ійської, кожного сотого українця і т.п. (Природно, українці та представники інших національностей будуть зустрічатися в списках в середньому в 10 разів рідше росіян).
Вибірка в описаному нами прикладі є пропорційною, так як вона представляє всі страти в тій пропорції, в якій вони містяться в генеральної сукупності. Пропорційний стратифікований відбір особливо важливий для цілей дескриптивної, описової статистики, тобто коли перед дослідником стоїть завдання, грунтуючись на вибірці, описати, як розподілені ті чи інші параметри в різних групах генеральної сукупності. Саме так зазвичай можна сформулювати мету передвиборчого опитування, маркетингового дослідження купівельних переваг і т. п. Ще однією перевагою стратифікованого імовірнісного відбору є зменшення такого джерела загальної помилки виміру, як дисперсія вибірки. Не вдаючись тут у статистичні тонкощі, зауважимо, що стратифікація зменшує так звану стандартну помилку лише в тому випадку, якщо цікавить дослідника мінлива значно варіює між стратами, тобто коли заздалегідь виділені страти (наприклад, вікові групи) сильно відрізняються за рівнем вимірюваної змінної (наприклад, за частотою відвідування дискотек). При цьому відмінності всередині страт повинні бути відносно невеликі, тобто між груповий розкид значень змінної повинен значно перевершувати внутрішньогрупової.
Іноді, однак, основним завданням дослідження є порівняння різних, зазвичай важливих з точки зору деякої теорії, груп всередині вибірки з метою опису деякого співвідношення, що має місце в генеральної сукупності. Деякі з таких В«теоретично релевантнихВ» груп можуть бути досить нечисленними. Для того щоб зробити такі нечисленні групи-субпопуляції статистично порівнянними з іншими групами і, отже, отримати статистично значимі висновки про існуючі (Неіснуючих) міжгрупових відмінностях, можна використовувати два методи. p> Перший метод полягає у збільшенні обсягу вибірки. У цьому випадку пропорційно зростає обсяг В«рідкісноїВ» страти, але настільки ж швидко (а іноді й швидше) зростають витрати на проведення дослідження. Якщо, наприклад, літні люди старше 85 років складають лише 1 / 20 частина цільової сукупності городян-пенсіонерів, то в дослідженні ефективності соціальної роботи з літніми людьми нам знадобиться вибірка обсягом 4000 пенсіонерів, щоб отримати 200 спостережень, що відносяться до рідкісної подсовокупности тих, хто старше 85. p> Інший, більш дешевий, метод полягає в непропорційною стратифікації, тобто в непропорційному відборі з різних подсовокупности. Нерідко виникає необхідність зробити В«поширеніВ» і В«рідкісніВ» страти одно представленими у вибірці. Якщо повернутися до обговорюваної вище прикладу дослідження міського населення, можна, зокрема, представить ; ситуацію, коли необхідно порівняти кулінарні уподобання росіян та українців. Очевидно, не цілком коректно порівнювати 800 росіян і 100 українців. У цьому випадку можна вдатися до непропорційного систематичного відбору з названих страт: якщо відбирати кожного 200-го російського і кожного 25-го українця, ми отримаємо дві цілком зіставні, рівні за обсягом, - 400 і 400 людина - підвибірки (проте ці рівні підвибірки будуть непропорційно репрезентувати частки відповідних подсовокупности, у чому можна переконатися, самостійно зробивши підрахунки за описаними вище формулами).
Вибір між пропорційною і непропорційною стратифікацією дослідник здійснює, виходячи з змістовних і економічних міркувань. Потрібно, однак, мати на увазі деякі В«ПослевиборочниеВ» наслідки непропорційного відбору, з якими соціологи стикаються на стадії аналізу. Зокрема, для отримання більш точних оцінок розподілу досліджуваних змінних іноді доводиться застосовувати так зване зважування (іноді вживають термін В«перезважуваннюВ»). Зважування використовують також для того, щоб виключити вплив деяких типів систематичного зсуву в основі вибірки та інших типів систематичної помилки виміру. Наприклад, зважування корисно для виключення зсувів, виникають через дублювання в списку-основі або, навпаки, через наявність систематичних В«перепустокВ» для якоїсь однієї групи (скажімо, якщо в списку пропущено багато літніх людей, які живуть з дітьми, але прописаних за іншою адресою). Так як необхідність зважування найчастіше викликана порушенням вихідних співвідношень, пропорцій між які входять у цільову сукупність групами, ми опишемо загальну ідею цієї процедури на прикладі непропорційного стратифікованого відбору.
Нагадаємо, що до непропорційною стратифікованої вибірці вдаються у тих випадках, коли точність оцінок для вибірки в цілому або для окремих підгруп (субпопуляцій) всередині вибірки виявляється недостатньою. У цьому випадку частки генеральної сукупності (f) будуть різні для різних страт. Останнє твердження рівнозначно визнанню різної ймовірності попадання у вибірку для одиниць, належать до різних стратам. Як поєднати нерівні ймовірності відбору з даними нами вище визначенням ймовір...
