«Ներկայացուցչական» հասկացությունը սոցիոլոգիական հարցումների՝ հասարակական կարծիքի հարցումների հետ կապված, գրեթե կախարդական ազդեցություն է թողնում մարդկանց վրա։ «Ներկայացում» տերմինն ինքնին, գիտականից բացի, ունի նաև հստակ քաղաքական նշանակություն։

Ինչն է պատճառը? Բանն այն է, որ ենթադրվում է, որ ընտրանքը (հարցման համար ընտրված մարդկանց խումբը) կարող է ներկայացնել (ներկայացնել) ողջ բնակչությանը։ Ընդհանուր բնակչությունը համառուսաստանյան հարցումների դեպքում երկրի ողջ բնակչությունն է։ Հիմա պատկերացնենք, որ խոսքը քաղաքական որոշման մասին է՝ օրինագծին կողմ լինել, թե ընտրություններում քվեարկել։ Ընտրանքային հարցման օգնությամբ մենք ստանում ենք քաղաքական ներկայացուցչության հիանալի մեխանիզմ՝ մեխանիզմ, որով մարդկանց փոքր խումբը կարող է ներկայացնել երկրի ողջ բնակչության կարծիքը կամ դիրքորոշումը։ Ուստի ուսումնասիրության ներկայացուցչականությանը նման կարևոր տեղ է հատկացվում։

Ներկայացուցչական հասկացությունը կիրառվում է, իհարկե, ոչ միայն քաղաքական ուսումնասիրությունների մեջ։ Տերմինը գրեթե միշտ օգտագործվում է մեծ ուսումնասիրությունների մասին խոսելիս՝ լինի դա մարքեթինգի, տնտեսական վարքագծի կամ կրթության ոլորտում:

Ներկայացուցչական հարցումների մեթոդիկա

Ինչպե՞ս կարելի է 1500 հոգու մոտ հարցում անելուց հետո եզրակացություններ անել բոլոր ռուսների մասին, որոնց թիվը գերազանցում է 140 միլիոնը (և նույնիսկ ընտրողները՝ ավելի քան 110 միլիոնը): Ներկայացուցչական հարցումների հիմքում ընկած տեխնոլոգիան հիմնված է վիճակագրական օրենքների վրա: Ամենամոտ պատճառը մեծ թվերի օրենքն է կամ Բեռնուլիի թեորեմը։

Պարզեցված, դրա իմաստը կարելի է փոխանցել հետևյալ կերպ. Ենթադրենք, մենք ունենք որոշ առանձնահատկություն, օրինակ՝ Եկատերինբուրգում 20-րդ դարում օրական տեղումների քանակը։ Եթե ​​մենք դուրս գրենք դրա բոլոր արժեքները դրանց հաճախականության հետ մեկտեղ (սա կոչվում է բաշխում) և այնուհետև պատահականորեն վերցնենք բավականաչափ մեծ թիվդեպքեր (այսինքն 20-րդ դարի ոչ բոլոր օրերը, բայց բավականին շատ), ապա կտեսնենք, որ մեր ընտրանքում բաշխումը շատ նման կլինի ամբողջ 20-րդ դարի բաշխմանը։ Այսպիսով, եթե բնակչությունից որոշ միավորներ ընտրենք, դրանք իսկապես կարող են ներկայացնել ամբողջ բնակչությանը, և իրականում անհրաժեշտ չէ բոլոր դեպքերի համար տվյալներ հավաքել:

Այնուամենայնիվ, կա մի հիմնական պայման. սա ճիշտ է միայն այն դեպքում, եթե ընտրությունը խիստ պատահական է: Այստեղ միակ խնդիրը կարող է լինել պատահականությունից շեղումը։ Այսպիսով, եթե վերցնենք միայն տեղումների տվյալները վերջին տարիները(օրինակ, քանի որ այս տվյալներն ավելի հեշտ է գտնել) կամ մենք հարցազրույց ենք վերցնում մեր 1500 ծանոթների հետ (քանի որ նրանց հետ ավելի հեշտ է կապ հաստատել), և ոչ պատահական մարդկանց, ապա նմուշը, իհարկե, ներկայացուցչական չի լինի։

Պատկերացրեք, որ 143,5 միլիոն ռուսներից դուք պատահականորեն ընտրում եք ձեզ անհրաժեշտ 1500 մարդուն: Այնուհետև, օրինակ, նրանց միջև միջին մենեջերների համամասնությունը մոտավորապես հավասար կլինի բնակչության միջին մենեջերների համամասնությանը, ինչը ցույց է տալիս, որ ձեր ընտրանքը կարող է ներկայացնել ամբողջ բնակչությանը: Կարո՞ղ է պատահել, որ այս երկու ցուցանիշները շատ տարբեր լինեն։ Օրինակ, ռուսների մոտ դա 14% է, իսկ ընտրանքում ընդամենը 1% կլինի։ Տեսականորեն դա հնարավոր է, բայց դրա հավանականությունն այնքան փոքր է, որ կարելի է անտեսել (ինչպես փողոցում վիշապին հանդիպելը):

Ընդ որում, ամենահաճելին այս հավանականության մեջ նույնիսկ այն չէ, որ այն փոքր է, այլ այն, որ պատահական պրոցեսների համար այդ հավանականությունը կարելի է հաշվարկել։ Կարելի է ասել, թե ինչ հավանականությամբ մեր ընտրանքային արժեքը կշեղվի ընդհանուր բնակչության արժեքից 13%-ով (ինչպես վերը նշված օրինակում), և որով, ասենք, 2,5%-ով։ Սովորաբար, սակայն, անում են հակառակը. նախ որոշում են այն հավանականությունը, որով մենք ցանկանում ենք, որ մեր արժեքը չշեղվի ընդհանուր բնակչության արժեքից (առավել հաճախ այն ամրագրվում է 95%-ի մակարդակում), և հետո նայում են. որոշակի չափի նմուշների համար շեղման մեծությունը: Այս շեղումը կոչվում է վստահության միջակայք, որը երբեմն կոչվում է ընտրանքային սխալ կամ վիճակագրական սխալ և հաճախ նշված է հետազոտության արդյունքների կողքին:

Այսպիսով, շեղման հավանականությունը, շեղման չափը (վստահության միջակայքը) և ընտրանքի չափը կապված են: Դրա հիման վրա ընտրանքի չափը հաշվարկելու բանաձևը հետևյալն է.

որտեղ n-ը նմուշի չափն է, Δ-ն վստահության միջակայքն է, z-ը նորմալ բաշխման ֆունկցիայի արժեքն է մերժման տվյալ հավանականության համար (5%, այս արժեքը 1,96 է):

Սա պարզեցված բանաձև է, իրական հարցումները մի փոքր ավելի շատ են օգտագործում բարդ բանաձևեր. Այս բանաձևը կարող է ձախողվել նաև, եթե ցուցիչի արժեքը շատ տարբեր է 50%-ից (այսպես, օրինակ, այս բանաձևը հարմար չէ երկրում հազվագյուտ հիվանդությամբ հիվանդների համամասնությունը գնահատելու համար):

Ահա թե ինչ է տեղի ունենում, եթե այս բանաձևում որոշ արժեքներ փոխարինեք.

Այսինքն, եթե մենք ռուսների պատահական նմուշ ենք վերցնում 1600 հոգանոց չափով և ինչ-որ ցուցանիշ ենք գնահատում, օրինակ՝ որոշակի քաղաքական գործչի օգտին քվեարկելու պատրաստակամությունը, ապա 95 տոկոս հավանականությամբ մեր գնահատականը չի տարբերվի պատրաստակամությունից։ նրա օգտին քվեարկել բոլոր ռուսների շրջանում ավելի քան 2,45 տոկոսով։

Նմուշի չափը

Եւ ինչ ավելի մեծ չափսընտրանքում, այնքան ավելի հավանական է, որ մենք ավելի մոտ լինենք բնակչության մասնաբաժինին: Թվում է, թե դա նշանակում է, որ մենք պետք է փորձենք նմուշը մոտեցնել 143,5 միլիոնին: Իրականում, ինչպես երևում է աղյուսակից, պատահական գործընթացների բնույթն այնպիսին է, որ որոշակի պահից ինտերվալի մեջ ընկնելու հավանականությունը սկսում է շատ դանդաղ աճել (և այս պահը բավականին արագ է գալիս): Այն բանից հետո, երբ մենք ընտրեցինք 1500 միավոր, անկախ նրանից, թե որքան ենք մենք մեծացնում ընտրանքի չափը, հավանականությունը, որ մեր ընտրանքի արժեքը կնվազի բնակչության արժեքի մեջ, կաճի շատ, շատ դանդաղ:

Իրականում գրեթե տարբերություն չկա 1500-ից 10000 հարցվողների միջեւ։ Ինչ-որ տեղ 1500-ին արդեն կարելի է ասել, որ մեր գնահատականները կտարբերվեն ընդհանուր բնակչության տեսակարար կշռից 2-3%-ով։ Եթե ​​մենք ավելի մեծացնենք նմուշը, ապա այս հնարավոր սխալը կնվազի, բայց շատ չնչին: Այսինքն՝ 100000-ի ընտրանքն ավելի լավ է, քան 2500-ը, բայց տարբերությունն այնքան փոքր է, որ անիմաստ է, և սոցիալական հարցումների դեպքում տնտեսապես հիմնավորված չէ։ Սովորաբար նմուշի ավելացումը թանկ է, և, հետևաբար, իմաստ չունի փչել այն վստահության միջակայքի արժեքի մեկ տոկոսային կետ ստանալու համար:

Կարևոր է, որ ընդհանուր բնակչության թվաքանակն ընդհանրապես չհայտնվի բանաձևում։ Փաստն այն է, որ երբ բնակչությունը մեծ է (ավելի քան 20000), դա ընտրանքի չափի վրա քիչ կամ բացակայում է: Այսպիսով, ներկայացուցչական նմուշ կառուցելու համար մեզ անհրաժեշտ չէ իմանալ, թե քանի մարդ է ապրում Ռուսաստանում։ Հասկանալի է, որ 2000-ից 1500-ն ընտրելը, ամենայն հավանականությամբ, իմաստ չունի. 2000-ն ավելի հեշտ է ուսումնասիրել և ճշգրիտ գնահատական ​​ստանալ։ Բայց, անհրաժեշտության դեպքում, կատարելով նմուշ, մենք հնարավորություն ենք ստանում ընդհանրացնել դրա արդյունքները ընդհանուր բնակչության համար։ Եվ նույն պատճառով, ընտրանքի չափը չի տարբերվի մեծ և փոքր երկրների համար։

Ներկայացուցչականություն և ճշգրտություն

«Ներկայացուցչականություն» հասկացության իմաստը հասկանալու համար դիտարկենք 15 հոգուց բաղկացած նմուշ։ Տարօրինակ կերպով, եթե այն պատահաբար եք պատրաստել, այն նաև ներկայացուցչական է: Ավելին, դուք կարող եք կատարել մեկ միավորի նմուշ: Պատկերացրեք գնդակների տուփ, որտեղից պատահականորեն մեկ գնդակ եք քաշում: Եթե ​​դա պատահականորեն ընտրված գնդակ է, ապա այն կներկայացնի նաև այս վանդակում գտնվող բոլոր գնդակները: Նա պարզապես կներկայացնի նրանց։ ոչ ճիշտ. Ինչո՞ւ։ Որովհետև սխալվելու հավանականությունը շատ մեծ է։ Հաջորդ անգամ մենք կարող ենք մեկ այլ գնդակ նկարել և այլ պատկերացում կազմել տուփի մեջ գտնվող գնդակների մասին: Սխալ ներկայացնել նշանակում է ունենալ գնահատականների լայն շրջանակ:

Նույն կերպ 15 հոգի ներկայացնում են ցանկացած ընդհանուր բնակչություն, բայց ներկայացնում են ոչ ճշգրիտ, քանի որ սխալը, վստահության միջակայքը շատ մեծ է։ Մենք պետք է ավելացնենք +/- 33%՝ 95% հավանականություն ստանալու համար, որ ընկնենք միջակայքի մեջ։ Եթե ​​մենք պատրաստ ենք դա խոստովանել, ապա վերցնում ենք 15 հոգու, պարզում, որ նրանցից 7-ը միջին մենեջերներ են, այնուհետև ստանում ենք գնահատական, որ ընդհանուրի 7/15-ը, այսինքն՝ 47%-ը +/- 33%-ը. կառավարիչների գնահատական ​​մասնաբաժինը ընդհանուր բնակչության մեջ, և սա միանգամայն ճիշտ եզրակացություն է։ Դա ուղղակի արժեք չունի։ Սա կարող էինք ասել առանց քննության։ Հետևաբար, նմուշը պլանավորելիս իմաստ ունի հասնել այնպիսի չափի, որը տեղին կլինի ծախսարդյունավետության տեսանկյունից:

Վերոհիշյալ բոլորը նպատակ ունեն փոխանցել մեկ պարզ գաղափար, որը շատ հաճախ չի իրականացվում. ընտրանքի չափը կապված չէ դրա ներկայացուցչականության հետ.

Փոքր նմուշը ճշգրիտ չէ, բայց այն դեռ կարող է ներկայացուցչական լինել: Ընտրանքային չափերը, որոնք այսօր օգտագործվում են Ռուսաստանում զանգվածային հարցումների ժամանակ, գրեթե միշտ ունեն բավականին բարձր ճշգրտություն:

Նմուշի ներկայացուցչականությանը սպառնում է ոչ թե դրա չափը, այլ կողմնակալությունը, այսինքն՝ պատահականության սկզբունքից շեղումը։

Պատահականության սկզբունքի խախտում

Եթե ​​մենք սկսենք ընտրել միավորները ոչ պատահականորեն, ապա նմուշը դառնում է ոչ ներկայացուցչական: Օրինակ, եթե ինչ-որ բան խանգարում է մեզ պատահականորեն ընտրել դրանք: Պատկերացրեք, որ մենք ցանկանում ենք պատահականորեն ընտրել մեր տուփից գնդակներ, բայց հետո պարզվում է, որ գնդակների մի մասը կծում է: Մեխանիզմը, որով մենք կվերցնենք միայն այն մարմարները, որոնք մեզ կտրվեն, պատահականությունը խախտող մեխանիզմ է, հետևաբար՝ ներկայացուցչականությունը։ Այս դեպքում ինչքան էլ արկղից մարմար վերցնենք (նույնիսկ եթե վերցնենք բոլոր չկծող մարմարները), կունենանք ոչ ներկայացուցչական նմուշ, քանի որ կծողներից ոչ մեկին հաշվի չենք առնելու. պարզապես շրջանցեք մեր նմուշը:

Կծող գնդակների ամենամեծ խնդիրն այն է, որ դրանք կարող են տարբերվել նրանցից, որոնք գալիս են մեր ձեռքում և տարբերվել հենց այնպես, ինչպես մեզ հետաքրքրում է: Այս իրավիճակը կոչվում է ընտրանքային կողմնակալություն:

Անհրաժեշտ է տարբերակել ոչ ճշգրիտ ներկայացման իրավիճակը, որը մենք նկարագրեցինք վերևում, չներկայացնելու իրավիճակից: Սրանք տարբեր խնդիրներ են և ունեն տարբեր լուծումներ։ Դրանցից մեկը լուծելով չես կարող լուծել։ Եթե ​​նմուշը չունի ներկայացուցչականություն, ապա այն մեծացնելն անիմաստ է։ Ավելին, սոցիալական հարցումների մեծ նմուշները հակված են կուտակելու սխալներ, ուստի ներկայացվածության խնդիրը կարող է սրվել միայն ընտրանքի մեծ աճով:

Ինչու՞ է անհնարին ներկայացուցչական լինելը:

Հարցումների արդյունքներով աղյուսակների նշումներում հաճախ կարելի է տեսնել, որ «ընտրանքի չափը 1600 մարդ է, ընտրանքը սեռի և տարիքի ներկայացուցչական է»։ Վերևում ասվածից ակնհայտ է, որ դրանք երկու տարբեր պարամետրեր են. ներկայացուցչականության նշումը կապված չէ ընտրանքի չափի հետ: Փաստորեն, այստեղ նկատի ունի այն, որ որոշակի ընթացակարգեր են պահպանվել՝ ընտրանքի և բնակչության միջև համապատասխանությունն ապահովելու համար։ Օրինակ, սեռով ներկայացուցչականությունն ապահովելու համար ընտրանքում տղամարդիկ և կանայք հավաքագրվում են նույն համամասնությամբ, որը գոյություն ունի ռուսների շրջանում՝ ըստ մարդահամարի տվյալների: Բայց սեռով ներկայացուցչական լինելը չի ​​նշանակում ներկայացուցչականություն, օրինակ՝ քաղաքական հայացքներով։

Ինչու՞ է անհրաժեշտ ընտրանքը համապատասխանեցնել ըստ սեռի և այլ սոցիալ-ժողովրդագրական կատեգորիաների: Որովհետև միայն պատահական ընտրանքը կարող է ապահովել իրական ներկայացուցչականություն, և դա անհնար է գործնականում իրականացնել բազմաթիվ պատճառներով: Հենց որ փորձեք դա անել, դուք կբախվեք բազմաթիվ խնդիրների՝ անկախ նրանից, թե որ մեթոդն եք ընտրում օգտագործել: Որոշ հարցվողներ ընդհանրապես անհասանելի կլինեն ձեր մեթոդին (ասենք, անձնական հարցազրույցների համար մեծ խնդիրդոմոֆոնով և անվտանգությամբ տներ են), մյուս մասը կբացակայի, չի պատասխանում կամ նախընտրում է զբաղվել իրենց գործերով։ Կան մարդիկ, ովքեր լեզվական խնդիրներ ունեն և չեն կարողանում խոսել մեզ հետ։ Կան մարդիկ, ովքեր չեն հասկանում, թե ինչու է դա անհրաժեշտ, և նրանք չեն ցանկանում խոսել մեզ հետ։ Այս ամենը պատահականության լուրջ խախտումներ են, որոնք անհնարին են դարձնում դրա իրագործումը։

Նրանք, ովքեր զանգվածային հարցումներում ներկայացվածության խնդիրը վիճակագրության են հասցնում, մոռանում են, որ մարդիկ շատ կոնկրետ մարմարներ են։ Կան գնդակներ, որոնք վազում և թաքնվում են: Կան գնդակներ, որոնք կծում են: Դրանք պասիվ օբյեկտներ չեն, դրանք պատասխան հարվածներ են հասցնում։ Ասում են՝ «չեմ ուզում մասնակցել ձեր հարցմանը», դրանով իսկ խախտելով պատահականությունը։ Ուստի, բառի խիստ իմաստով, ներկայացուցչականությունը զանգվածային հարցումներում, իհարկե, անհնար է ցանկացած ձևով։

Մշակվել է մեխանիզմ, որով սովորաբար ապահովվում է ներկայացուցչականության տեսքը. մենք ընտրանքը դասավորում ենք որոշ կատեգորիաների մեջ և ձևացնում, որ այն համահունչ է նաև մյուս բոլոր հնարավոր կատեգորիաներում: Փաստորեն, մենք հիմք չունենք դա պնդելու։ Բայց խնդիրն այն է, որ դա ստուգելու ոչ մի միջոց չկա՝ կրկին պայմանավորված այն հանգամանքով, որ որոշ գնդակներ կծում են: Կողմնակալության առկայությունը ստուգելու համար քննիչը պետք է գնա նրանց, ում հետ հարցազրույց չենք տվել և նրանցից հարցազրույց վերցնել: Բայց նրանք, ինչպես հիշում ենք, ընդհանրապես չեն ուզում հարցաքննվել։ Նրանց, ովքեր կտրականապես չեն պատասխանում, հնարավոր չէ հարցաքննել. Հետևաբար, բոլորն աշխատում են այն ենթադրության վրա, որ եթե մենք ընտրանքը հավասարեցրինք երկու-երեք պարամետրի վրա, այն ներկայացնում է ամբողջ պոպուլյացիան, թեև այս ենթադրության համար լուրջ հիմքեր չկան:

Ներկայացուցչական նմուշառումը սոցիոլոգների կողմից վիճակագրությունից փոխառված տեխնոլոգիա է: Ուստի այն անխուսափելիորեն կրում է աշխարհի մաթեմատիկական և վիճակագրական պատկերի տարրեր։ Թերևս ամենաուժեղ ենթադրությունն այն է, որ ընտրանքային հետազոտությունն ինքնին քաղաքական և սոցիոլոգիապես չեզոք է. հարցմանը մասնակցելն ու չմասնակցելը քաղաքական նշանակություն չունի և կապված չէ սոցիոլոգիապես կարևոր այլ պարամետրերի հետ: Սակայն այսօր հարցումները դարձել են հիմնական քաղաքական ինստիտուտներից մեկը և դարձել առանցքային միջնորդ խոշոր կորպորացիաների և սպառողների միջև: Այս պայմաններում այլեւս հնարավոր չէ հավատալ նրանց քաղաքական ամլությանը։ Այնուամենայնիվ, մենք դեռ քիչ բան գիտենք այն մասին, թե ինչպես են ընկալվում հարցումները ժամանակակից հասարակություններև ինչ են նրանք իրականում ներկայացնում:

1C 8.2 և 8.3-ում նմուշառումը տեղեկատվական բազայի աղյուսակների գրառումների տեսակավորման մասնագիտացված եղանակ է: Եկեք ավելի սերտ նայենք, թե ինչ է նմուշառումը և ինչպես օգտագործել այն:

Ի՞նչ է նմուշը 1C-ում:

Նմուշ- 1C-ում տեղեկատվությունը տեսակավորելու միջոց, որը բաղկացած է հաջորդ գրառման վրա կուրսորը հաջորդաբար տեղադրելուց: 1C-ում ընտրությունը կարելի է ստանալ հարցման արդյունքից և օբյեկտի կառավարիչից, օրինակ՝ փաստաթղթերից կամ գրացուցակներից:

Օբյեկտների կառավարիչից ստանալու և կրկնելու օրինակ.

Ընտրություն = տեղեկատուներ: Բանկեր. Ընտրեք (); Մինչ ընտրության. Հաջորդ() Ցիկլ վերջի ցիկլ;

Հարցումից ընտրություն ստանալու օրինակ.

Ստացեք 267 1C վիդեո դասեր անվճար.

Հարցում = Նոր հարցում ( «Ընտրեք հղումը, կոդը, անունը գրացուցակից: Բանկեր») ; Նմուշ = Հայց. Կատարել (). Ընտրեք (); Մինչ ընտրության. Հաջորդ () հանգույց //կատարել հետաքրքիր գործողություններ «Բանկեր» գրացուցակովՎերջնական ցիկլ;

Վերոհիշյալ երկու օրինակներն էլ ստանում են նույն տվյալների հավաքածուները՝ կրկնելու համար:

Նմուշառման մեթոդներ 1C 8.3

Ընտրությունը ունի մեծ թվով մեթոդներ, եկեք դրանք ավելի մանրամասն քննարկենք.

• Ընտրել ()- մեթոդ, որով ուղղակիորեն նմուշ է ստացվում: Ընտրությունից կարող եք ստանալ մեկ այլ, ենթակա, ընտրություն, եթե նշված է «ըստ խմբավորման» շրջանցման տեսակը։
• Սեփականատեր () Select()-ի հակառակ մեթոդն է: Թույլ է տալիս ստանալ «ծնող» հարցման ընտրությունը:
• Հաջորդ ()- մեթոդ, որը կուրսորը տեղափոխում է հաջորդ գրառում: Վերադարձնում է True, եթե գրառումը գոյություն ունի, False, եթե այլ գրառումներ չկան:
• Գտնել Հաջորդը ()- շատ օգտակար մեթոդ, որով դուք կարող եք կրկնել միայն անհրաժեշտ դաշտերը ըստ ընտրության արժեքի (ընտրություն - դաշտի կառուցվածք):
• NextByFieldValue()- թույլ է տալիս ստանալ հաջորդ գրառումը ներկայիս դիրքից տարբերվող արժեքով: Օրինակ, անհրաժեշտ է տեսակավորել «Հաշիվ» դաշտի եզակի արժեք ունեցող բոլոր գրառումները՝ Selection.NextBy FieldValue («Հաշիվ»):
• Վերականգնել ()- թույլ է տալիս վերականգնել կուրսորի ընթացիկ գտնվելու վայրը և դնել այն իր սկզբնական դիրքի վրա:
• Քանակ ()- վերադարձնում է ընտրության գրառումների քանակը:
• Ստանալ ()- օգտագործելով մեթոդը, դուք կարող եք կուրսորը դնել ցանկալի ռեկորդի վրա ըստ ինդեքսի արժեքի:
• Մակարդակ () -մակարդակը ընթացիկ մուտքի (թվի) հիերարխիայում:
• Գրառման տեսակը ()— ցուցադրում է գրառումների տեսակը՝ DetailRecord, GroupTotal, HierarchyTotal կամ GrandTotal
• խմբավորում ()- վերադարձնում է ընթացիկ խմբավորման անունը, եթե գրառումը խմբավորում չէ՝ դատարկ տող:

Եթե ​​դուք սկսում եք սովորել 1C ծրագրավորում, խորհուրդ ենք տալիս մեր անվճար դասընթաց(չմոռանաս

Հաճախ է պատահում, որ անհրաժեշտ է լինում վերլուծել որոշակի սոցիալական երևույթ և տեղեկատվություն ստանալ դրա մասին։ Նմանատիպ գործեր հաճախ են առաջանում...

Նմուշառումը ... Նմուշառման սահմանումը, տեսակները, մեթոդները և արդյունքները

Masterweb-ի կողմից

09.04.2018 16:00

Հաճախ է պատահում, որ անհրաժեշտ է լինում վերլուծել որոշակի սոցիալական երևույթ և տեղեկատվություն ստանալ դրա մասին։ Նման առաջադրանքները հաճախ առաջանում են վիճակագրության մեջ և վիճակագրական ուսումնասիրություններ. Լիովին սահմանված սոցիալական երևույթի ստուգումը հաճախ անհնար է: Օրինակ՝ ինչպե՞ս պարզել բնակչության կամ որոշակի քաղաքի բոլոր բնակիչների կարծիքը ցանկացած հարցի վերաբերյալ։ Բացարձակապես բոլորին հարցնելը գրեթե անհնար է և շատ աշխատատար: Նման դեպքերում մեզ անհրաժեշտ է նմուշ: Սա հենց այն հայեցակարգն է, որի վրա հիմնված են գրեթե բոլոր հետազոտություններն ու վերլուծությունները:

Ինչ է նմուշը

Որոշակի սոցիալական երևույթը վերլուծելիս անհրաժեշտ է տեղեկատվություն ստանալ դրա մասին: Եթե ​​մենք վերցնենք որևէ ուսումնասիրություն, ապա կարող ենք տեսնել, որ ուսումնասիրության օբյեկտի ամբողջության յուրաքանչյուր միավոր չէ, որ ենթակա է հետազոտության և վերլուծության: Այս ամբողջության միայն որոշակի մասն է հաշվի առնվում։ Այս գործընթացը նմուշառում է. երբ ուսումնասիրվում են հավաքածուից միայն որոշակի միավորներ:

Իհարկե, շատ բան կախված է նմուշի տեսակից: Բայց կան նաև հիմնական կանոններ. Հիմնականում ասվում է, որ բնակչությունից ընտրությունը պետք է լինի բացարձակ պատահական։ Օգտագործվող բնակչության միավորները չպետք է ընտրվեն որևէ չափանիշով: Կոպիտ ասած, եթե անհրաժեշտ է որոշակի քաղաքի բնակչությունից հավաքել բնակչություն և ընտրել միայն տղամարդկանց, ապա ուսումնասիրության մեջ սխալ կլինի, քանի որ ընտրությունը պատահական չի եղել, այլ ընտրվել է ըստ սեռի։ Նմուշառման գրեթե բոլոր մեթոդները հիմնված են այս կանոնի վրա:

Նմուշառման կանոններ

Որպեսզի ընտրված հավաքածուն արտացոլի ամբողջ երևույթի հիմնական որակները, այն պետք է կառուցվի հատուկ օրենքների համաձայն, որտեղ հիմնական ուշադրությունը պետք է դարձնել հետևյալ կատեգորիաներին.

• ընտրանք (նմուշի բնակչություն);
• ընդհանուր բնակչություն;
• ներկայացուցչականություն;
• ներկայացուցչական սխալ;
• բնակչության միավոր;
• նմուշառման մեթոդներ.

Ընտրովի դիտարկման և նմուշառման առանձնահատկությունները հետևյալն են.

1. Ստացված բոլոր արդյունքները հիմնված են մաթեմատիկական օրենքների և կանոնների վրա, այսինքն՝ ուսումնասիրության ճիշտ անցկացման և ճիշտ հաշվարկների դեպքում արդյունքները չեն աղավաղվի սուբյեկտիվ հիմունքներով։
2. Այն հնարավորություն է տալիս շատ ավելի արագ և ավելի քիչ ժամանակով և ռեսուրսներով արդյունքի հասնել՝ ուսումնասիրելով ոչ թե իրադարձությունների ամբողջությունը, այլ դրանց մի մասը։
3. Այն կարող է օգտագործվել տարբեր առարկաներ ուսումնասիրելու համար՝ սկսած կոնկրետ խնդիրներից, օրինակ՝ մեզ հետաքրքրող խմբի տարիքից, սեռից մինչև հասարակական կարծիքի ուսումնասիրություն կամ բնակչության նյութական աջակցության մակարդակ:

Ընտրովի դիտարկում

Ընտրովի - սա այնպիսի վիճակագրական դիտարկում է, որում հետազոտության է ենթարկվում ոչ թե ուսումնասիրված ամբողջ բնակչությունը, այլ դրա միայն որոշ մասը՝ ընտրված որոշակի ձևով, և այս մասի ուսումնասիրության արդյունքները վերաբերում են ողջ բնակչությանը: Այս մասը կոչվում է նմուշառման շրջանակ: Սա միակ միջոցն է ուսումնասիրելու օբյեկտի մեծ զանգվածը:

Բայց ընտրովի դիտարկումը կարող է օգտագործվել միայն այն դեպքերում, երբ անհրաժեշտ է ուսումնասիրել միայն միավորների փոքր խումբը: Օրինակ՝ աշխարհում տղամարդկանց և կանանց հարաբերակցությունն ուսումնասիրելիս կկիրառվի ընտրովի դիտարկում։ Հասկանալի պատճառներով անհնար է հաշվի առնել մեր մոլորակի յուրաքանչյուր բնակչի։

Բայց նույն ուսումնասիրությամբ, բայց ոչ թե երկրագնդի բոլոր բնակիչների, այլ որոշակի 2 «Ա» դասի կոնկրետ դպրոցում, որոշակի քաղաքում, որոշակի երկրում, ընտրովի դիտարկումից կարելի է հրաժարվել։ Ի վերջո, միանգամայն հնարավոր է վերլուծել ուսումնասիրության օբյեկտի ամբողջ զանգվածը: Պետք է հաշվել այս դասարանի տղաներին ու աղջիկներին՝ այդպիսին կլինի հարաբերակցությունը։

Նմուշ և բնակչություն

Դա իրականում այնքան էլ դժվար չէ, որքան թվում է: Ցանկացած ուսումնասիրության օբյեկտում կա երկու համակարգ՝ ընդհանուր և ընտրանքային բնակչություն: Ի՞նչ է դա։ Բոլոր միավորները պատկանում են գեներալին։ Իսկ ընտրանքին` ընդհանուր բնակչության այն միավորները, որոնք վերցվել են ընտրանքի համար: Եթե ​​ամեն ինչ ճիշտ է արված, ապա ընտրված մասը կլինի ամբողջ (ընդհանուր) բնակչության կրճատված դասավորությունը:

Եթե ​​խոսենք ընդհանուր պոպուլյացիայի մասին, ապա կարող ենք առանձնացնել նրա սորտերից միայն երկուսը՝ որոշակի և անորոշ ընդհանուր պոպուլյացիան։ Կախված է նրանից, թե տվյալ համակարգի միավորների ընդհանուր թիվը հայտնի է, թե ոչ։ Եթե ​​սա որոշակի պոպուլյացիա է, ապա նմուշառումն ավելի հեշտ կլինի, քանի որ հայտնի է, թե քանի տոկոսն է ընդհանուրմիավորները նմուշառվելու են:

Այս պահը շատ անհրաժեշտ է հետազոտության մեջ։ Օրինակ, եթե անհրաժեշտ է ուսումնասիրել որոշակի գործարանում ցածրորակ հրուշակեղենի արտադրանքի տոկոսը: Ենթադրենք, որ բնակչությունն արդեն սահմանված է։ Հաստատ հայտնի է, որ այս ձեռնարկությունը տարեկան արտադրում է 1000 հրուշակեղեն։ Եթե ​​այս հազարից 100 պատահական հրուշակեղենի նմուշ պատրաստենք և ուղարկենք փորձաքննության, ապա սխալը նվազագույն կլինի։ Կոպիտ ասած՝ բոլոր ապրանքների 10%-ը ենթարկվել է հետազոտության, և արդյունքների հիման վրա, հաշվի առնելով ներկայացուցչական սխալը, կարելի է խոսել բոլոր ապրանքների անորակության մասին։

Եվ եթե դուք 100 հրուշակեղենի նմուշ եք պատրաստում անորոշ ընդհանուր բնակչությունից, որտեղ իրականում կար, ասենք, 1 միլիոն միավոր, ապա նմուշի արդյունքը և բուն ուսումնասիրությունը կլինի խիստ անհավանական և ոչ ճշգրիտ: Զգո՞ւմ եք տարբերությունը: Հետևաբար, ընդհանուր բնակչության որոշակիությունը շատ դեպքերում չափազանց կարևոր է և մեծապես ազդում է ուսումնասիրության արդյունքի վրա:

Բնակչության ներկայացուցչականությունը

Այսպիսով, հիմա ամենակարևոր հարցերից մեկը՝ ինչպիսի՞ն պետք է լինի նմուշը։ Սա ուսումնասիրության ամենակարեւոր կետն է: Այս փուլում անհրաժեշտ է հաշվարկել նմուշը և ընտրել միավորները ընդհանուր թիվընրա մեջ: Պոպուլյացիան ճիշտ է ընտրվել, եթե ընտրանքում մնում են ընդհանուր բնակչության որոշակի հատկանիշներ և բնութագրեր: Սա կոչվում է ներկայացուցչականություն:

Այսինքն, եթե ընտրվելուց հետո մի մասը պահպանում է նույն միտումներն ու բնութագրերը, ինչ հետազոտվածի ամբողջ քանակությունը, ապա այդպիսի պոպուլյացիան կոչվում է ներկայացուցչական։ Բայց ոչ բոլոր կոնկրետ նմուշները կարող են ընտրվել ներկայացուցչական բնակչությունից: Կան նաև հետազոտության այնպիսի օբյեկտներ, որոնց նմուշը պարզապես ներկայացուցչական լինել չի կարող։ Այստեղից է գալիս ներկայացուցչական սխալ հասկացությունը: Բայց այս մասին խոսենք մի փոքր ավելի։

Ինչպես կատարել նմուշ

Այսպիսով, ներկայացուցչականությունը առավելագույնի հասցնելու համար կան երեք հիմնական նմուշառման կանոններ.

1. Ընտրանքի թվի ամենաեզակի ցուցանիշը համարվում է 20%: 20% վիճակագրական ընտրանքը գրեթե միշտ կտա իրականությանը հնարավորինս մոտ արդյունք։ Միևնույն ժամանակ, ընդհանուր բնակչության հավաքագրված ավելի մեծ հատվածին փոխանցելու կարիք չկա։ Ընտրանքի 20%-ը այն ցուցանիշն է, որը մշակվել է բազմաթիվ ուսումնասիրությունների արդյունքում: Եկեք նայենք ևս մի քանի տեսության: Որքան մեծ է ընտրանքը, այնքան փոքր է ներկայացուցչականության սխալը և ավելի ճշգրիտ է հետազոտության արդյունքը: Որքան միավորների քանակով ընտրանքային բնակչությունը մոտ լինի ընդհանուր բնակչությանը, այնքան ավելի ճշգրիտ և ճիշտ կլինեն արդյունքները: Ի վերջո, եթե դուք ուսումնասիրեք ամբողջ համակարգը, ապա արդյունքը կլինի 100%: Բայց այստեղ ընտրություն չկա: Սրանք այն ուսումնասիրություններն են, որոնցում ուսումնասիրվում է ամբողջ զանգվածը, բոլոր միավորները, ուստի սա մեզ չի հետաքրքրում:
2. Ընդհանուր բնակչության 20%-ի վերամշակման աննպատակահարմարության դեպքում թույլատրվում է ուսումնասիրել բնակչության միավորները առնվազն 1001-ի չափով։ Սա նաև ուսումնասիրության օբյեկտի զանգվածի ուսումնասիրության ցուցիչներից է։ , որը ժամանակի ընթացքում զարգացել է։ Իհարկե, այն ճշգրիտ արդյունքներ չի տա հետազոտությունների մեծ զանգվածների դեպքում, բայց այն հնարավորինս մոտեցնելու է նմուշի հնարավոր ճշգրտությանը:
3. Վիճակագրության մեջ կան բազմաթիվ բանաձևեր և աղյուսակներ: Կախված ուսումնասիրության օբյեկտից և նմուշառման չափանիշից՝ նպատակահարմար է ընտրել այս կամ այն ​​բանաձևը։ Բայց այս տարրը օգտագործվում է բարդ և բազմափուլ ուսումնասիրություններում:

Ներկայացուցչականության սխալ (սխալ):

Ընտրված նմուշի որակի հիմնական բնութագիրը «ներկայացուցչական սխալ» հասկացությունն է։ Ի՞նչ է դա։ Սրանք որոշակի անհամապատասխանություններ են ընտրովի և շարունակական դիտարկման ցուցանիշների միջև։ Ըստ սխալի ցուցիչների՝ ներկայացուցչականությունը բաժանվում է հուսալի, սովորական և մոտավոր։ Այսինքն՝ ընդունելի են համապատասխանաբար մինչեւ 3%, 3-ից 10% եւ 10-ից 20% շեղումները։ Չնայած վիճակագրության մեջ ցանկալի է, որ սխալը չգերազանցի 5-6%-ը։ Հակառակ դեպքում, առիթ կա խոսելու ընտրանքի ոչ բավարար ներկայացուցչականության մասին։ Ներկայացուցչական սխալը հաշվարկելու համար և ինչպես է այն ազդում ընտրանքի կամ բնակչության վրա, հաշվի են առնվում բազմաթիվ գործոններ.

1. Հավանականությունը, որով պետք է ճշգրիտ արդյունք ստանալ:
2. Նմուշառման միավորների քանակը: Ինչպես նշվեց ավելի վաղ, որքան փոքր լինի միավորների թիվը նմուշում, այնքան մեծ կլինի ներկայացուցչական սխալը և հակառակը:
3. Ուսումնասիրվող բնակչության համասեռությունը. Որքան ավելի տարասեռ լինի բնակչությունը, այնքան ավելի մեծ կլինի ներկայացուցչական սխալը: Բնակչության ներկայացուցչական լինելու ունակությունը կախված է նրա բոլոր բաղկացուցիչ միավորների միատարրությունից:
4. Ընտրանքային բնակչության մեջ միավորների ընտրության մեթոդ:

Հատուկ ուսումնասիրություններում միջինի տոկոսային սխալը սովորաբար սահմանում է հենց ինքը՝ հետազոտողը, դիտորդական ծրագրի հիման վրա և ըստ նախորդ ուսումնասիրությունների տվյալների: Որպես կանոն ընդունելի է համարվում նմուշառման առավելագույն սխալը (ներկայացուցչական սխալը) 3-5%-ի սահմաններում։

Միշտ չէ, որ ավելին ավելի լավ է

Հարկ է նաև հիշել, որ ընտրովի դիտարկում կազմակերպելիս հիմնականը դրա ծավալը ընդունելի նվազագույնի հասցնելն է։ Միևնույն ժամանակ, չպետք է ձգտել չափից ավելի նվազեցնել ընտրանքային սխալի սահմանները, քանի որ դա կարող է հանգեցնել ընտրանքային տվյալների քանակի չհիմնավորված աճի և, հետևաբար, նմուշառման արժեքի ավելացման:

Միևնույն ժամանակ, ներկայացուցչական սխալի չափը չպետք է չափազանց մեծացվի: Ի վերջո, այս դեպքում, թեև ընտրանքի չափի նվազում կլինի, բայց դա կհանգեցնի ստացված արդյունքների հուսալիության վատթարացման։

Ի՞նչ հարցեր են սովորաբար տալիս հետազոտողը:

Ցանկացած հետազոտություն, եթե իրականացվել է, ինչ-որ նպատակով է և ինչ-որ արդյունքներ ստանալու համար։ Ընտրանքային հարցում անցկացնելիս, որպես կանոն, սկզբնական հարցերն են.

1. Սահմանում պահանջվող գումարընմուշառման միավորներ, այսինքն՝ քանի միավոր է հետազոտվելու։ Բացի այդ, ճշգրիտ ուսումնասիրության համար բնակչությունը պետք է լինի ներկայացուցչական:
2. Ներկայացուցչականության սխալի հաշվարկը հաստատված հավանականության մակարդակով. Անմիջապես պետք է նշել, որ ընտրովի ուսումնասիրությունները չեն կատարվում 100% հավանականության մակարդակով։ Եթե ​​որոշակի հատվածի ուսումնասիրություն իրականացրած մարմինը պնդում է, որ դրանց արդյունքները ճշգրիտ են՝ 100% հավանականությամբ, ապա դա սուտ է։ Երկար տարիների պրակտիկան արդեն հաստատել է ճիշտ իրականացված ընտրանքային ուսումնասիրության հավանականության տոկոսը: Այս ցուցանիշը կազմում է 95,4%:

Ընտրանքում հետազոտական ​​միավորների ընտրության մեթոդները

Ամեն նմուշ չէ, որ ներկայացուցչական է: Երբեմն միևնույն նշանը տարբեր կերպ է արտահայտվում ամբողջության և մասի մեջ։ Ներկայացուցչականության պահանջներին հասնելու համար նպատակահարմար է օգտագործել տարբեր հնարքներնմուշի ստեղծում. Ավելին, այս կամ այն ​​մեթոդի կիրառումը կախված է կոնկրետ հանգամանքներից: Այս նմուշառման մեթոդներից մի քանիսը ներառում են.

• պատահական ընտրություն;
• մեխանիկական ընտրություն;
• բնորոշ ընտրություն;
• սերիական (ներդիր) ընտրություն.

Պատահական ընտրությունը բնակչության միավորների պատահական ընտրությանն ուղղված գործողությունների համակարգ է, երբ ընտրանքում ընդգրկվելու հավանականությունը հավասար է ընդհանուր բնակչության բոլոր միավորների համար: Այս տեխնիկան նպատակահարմար է կիրառել միայն միատարրության և դրա բնորոշ հատկանիշների փոքր քանակի դեպքում: Հակառակ դեպքում՝ ոմանք բնավորության գծերըընտրանքում չընդգրկվելու ռիսկը. Պատահական ընտրության առանձնահատկությունները ընկած են նմուշառման բոլոր այլ մեթոդների հիմքում:

Միավորների մեխանիկական ընտրությունը կատարվում է որոշակի ընդմիջումով: Եթե ​​անհրաժեշտ է ձևավորել կոնկրետ հանցագործությունների նմուշ, ապա հնարավոր է յուրաքանչյուր 5-րդ, 10-րդ կամ 15-րդ քարտը հանել արձանագրված հանցագործությունների բոլոր վիճակագրական գրառումներից՝ կախված դրանց ընդհանուր թվից և առկա նմուշի չափերից։ Այս մեթոդի թերությունն այն է, որ ընտրությունից առաջ անհրաժեշտ է ունենալ բնակչության միավորների ամբողջական հաշվառում, այնուհետև պետք է անցկացնել վարկանիշ, և միայն դրանից հետո հնարավոր է նմուշառել որոշակի ընդմիջումով։ Այս մեթոդը շատ ժամանակ է պահանջում, ուստի այն հաճախ չի օգտագործվում:

Տիպիկ (տարածաշրջանային) ընտրությունը ընտրանքի մի տեսակ է, որտեղ ընդհանուր բնակչությունը բաժանվում է միատարր խմբերի՝ ըստ որոշակի հատկանիշի: Երբեմն հետազոտողները «խմբերի» փոխարեն օգտագործում են այլ տերմիններ՝ «թաղամասեր» և «գոտիներ»: Այնուհետև յուրաքանչյուր խմբից պատահականության սկզբունքով ընտրվում են որոշակի թվով միավորներ՝ ընդհանուր բնակչության մեջ խմբի մասնաբաժնի համամասնությամբ: Տիպիկ ընտրությունը հաճախ իրականացվում է մի քանի փուլով.

Սերիական նմուշառումը մեթոդ է, որի դեպքում միավորների ընտրությունն իրականացվում է խմբերով (շարքերով), և ընտրված խմբի (սերիաների) բոլոր միավորները ենթակա են փորձաքննության: Այս մեթոդի առավելությունն այն է, որ երբեմն ավելի դժվար է լինում առանձին միավորներ ընտրելը, քան շարքերը, օրինակ՝ պատիժ կրող անձին ուսումնասիրելիս։ Ընտրված տարածքների, գոտիների շրջանակներում կիրառվում է առանց բացառության բոլոր ստորաբաժանումների ուսումնասիրությունը, օրինակ՝ կոնկրետ հաստատությունում պատիժ կրող բոլոր անձանց ուսումնասիրությունը։

Կիևյան փողոց, 16 0016 Հայաստան, Երևան +374 11 233 255

Նմուշկամ նմուշառման շրջանակ- դեպքերի մի շարք (առարկաներ, առարկաներ, իրադարձություններ, նմուշներ), օգտագործելով որոշակի ընթացակարգ, ընտրված ընդհանուր բնակչությանից հետազոտությանը մասնակցելու համար:

Նմուշի բնութագրերը.

§ Նմուշի որակական բնութագրերը. կոնկրետ ում ենք ընտրում և նմուշի կառուցման ինչ մեթոդներ ենք օգտագործում դրա համար:

§ Նմուշի քանակական բնութագրերը՝ քանի դեպք ենք ընտրում, այլ կերպ ասած՝ ընտրանքի չափը:

Նմուշառման անհրաժեշտություն

§ Ուսումնասիրության առարկան շատ ընդարձակ է. Օրինակ, համաշխարհային ընկերության արտադրանքի սպառողները աշխարհագրորեն ցրված շուկաների հսկայական քանակ են:

§ Առաջնային տեղեկատվության հավաքագրման անհրաժեշտություն կա.

Նմուշի չափը

Նմուշի չափը- նմուշի մեջ ընդգրկված դեպքերի քանակը. Վիճակագրական նկատառումներից ելնելով` խորհուրդ է տրվում, որ դեպքերի թիվը լինի առնվազն 30-35:

Կախված և անկախ նմուշներ

Երկու (կամ ավելի) նմուշներ համեմատելիս դրանց կախվածությունը կարևոր պարամետր է: Եթե ​​հնարավոր է հաստատել հոմոմորֆ զույգ (այսինքն, երբ X նմուշից մեկ դեպքը համապատասխանում է Y նմուշի մեկ և միայն մեկ դեպքի և հակառակը) յուրաքանչյուր դեպքի համար երկու նմուշում (և կապի այս հիմքը կարևոր է հատկանիշի համար. չափված նմուշներում), այդպիսի նմուշները կոչվում են կախյալ. Կախված ընտրության օրինակներ.

§ զույգ երկվորյակներ,

§ ցանկացած հատկանիշի երկու չափում փորձարարական բացահայտումից առաջ և հետո,

§ ամուսիններ և կանայք

Եթե ​​նմուշների միջև նման հարաբերություն չկա, ապա այդ նմուշները համարվում են անկախ, օրինակ:

§ տղամարդիկ եւ կանայք,

§ հոգեբաններ և մաթեմատիկոսներ.

Համապատասխանաբար, կախված նմուշները միշտ ունեն նույն չափը, մինչդեռ անկախ նմուշների չափերը կարող են տարբերվել:

Նմուշները համեմատվում են՝ օգտագործելով տարբեր վիճակագրական չափանիշներ.

§ Ուսանողի t-test

§ Wilcoxon թեստ

§ Mann-Whitney U-թեստ

§ Նշանի չափանիշ

Ներկայացուցչականություն

Նմուշը կարող է համարվել ներկայացուցչական կամ ոչ ներկայացուցչական:

Ոչ ներկայացուցչական նմուշի օրինակ

Միացյալ Նահանգներում ոչ ներկայացուցչական նմուշառման ամենահայտնի պատմական օրինակներից մեկը համարվում է միջադեպը, որը տեղի է ունեցել ընթացքում. նախագահական ընտրություններ 1936 թվականին։ Litrery Digest-ը, որը հաջողությամբ կանխատեսել էր նախորդ մի քանի ընտրությունների իրադարձությունները, սխալ հաշվարկներ կատարեց՝ ուղարկելով տասը միլիոն թեստային քվեաթերթիկներ իր բաժանորդներին, ինչպես նաև երկրի հեռախոսագրքերից ընտրված մարդկանց և մեքենաների գրանցման ցուցակներից մարդկանց: Վերադարձված քվեաթերթիկների 25%-ում (մոտ 2,5 մլն) ձայները բաշխվել են հետևյալ կերպ.

§ 57%-ը ձեռնտու էր հանրապետական ​​թեկնածու Ալֆ Լանդոնին

§ 40%-ն ընտրել է այն ժամանակվա դեմոկրատ նախագահ Ֆրանկլին Ռուզվելտին

Ինչպես հայտնի է, Ռուզվելտը փաստացի ընտրություններում հաղթել է ձայների ավելի քան 60%-ով։ The Litreary Digest-ի սխալը հետևյալն էր. ցանկանալով բարձրացնել ընտրանքի ներկայացուցչականությունը, քանի որ նրանք գիտեին, որ իրենց բաժանորդների մեծամասնությունն իրեն համարում էր հանրապետական, նրանք ընդլայնեցին ընտրանքը հեռախոսային գրքերից և գրանցման ցուցակներից ընտրված մարդկանցով: Այնուամենայնիվ, նրանք հաշվի չառան ժամանակակից իրողությունները և փաստորեն հավաքագրեցին ավելի շատ հանրապետականների. Մեծ դեպրեսիայի ժամանակ հիմնականում միջին և բարձր խավն էր (այսինքն հանրապետականների մեծ մասը, ոչ թե դեմոկրատները), ովքեր կարող էին իրենց թույլ տալ ունենալ հեռախոսներ և մեքենաներ:

Նմուշներից խմբերի կառուցման պլանի տեսակները

Խմբային շինարարության պլանի մի քանի հիմնական տեսակներ կան.

1. ՈՒսումնասիրել փորձարարական և վերահսկիչ խմբերի հետ, որոնք տեղադրված են տարբեր պայմաններում.

§ Ուսումնասիրել փորձարարական և վերահսկիչ խմբերի հետ՝ օգտագործելով զույգ ընտրության ռազմավարությունը

2. Հետազոտություն՝ օգտագործելով միայն մեկ խումբ՝ փորձարարական:

3. Հետազոտություն՝ օգտագործելով խառը (գործոնային) պլան - բոլոր խմբերը տեղադրվում են տարբեր պայմաններում:

]Նմուշառման տեսակները

Նմուշները բաժանվում են երկու տեսակի.

§ հավանական

§ անհավանականություն

Հավանականության նմուշներ

1. Պարզ հավանականության նմուշառում.

§ Պարզ նմուշառում. Նման ընտրանքի օգտագործումը հիմնված է այն ենթադրության վրա, որ յուրաքանչյուր պատասխանող ընտրանքում ընդգրկվելու հավանականությունը հավասար է: Բնակչության ընդհանուր ցուցակի հիման վրա կազմվում են հարցվողների թվով քարտեր։ Դրանք տեղադրվում են տախտակամածի մեջ, խառնում, և պատահականության սկզբունքով դրանցից քարտ են հանում, մի թիվ են գրում, հետո հետ են վերադարձնում։ Ավելին, ընթացակարգը կրկնվում է այնքան անգամ, որքան անհրաժեշտ է նմուշի չափը: Մինուս՝ ընտրության միավորների կրկնություն:

Պարզ պատահական նմուշի կառուցման ընթացակարգը ներառում է հետևյալ քայլերը.

1. պետք է ստանալ ամբողջական ցանկըընդհանուր բնակչության անդամները և համարակալեք այս ցուցակը: Նման ցուցակը, հիշեցում, կոչվում է նմուշառման շրջանակ;

2. որոշել ակնկալվող ընտրանքի չափը, այսինքն՝ հարցվողների ակնկալվող թիվը.

3. Պատահական թվերի աղյուսակից հանել այնքան թվեր, որքան մեզ անհրաժեշտ են նմուշային միավորներ: Եթե ​​ընտրանքը պետք է ներառի 100 հոգի, ապա աղյուսակից վերցվում են 100 պատահական թվեր։ Այս պատահական թվերը կարող են ստեղծվել համակարգչային ծրագրի միջոցով:

4. բազային ցանկից ընտրել այն դիտարկումները, որոնց թվերը համապատասխանում են գրված պատահական թվերին

§ Պարզ պատահական նմուշառումն ակնհայտ առավելություններ ունի: Այս մեթոդը չափազանց հեշտ է հասկանալ: Հետազոտության արդյունքները կարող են տարածվել ուսումնասիրվող բնակչության վրա: Վիճակագրական եզրակացության մոտեցումների մեծ մասը ներառում է տեղեկատվության հավաքագրում՝ օգտագործելով պարզ պատահական նմուշ: Այնուամենայնիվ, պարզ պատահական ընտրանքի մեթոդն ունի առնվազն չորս նշանակալի սահմանափակում.

1. Հաճախ դժվար է ստեղծել նմուշառման շրջանակ, որը թույլ կտա պարզ պատահական նմուշ:

2. Պարզ պատահական ընտրանքի օգտագործման արդյունքը կարող է լինել մեծ բնակչություն, կամ մեծ աշխարհագրական տարածքում բաշխված բնակչություն, ինչը զգալիորեն մեծացնում է տվյալների հավաքագրման ժամանակն ու արժեքը:

3. Պարզ պատահական նմուշի կիրառման արդյունքները հաճախ բնութագրվում են ցածր ճշգրտությամբ և ավելի մեծ ստանդարտ սխալով, քան այլ հավանականական մեթոդների կիրառման արդյունքները:

4. ՀՊԾ-ի կիրառման արդյունքում կարող է ձևավորվել ոչ ներկայացուցչական նմուշ: Թեև պարզ պատահական ընտրությամբ ստացված նմուշները, միջին հաշվով, համարժեք են ներկայացնում բնակչության թիվը, դրանցից մի քանիսը չափազանց սխալ են ներկայացնում ուսումնասիրվող պոպուլյացիան: Դրա հավանականությունը հատկապես մեծ է փոքր նմուշի չափով:

§ Պարզ չկրկնվող նմուշառում. Նմուշի կառուցման կարգը նույնն է, միայն պատասխանողների համարներով քարտերը հետ չեն վերադարձվում տախտակամած:

1. Համակարգված հավանականության նմուշառում. Դա պարզ հավանականության նմուշի պարզեցված տարբերակ է։ Բնակչության ընդհանուր ցուցակի հիման վրա հարցվողներն ընտրվում են որոշակի ընդմիջումով (K): K-ի արժեքը որոշվում է պատահականորեն: Առավել հուսալի արդյունքը ձեռք է բերվում միատարր ընդհանուր պոպուլյացիայի դեպքում, հակառակ դեպքում քայլի չափը և նմուշի որոշ ներքին ցիկլային օրինաչափություններ կարող են համընկնել (նմուշի խառնում): Դեմ. նույնը, ինչ պարզ հավանականության նմուշում:

2. Սերիական (ներդիր) նմուշառում. Ընտրանքի միավորներն են վիճակագրական շարքերը (ընտանիք, դպրոց, թիմ և այլն): Ընտրված տարրերը ենթարկվում են շարունակական փորձաքննության։ Վիճակագրական միավորների ընտրությունը կարող է կազմակերպվել ըստ պատահական կամ համակարգված ընտրանքի տեսակի: Դեմ. ավելի մեծ միատարրության հնարավորություն, քան ընդհանուր բնակչության մեջ:

3. Գոտիավորված նմուշառում. Տարասեռ պոպուլյացիայի դեպքում, նախքան սելեկցիոն ցանկացած տեխնիկայի հետ հավանականության նմուշառում կիրառելը, խորհուրդ է տրվում պոպուլյացիան բաժանել միատարր մասերի, այդպիսի նմուշը կոչվում է գոտիավորված նմուշ։ Գոտիավորման խմբերը կարող են լինել ինչպես բնական կազմավորումներ (օրինակ՝ քաղաքային թաղամասեր), այնպես էլ հետազոտության հիմքում ընկած ցանկացած հատկանիշ: Նշանը, որի հիման վրա կատարվում է բաժանումը, կոչվում է շերտավորման և գոտիավորման նշան։

4. «Հարմար» ընտրություն. Նմուշառման «հարմարավետ» ընթացակարգը բաղկացած է «հարմար» նմուշառման միավորների հետ կապ հաստատելուց՝ մի խումբ ուսանողների, սպորտային թիմի, ընկերների և հարևանների հետ: Եթե ​​անհրաժեշտ է տեղեկատվություն ստանալ նոր հայեցակարգի նկատմամբ մարդկանց արձագանքների մասին, ապա նման նմուշը միանգամայն ողջամիտ է։ Հարցաթերթիկների նախնական փորձարկման համար հաճախ օգտագործվում է «հարմարավետ» ընտրանք:

Անհավատալի նմուշներ

Նման ընտրանքում ընտրությունը կատարվում է ոչ թե պատահականության սկզբունքներով, այլ սուբյեկտիվ չափանիշներով՝ մատչելիություն, տիպիկություն, հավասար ներկայացվածություն և այլն։

1. Քվոտայի նմուշ - նմուշը կառուցված է որպես մոդել, որը վերարտադրում է ընդհանուր բնակչության կառուցվածքը ուսումնասիրված բնութագրերի քվոտաների (համամասնությունների) տեսքով: Ուսումնասիրվող բնութագրերի տարբեր համակցությամբ ընտրանքային տարրերի քանակը որոշվում է այնպես, որ այն համապատասխանի ընդհանուր բնակչության մեջ դրանց տեսակարար կշռին (համամասնությանը): Այսպիսով, օրինակ, եթե մենք ունենք ընդհանուր բնակչություն՝ 5000 մարդ, որից 2000 կին և 3000 տղամարդ, ապա քվոտային ընտրանքում կունենանք 20 կին և 30 տղամարդ, կամ 200 կին և 300 տղամարդ։ Քվոտաների նմուշներն առավել հաճախ հիմնված են ժողովրդագրական չափանիշների վրա՝ սեռ, տարիք, տարածաշրջան, եկամուտ, կրթություն և այլն: Դեմ. սովորաբար նման նմուշները ներկայացուցչական չեն, քանի որ անհնար է միանգամից մի քանի սոցիալական պարամետր հաշվի առնել։ Կողմերը՝ հեշտ հասանելի նյութ։

2. Ձնագնդի մեթոդ. Նմուշը կառուցված է հետևյալ կերպ. Յուրաքանչյուր պատասխանող, սկսած առաջինից, խնդրում է կապ հաստատել իր ընկերների, գործընկերների, ծանոթների հետ, ովքեր կհամապատասխանեն ընտրության պայմաններին և կարող են մասնակցել ուսումնասիրությանը: Այսպիսով, բացառությամբ առաջին քայլի, նմուշը ձևավորվում է հենց ուսումնասիրության օբյեկտների մասնակցությամբ: Մեթոդը հաճախ օգտագործվում է, երբ անհրաժեշտ է գտնել և հարցազրույց վերցնել հարցվողների դժվարամատչելի խմբերից (օրինակ՝ բարձր եկամուտ ունեցող հարցվողներ, նույն մասնագիտական ​​խմբին պատկանող հարցվողներ, որոշ նմանատիպ հոբբիներ / կրքեր ունեցող հարցվողներ և այլն): )

3. Ինքնաբուխ նմուշ՝ այսպես կոչված «առաջին եկածի» նմուշ։ Հաճախ օգտագործվում է հեռուստատեսության և ռադիոյի հարցումներում: Ինքնաբուխ նմուշների չափն ու կազմը նախապես հայտնի չէ, և որոշվում է միայն մեկ պարամետրով՝ հարցվողների ակտիվությամբ։ Թերությունները. անհնար է պարզել, թե ինչպիսի ընդհանուր բնակչություն են ներկայացնում հարցվողները, և արդյունքում անհնար է որոշել ներկայացուցչականությունը:

4. Երթուղային հետազոտություն - հաճախ օգտագործվում է, եթե ուսումնասիրության միավորը ընտանիքն է: Քարտեզի վրա տեղանքորտեղ կկատարվի հարցումը, բոլոր փողոցները համարակալված են։ Աղյուսակի (գեներատորի) օգնությամբ ընտրվում են պատահական թվեր մեծ թվեր. Յուրաքանչյուր մեծ թիվ համարվում է բաղկացած 3 բաղադրիչից՝ փողոցի համար (2-3 առաջին համար), տան համար, բնակարանի համար։ Օրինակ՝ 14832 թիվը՝ 14-ը փողոցի համարն է քարտեզի վրա, 8-ը՝ տան համարը, 32-ը՝ բնակարանի համարը։

5. Գոտիավորված նմուշառում` բնորոշ օբյեկտների ընտրությամբ: Եթե ​​գոտիավորումից հետո յուրաքանչյուր խմբից ընտրվում է տիպիկ օբյեկտ, այսինքն. օբյեկտ, որը, ըստ ուսումնասիրության մեջ ուսումնասիրված բնութագրերի մեծ մասի, մոտենում է միջինին, նման նմուշը կոչվում է գոտիավորված՝ բնորոշ օբյեկտների ընտրությամբ:

6.Մոդալ ընտրություն. 7. փորձագիտական ​​նմուշ. 8. Տարասեռ նմուշ.

Խմբերի կառուցման ռազմավարություններ

Խմբերի ընտրություն նրանց մասնակցության համար հոգեբանական փորձիրականացվում է տարբեր ռազմավարությունների օգնությամբ, որոնք անհրաժեշտ են ներքին և արտաքին վավերականության առավելագույն հնարավոր համապատասխանությունն ապահովելու համար:

§ Պատահականացում (պատահական ընտրություն)

§ Զույգ ընտրություն

§ ստրատոմետրիկ ընտրություն

§ Մոտավոր մոդելավորում

§ Իրական խմբերի ներգրավում

Պատահականացում

Պատահականացում, կամ պատահական ընտրություն, օգտագործվում է պարզ պատահական նմուշներ ստեղծելու համար։ Նման ընտրանքի օգտագործումը հիմնված է այն ենթադրության վրա, որ բնակչության յուրաքանչյուր անդամ ընտրանքում ընդգրկվելու հավանականությունը հավասար է: Օրինակ՝ 100 համալսարանականներից պատահական նմուշ պատրաստելու համար կարող եք գլխարկի մեջ դնել բոլոր համալսարանականների անուններով թղթի կտորներ, այնուհետև դրանից հանել 100 կտոր թուղթ. սա կլինի պատահական ընտրություն (Գուդվին Ջ. , էջ 147)։

Զույգ ընտրություն

Զույգ ընտրություն- նմուշային խմբերի կառուցման ռազմավարություն, որտեղ առարկաների խմբերը կազմված են առարկաներից, որոնք համարժեք են փորձի համար նշանակալի կողմնակի պարամետրերի առումով: Այս ռազմավարությունը արդյունավետ է փորձարարական և վերահսկիչ խմբերի օգտագործմամբ փորձերի համար լավագույն տարբերակով՝ երկվորյակ զույգեր ներգրավելու համար (մոնո- և երկձիգոտիկ), քանի որ այն թույլ է տալիս ստեղծել ...

Ստրատոմետրիկ ընտրություն

Ստրատոմետրիկ ընտրություն- պատահականացում շերտերի (կամ կլաստերների) բաշխմամբ: ժամը այս մեթոդըընտրանքով, ընդհանուր բնակչությունը բաժանվում է խմբերի (շերտեր), որոնք ունեն որոշակի բնութագրեր (սեռ, տարիք, քաղաքական նախասիրություններ, կրթություն, եկամուտների մակարդակ և այլն), և ընտրվում են համապատասխան բնութագրեր ունեցող առարկաներ։

Մոտավոր մոդելավորում

Մոտավոր մոդելավորում- սահմանափակ նմուշների կազմում և այս ընտրանքի վերաբերյալ եզրակացությունների ընդհանրացումն ավելի լայն բնակչության համար: Օրինակ, համալսարանի 2-րդ կուրսի ուսանողների ուսումնասիրությանը մասնակցելիս այս հետազոտության տվյալները տարածվում են «17-ից 21 տարեկան մարդկանց վրա»: Նման ընդհանրացումների թույլատրելիությունը չափազանց սահմանափակ է։

Մոտավոր մոդելավորումը մոդելի ձևավորումն է, որը հստակ սահմանված համակարգերի (գործընթացների) դասի համար ընդունելի ճշգրտությամբ նկարագրում է իր վարքը (կամ ցանկալի երևույթները):

Լավ մշակված ուսումնասիրության հիմնական բաղադրիչներից է ընտրանքի սահմանումը և այն, թե որն է ներկայացուցչական նմուշը: Դա նման է տորթի օրինակին: Ի վերջո, պե՞տք չէ ուտել ամբողջ աղանդերը նրա համը հասկանալու համար։ Բավական է մի փոքր մասը։

Այսպիսով, տորթը բնակչությունը (այսինքն՝ բոլոր հարցվողները, ովքեր համապատասխանում են հարցմանը): Դա կարող է արտահայտվել տարածքային առումով, օրինակ՝ միայն Մոսկվայի շրջանի բնակիչները։ Սեռը - միայն կանայք: Կամ ունեն տարիքային սահմանափակումներ՝ ռուսները 65 տարեկանից բարձր են:

Բնակչության թիվը դժվար է հաշվարկել. անհրաժեշտ է ունենալ մարդահամարի կամ նախնական գնահատման հարցումների տվյալներ։ Հետևաբար, սովորաբար ընդհանուր բնակչությունը «գնահատվում» է, և ստացված թվից նրանք հաշվարկում են նմուշառման շրջանակկամ նմուշառում.

Ի՞նչ է ներկայացուցչական նմուշը:

Նմուշհարցվածների հստակ սահմանված թիվ է: Նրա կառուցվածքը պետք է հնարավորինս համընկնի ընդհանուր բնակչության կառուցվածքի հետ՝ ընտրության հիմնական բնութագրերով։

Օրինակ, եթե պոտենցիալ հարցվողները Ռուսաստանի ողջ բնակչությունն են, որտեղ 54%-ը կանայք են, իսկ 46%-ը՝ տղամարդիկ, ապա ընտրանքը պետք է պարունակի ճիշտ նույն տոկոսը։ Եթե ​​պարամետրերը համընկնում են, ապա նմուշը կարելի է անվանել ներկայացուցչական: Սա նշանակում է, որ ուսումնասիրության մեջ անճշտություններն ու սխալները նվազագույնի են հասցվում:

Նմուշի չափը որոշվում է՝ հաշվի առնելով ճշտության և խնայողության պահանջները։ Այս պահանջները հակադարձ համեմատական ​​են միմյանց. որքան մեծ է նմուշի չափը, այնքան ավելի ճշգրիտ կլինի արդյունքը: Ավելին, որքան բարձր է ճշգրտությունը, այնքան համապատասխանաբար ավելի շատ ծախսեր են պահանջվում ուսումնասիրության համար։ Եվ հակառակը, որքան փոքր է նմուշը, այնքան քիչ է այն արժե, այնքան ավելի քիչ ճշգրիտ և պատահական են վերարտադրվում ընդհանուր բնակչության հատկությունները:

Ուստի ընտրության չափը հաշվարկելու համար սոցիոլոգները բանաձև են հորինել և ստեղծել հատուկ հաշվիչ:

Վստահության հավանականությունև վստահության սխալ

Ի՞նչ են նշանակում « վստահության մակարդակը«և» վստահության սխալ«? Վստահության մակարդակը չափումների ճշգրտության չափանիշ է: Վստահության սխալը հետազոտության արդյունքների հնարավոր սխալն է: Օրինակ, ավելի քան 500,00 մարդ ընդհանուր բնակչությամբ (օրինակ՝ բնակվող Նովոկուզնեցկում), ընտրանքը կլինի 384 մարդ՝ 95% վստահության մակարդակով և 5% կամ սխալմամբ (95 վստահության միջակայքով): ± 5%):

Ի՞նչ է հետևում սրանից։ Նման ընտրանքով (384 մարդ) 100 ուսումնասիրություն անցկացնելիս 95 տոկոս դեպքերում ստացված պատասխանները, ըստ վիճակագրության օրենքների, կլինեն բնօրինակի ± 5 տոկոսի սահմաններում։ Եվ մենք կստանանք ներկայացուցչական նմուշ՝ վիճակագրական սխալի նվազագույն հավանականությամբ։

Նմուշի չափի հաշվարկից հետո դուք կարող եք տեսնել, թե արդյոք հարցաշարի վահանակի ցուցադրական տարբերակում կա բավարար թվով պատասխանողներ: Դուք կարող եք ավելին իմանալ, թե ինչպես անցկացնել պանելային հարցում: