборку. Объем выборки зависит от целей исследования, специфики и степени однородности объекта исследования, дробности групп, которые предстоит изучить, и планируемой степени ее репрезентативности. Что же означает это магическое и самое важное в эмпирической социологии понятие – «репрезентативность»?

Репрезентативность – это соответствие, адекватность выборочной совокупности (выборки) по основным характеристикам генеральной совокупности. Если в структуре населения 55 % женщин и 45 %; мужчин, то и в выборке должно быть такое же соотношение. То же самое можно сказать о возрасте, профессии, типе поселения и т. п. Короче, конфигурация выборки должна совпадать с конфигурацией генеральной совокупности. Это можно изобразить на таком рисунке (рис. 8).

Самое главное в социологическом исследовании – репрезентативность выборки, потому что именно с этим связана точность и объективность полученных результатов.

Выборка может формироваться разными путями. Но основных типов два репрезентативные и нерепрезентативные выборки.

Репрезентативные выборки

Вероятностная, или случайная, выборка строится на том, что любой из объектов генеральной совокупности имеет равную вероятность попасть в выборочную совокупность. Есть несколько подвидов вероятностной выборки.

1. Систематический отбор. Он весьма популярен и часто применяется в социсследованиях. Это значит, что в зависимости от величины выборки отбирается из генеральной совокупности каждый n -ый (6, 20, 45 и т. п.) объект. Например, мы опрашиваем взрослое население одного из избирательных участков. Берем избирательные списки. Предположим, в них будет 10 000 человек. А нам нужна выборка в 500 человек. Делим число 10 000 генеральной совокупности на число 500 выборки, получаем 20. Значит, из списков будем выбирать каждого двадцатого избирателя.

Предположим, что нам нужно опросить по телефону москвичей и выяснить у них, какую в данный момент они смотрят передачу по телевизору. Берем справочную телефонную книгу, считаем, сколько в ней номеров, делим это количество на то число, которое нам надо опросить, и получаем шаг, при котором мы будет вести систематический отбор номеров.

То же самое можно делать с домами на улицах, если мы будем опрашивать наших реципиентов дома. Например, на четной стороне улицы заходим в каждый пятый дом. И так далее.

2. Отбор по принципу лотереи или жребия . Этот способ вам хорошо знаком, когда вы бросаете в шапку, вазу, ящик, например, все улицы Москвы и выбираете 20, на которых будете проводить исследование. Так же могут быть выбраны регионы, населенные пункты, почтовые отделения и т. п.

3. Отбор методом случайных чисел . Для этого составляются специальные математические таблицы случайных чисел по количеству выборочной совокупности и выбирается объект, который промаркирован предварительно этой цифрой.

Квотная выборка формируется в соответствии с квотами (то есть объектами, имеющими определенный признак по полу, возрасту, месту жительства и т. п.), которые в процентном отношении соответствуют генеральной совокупности. Предположим, что мы исследуем население небольшого города и знаем, какое в нем процентное соотношение молодых, людей средних лет и пожилых, мужчин и женщин, работающих и пенсионеров. Мы должны отобрать для опроса людей с этими характеристиками в таком же процентном соотношении. Эта выборка по степени репрезентативности близка к вероятностной.

Стратифицированная выборка отличается от квотной тем, что искусственно, в связи с целями исследования, формируются слои, страты, которые подлежат изучению и, как правило, в количественном отношении они равны. Страты должны быть более однородными, чем вся совокупность. Например, мы изучаем читателей разных изданий: «АиФ», «Известий», «Труда», «Комсомольской правды», «МК» и формируем равные страты читателей разных изданий, предположим, по 200 человек.

Районированная выборка обычно используется при исследовании районов, часто с применением географической карты, схемы населенных пунктов и т. п., из которых выбираются определенные единицы для исследования. Например, выбираются области из разных географических зон России, или округа Москвы. Иногда применяется так называемая методика географического креста, когда выбираются точки на горизонтали и вертикали этого географического креста. Так формировалась выборка в исследованиях общественного мнения в 60-е годы в Институте общественного мнения при «Комсомольской правде».

Серийная, гнездовая, кластерная выборка работает не с единицами, а с гнездами, однородными группами (семья, производственная бригада, студенческая группа, болельщики футбольного матча, телезрители, которые смотрят ТВ в одной комнате, городские районы и т. п.). Обычно в таком случае проводится сплошной опрос.

100 р бонус за первый заказ

Выберите тип работы Дипломная работа Курсовая работа Реферат Магистерская диссертация Отчёт по практике Статья Доклад Рецензия Контрольная работа Монография Решение задач Бизнес-план Ответы на вопросы Творческая работа Эссе Чертёж Сочинения Перевод Презентации Набор текста Другое Повышение уникальности текста Кандидатская диссертация Лабораторная работа Помощь on-line

Узнать цену

Выборочный метод – это способ статистического наблюдения и, чтобы ему можно было бы доверять, необходимо учитывать ошибки, которые неизбежно случаются. Зависит от многих факторов и, прежде всего: – от объема выборки, – от изменчивости признаков изучаемой совокупности, – от методов (способов) отбора, – от качественной однородности признаков объекта изучения. Применения выборочного метода обнаружило проблему репрезентативности. Что это означает? Под репрезентативностью принято понимать свойство выборки представлять, отражать значимые, с точки зрения задач, характеристики генеральной совокупности . Репрезентативность выборки означает, что с некоторой долей погрешности можно отождествить установленные на выборочной совокупности распределения признаков с их действительным распределением в генеральной совокупности. Проще говоря, репрезентативность означает насколько выборка, как специальным образом отобранная часть генеральной совокупности, показательна для всего объекта изучения .

Данные, полученные в ходе выборочного исследования, могут отклоняться не только от истинных, но и действительных значений, которыми обладают реальные объекты изучения. Чем меньше эти отклонения, тем репрезентативнее (представительнее) выборка.

Отклонения результатов выборочного исследования от значений генеральной совокупности образуют так называемые ошибки репрезентативности. Существуют разного рода ошибки репрезентативности, прежде всего следует назвать случайные и систематические. Случайные ошибки – это отклонения характеристик выборочной совокупности от генеральных распределений . Они носят вероятностный характер, а значит, по законам вероятности могут "гаситься" сами собой. Например, определяя какую-то характеристику выборки, мы будем получать отклонения этой характеристики то в одну, то в другую сторону от истинного значения приблизительно с одинаковой частотой, а значит, средняя ошибки будет приближаться к нулю. Эти отклонения можно оценить, но нельзя предотвратить, но они не так сильно влияют на показатели.

Систематические ошибки – это отклонения, смещения распределения признака в одну сторону либо преувеличения, либо преуменьшения истинного значения характеристик генеральной совокупности. Сама собой эта ошибка не гасится, поэтому очень важно выявлять причины образования подобных ошибок.

Могут быть вызваны систематические ошибки следующими обстоятельствами. Во-первых, на стадии проектирования (разработки) выборки могут быть допущены просчеты либо из-за неполной, или искаженной информации о параметрах того или иного признака генеральной совокупности; либо из-за слишком малого (статистически незначительного) объема выборочной совокупности; либо из-за некомпетентности лиц, осуществляющих проект выборки. Во-вторых, на стадии осуществления выборки допускаются ошибки либо из-за замены или неполного охвата единиц наблюдения, либо из-за недобросовестности интервьюеров.

Исследователи разработали методы отслеживания ошибок репрезентативности. Выделяют реальные методы, с их помощью выявляются фактические ошибки репрезентативности. Ошибки можно исправить, осуществляя контроль за деятельностью интервьюеров, а также "коррекцией" или пересчетом выборки. Сами фактические ошибки представляют разность между известными социологу распределениями характеристик генеральной совокупности и полученными распределениями выборочной. Или другими словами, фактические ошибки – это разность между параметром и статистической величиной. Например, известно, что средний показатель распределения (параметр) по признаку "уровень образования" в генеральной совокупности таков: начальное – 13%, среднее – 21%, среднее специальное – 39%, незаконченное высшее – 9% и высшее – 18%. При подсчете в выборочной совокупности должны быть получены те же процентные соотношения (статистическая величина). Подобную процедуру можно осуществить и по другим признакам. Однако у социолога может не оказаться данных по какому-либо признаку генеральной совокупности. Что тогда? Тогда можно прибегнуть к другим методам определения ошибки репрезентативности.

Подобный расчет ошибок может быть связан с так называемыми косвенными методами. Среди них наиболее распространенным является метод независимых подвыборок. Суть данного метода заключается в том, что объем выборки распределяется на несколько групп (подвыборок), а затем в каждой из них исчисляется статистическая величина какого-нибудь признака объекта изучения. После этого по определенной формуле исчисляются отклонения выбранного признака в подвыборках и сравниваются.

Другой косвенный метод определения ошибок репрезентативности связан со сравнением результатов данного исследования с результатами подобных исследований, проводимых ранее. Хотя гарантии достоверности результатов этих исследований у социолога нет, считается, что наличие близости сравниваемых результатов свидетельствует об их надежности.

Еще один метод проверки репрезентативности выборки связан с поиском теоретических (или предполагаемых) ошибок. Смысл этого метода заключается в том, что социолог может проанализировать факторы, влияющие на различного рода отклонения в выборке. Например, размышляет по поводу объема выборки: достаточен ли он, что могло повлиять на данный фактор на стадии ли проекта выборки или на стадии ее осуществления. Можно обратиться к анализу такого фактора как способ отбора (или тип выборки) и проанализировать как осуществлялся отбор, что могло спровоцировать отклонения, ошибки и т.д.

Таким образом, репрезентативность выборки это важный показатель качества как проведения самого исследования, так и получаемой информации, а затем и выводов, сделанных в результате анализа распределений признаков изучаемого объекта.

Понятие репрезентативности часто встречается в статистических отчетностях и при подготовке выступлений и докладов. Пожалуй, без нее трудно представить себе какой-либо из видов подачи информации на обозрение.

Репрезентативность - что это?

Репрезентативность отражает, насколько выбранные объекты или части соответствуют содержанию и смыслу совокупности данных, из которой они были выбраны.

Другие определения

Понятие репрезентативности можно раскрывать в разных контекстах. Но по своему смыслу репрезентативность - это соответствие черт и свойств выбранных единиц из общей совокупности, которые точно отражают характеристики всей генеральной базы данных в целом.

Также репрезентативность информации определяют как способность выборочных данных представить параметры и свойства совокупности, важные с точки зрения проводимого исследования.

Репрезентативная выборка

Принцип формирования выборки заключается в избрании наиболее важных и точно отображающих свойства общей совокупности данных. Для этого используются различные методы, которые позволяют получать точные результаты и общее представление о используя только выборочные материалы, описывающие качества всех данных.

Таким образом, нет необходимости изучать весь материал, а достаточно рассмотреть выборочную репрезентативность. Что это? Это выборка отдельных данных для того, чтобы иметь понятие об общей массе информации.

Их в зависимости от способа различают как вероятностные и невероятностные. Вероятностная - это выборка, которая производится путем вычисления наиболее важных и интересных данных, являющихся в дальнейшем представителями генеральной совокупности. Это обдуманный выбор или случайная выборка, тем не менее, обоснованная своим содержанием.

Невероятностная - это одна из разновидностей случайной выборки, составляющаяся по принципу обычной лотереи. В таком случае не учитывается мнение того, кто составляет такую выборку. Используется лишь слепой жребий.

Вероятностная выборка

Вероятностные выборки также могут подразделяться на несколько видов:

• Одна из самых простых и понятных принципов - это нерепрезентативная выборка. К примеру, такой способ часто используется при проведении социальных опросов. При этом участники опроса не выбираются из толпы по каким-либо определенным признакам, и получение информации производится у первых 50 людей, принявших участие в нём.
• Преднамеренные выборки отличаются тем, что имеют ряд требований и условий при отборе, однако все же полагаются на случайное совпадение, не преследуя своей целью достижение хорошей статистики.
• Выборка на основании квот - это еще одна из вариаций невероятностной выборки, которая часто используется для исследования больших совокупностей данных. Для нее используется множество условий и норм. Подбираются объекты, которые должны им соответствовать. То есть на примере социального опроса можно предположить, что опрошены будут 100 человек, но только мнение некоторого числа людей, которые будут соответствовать установленным требованиям, будут учтены при составлении статистического отчета.

Вероятностные выборки

Для вероятностных выборок исчисляется ряд параметров, которым объекты в выборке будут соответствовать, и среди них разными способами могут избираться именно те факты и данные, которые будут представлены как репрезентативность данных выборки. Такими способами вычисления нужных данных могут быть:

• Простая случайная выборка. Заключается в том, что среди выбранного сегмента совершенно случайным методом лотереи выбирается необходимое количество данных, которые будут являться репрезентативной выборкой.

• Систематическая и случайная выборка дает возможность составить систему вычисления необходимых данных на основе случайно выбранного сегмента. Таким образом, если первое случайное число, которое указывает на порядковый номер данных, выбранных из общей совокупности, будет 5, то последующими данными, которые будут выбраны, могут стать, например, 15, 25, 35 и так далее. Этот пример наглядно объясняет, что даже случайный выбор может основываться на систематических вычислениях необходимых исходных данных.

Выборка потребителей

Осмысленная выборка - это способ, который заключается в рассмотрении каждого отдельного сегмента, и на основании его оценки составляется совокупность, отражающая характеристики и свойства общей базы данных. Таким образом набирается большее количество данных, соответствующих требованиям репрезентативной выборки. Можно легко отобрать некоторое количество вариантов, которые не войдут в общее число, не потеряв при этом качество отобранных данных, представляющих общую совокупность. Таким способом определяется репрезентативность результатов исследования.

Размер выборки

Не последний вопрос, который необходимо решить, - это размер выборки для репрезентативного представления генеральной совокупности. Размер выборки не всегда зависит от количества исходников в генеральной совокупности. Однако репрезентативность выборочной совокупности напрямую зависит от того, на сколько сегментов должен быть в итоге разделён результат. Чем больше таких сегментов, тем больше данных попадает в результативную выборку. Если результаты требуют общего обозначения и не требуют конкретики, тогда, соответственно, выборка становится меньше, поскольку, не вдаваясь в детали, информация излагается более поверхностно, а значит, ее прочтение будет общим.

Понятие ошибки репрезентативности

Ошибка репрезентативности - это конкретные расхождения между характеристиками генеральной совокупности и выборочных данных. При проведении любого выборочного исследования невозможно получить абсолютно точные данные, как при полном исследовании генеральных совокупностей и выборки, представленной лишь частью сведений и параметров, тогда как более детальное изучение возможно только при исследовании всей совокупности. Таким образом, неизбежны некоторые погрешности и ошибки.

Виды ошибок

Различают некоторые ошибки, которые возникают при составлении репрезентативной выборки:

• Систематические.
• Случайные.
• Преднамеренные.
• Непреднамеренные.
• Стандартные.
• Предельные.

Основанием для появления случайных ошибок может быть несплошной характер исследования общей совокупности. Обычно случайная ошибка репрезентативности имеет незначительный размер и характер.

Систематические ошибки между тем возникают при нарушении правил отбора данных из общей совокупности.

Средняя ошибка - это разница между усредненными значениями выборки и основной совокупностью. Она не зависит от количества единиц в выборке. Она обратно пропорциональна Тогда чем больше объем, тем меньше значение средней ошибки.

Предельная ошибка - это наибольшая возможная разница между усредненными значениями сделанной выборки и общей совокупностью. Такая ошибка охарактеризовывается как максимум вероятных ошибок при заданных условиях их появления.

Преднамеренные и непреднамеренные ошибки репрезентативности

Ошибки смещения данных бывают преднамеренными и непреднамеренными.

Тогда причинами появления преднамеренных ошибок является подход к подбору данных по методу определения тенденций. Непреднамеренные ошибки возникают еще на стадии подготовки выборочного наблюдения, формирования репрезентативной выборки. Для недопущения подобных ошибок необходимо создать хорошую основу для выборки, составляющей списки единиц отбора. Она должна полностью соответствовать целям проведения выборки, быть достоверной, охватывающей все аспекты исследования.

Валидность, надежность, репрезентативность. Расчет ошибок

Расчет ошибки репрезентативности (Мм) средней арифметической величины (М).

Среднее квадратическое отклонение: численность выборки (>30).

Ошибка репрезентативности (Мр) и (Р): численность выборки (n>30).

В том случае, когда приходится изучать совокупность, где количество выборки мало и составляет меньше 30 единиц, тогда число наблюдений станет меньше на одну единицу.

Величина ошибки прямо порциональна объему выборки. Репрезентативность информации и вычисление степени возможности составления точного прогноза отражает определенная величина предельной ошибки.

Репрезентативные системы

Не только в процессе оценки подачи информации используется репрезентативная выборка, но и сам человек, получающий информацию, использует репрезентативные системы. Таким образом, мозг обрабатывает некоторое создавая репрезентативную выборку из всего потока информации, чтобы качественно и быстро оценить подаваемые данные и понять суть вопроса. Ответить на вопрос: «Репрезентативность - что это?» - в масштабах человеческого сознания довольно просто. Для этого мозг использует все подвластные в зависимости от того, какую именно информацию необходимо вычленить из общего потока. Таким образом, различают:

• Визуальную репрезентативную систему, где задействуются органы зрительного восприятия глаза. Люди, часто использующие подобную систему, называются визуалами. С помощью этой системы человек обрабатывает информацию, поступающую в виде изображений.
• Аудиальная репрезентативная система. Главный орган, который используется - это слух. Информация, подаваемая в виде звуковых файлов или речи, обрабатываются именно этой системой. Люди, лучше воспринимающие информацию на слух, называются аудиалами.
• Кинестетическая репрезентативная система представляет собой обработку потока информации, путем восприятия его с помощью обонятельных и осязательных каналов.

• Дигитальная репрезентативная система используется вместе с другими как средство получения информации извне. восприятие и осмысление полученных данных.

Итак, репрезентативность - что это? Простая выборка из множества или неотъемлемая процедура при обработке информации? Однозначно можно сказать, что репрезентативность во многом определяет наше восприятие потоков данных, помогая вычленить из него наиболее веские и значимые.

свойство со-вокупности выборочной (см.) воспроизводить параметры и значимые элементы структуры совокупности генеральной (см.). Термин "репрезентативная выборка" применительно к соц.-экономич. исследованиям впервые ввел в научн. лексикон норвежский статистик А. Киаэр в конце XIX в. Научн. теория выборочн. метода тогда не была еще создана. Р. у Киаэра достигалась не случайным отбором единиц, а "рациональной" организацией выборки в соответствии с определенными правилами. На современном языке "рациональная" организация означает построение стратифицированной механич. выборки, возможно, в несколько ступеней, с пропорциональным размещением единиц по стратам. В статистике понятие Р. распространяется исключительно на случайные способы формирования выборочн. совокупности, а гарантией Р. служит соблюдение правил отбора и объем выборки, достаточный для отражения с заданной точностью вариации изучаемых признаков. Степень Р. непосредственно связывается с точностью воспроизведения характеристик генеральной совокупности и рассчитывается для каждого признака с помощью аппарата математич. статистики. В социологич. исследованиях помимо вероятностных способов отбора широко используются целенаправленные и комбинированные методы организации выборки. Выборочн. совокупность в этих случаях формируется по ограниченному набору признаков, исходя из концептуального представления об объекте исследования, а требование Р. сводится к воспроизведению в выборке значимых элементов структуры и определению объема, достаточного для проверки содержательных гипотез. В то же время задача получения репрезентативной информации не является обязательной для социологич. исследований в целом. Свойства репрезентативной выборки оказываются полезными в прикладных исследованиях, когда проблема достаточно разработана и появляется необходимость в экстраполяции рез-тов на более широкую область. Репрезентативная выборка является незаменимым инструментом в опросах обществ. мнения. Для исследований, ориентированных на решение теоретич. задач, расчет совокупных количественных оценок не играет существенной роли. Приоритет отдается получению качественных выводов о направленности развития явлений, определению основных тенденций происходящих изменений. Выборочн. совокупность формируется т. обр., чтобы обеспечить представительность значимых элементов структуры и возможность содержательного описания необходимых срезов объекта. Лит.: Кауфман А.А. К вопросу о выборочном исследовании. СПб., 1911; Петренко Е.М. Репрезентативность в социологическом исследовании//Методологические проблемы использования математических методов в социологии. М., 1980; Жабский М.И. Обоснование репрезентативности социологического исследования//Социологич. исследования. 1983, № 2. Г.Н. Сотникова.