Метод типичных единиц в многоступенчатой выборке

Социолог чаще всего при отборе гнезд на этих ступе­нях прибегает к приемам, которые условно можно на­звать методом типичных единиц.

Типичные единицы представляют собой объекты, ко­торые могут представлять страты исходя из экспертных оценок по нескольким или даже многим показателям¹.

Указанный подход был использован Ю. В. Арутюняном на первой ступени осуществленного им выборочного обследования сельского населения европейской части РСФСР. Из совокупности областей и краев, находящих­ся в этой части страны, им были отобраны в качестве типических Московская и Калининская области. Красно­дарский край и Татарская АССР. Выбор именно этих ре­гионов обосновывался близостью их половозрастной структуры к соответствующим показателям сельского на­селения европейской части РСФСР [9; 340—341]. Социо­логи библиотеки им. В. И. Ленина из общего числа не­больших городов РСФСР избрали в качестве типичного объекта г. Острогожск Воронежской области. По числен­ности населения в трудоспособном возрасте, доле уча­щихся и по некоторым другим показателям Острогожск оказался близким к среднему небольшому городу [86].

Метод типичных единиц был использован при выбор­ке основной 'базы в некоторых других исследованиях:

выбор г. Пскова как типичного города в исследованиях бюджета свободного времени, Таганрога — как базы ис­следования процесса функционирования общественного мнения [170; 55—56], Калининской области — для изуче­ния правосознания населения [155; 19—20].

В упомянутых выше исследованиях типичные едини­цы выбирались на первых ступенях отбора и представ­ляли собой те или иные территориальные общности (об-

⁴ Метод типичных единиц сближается, а в определенных усло­виях и отождествляется с монографическим обследованием. Одно­временно этот метод близок неслучайной выборке, в частности квотному отбору и методу доступных единиц [328].

ласть или город), на следующих ступенях отбор других единиц осуществлялся в соответствии с принципами слу­чайной выборки.

Вместе с тем проведено значительное число исследо­ваний, в которых в качестве типичных единиц выступали не только территориальные общности, но и отдельные предприятия и учреждения (или их отдельные подразде­ления: цеха и отделы и т.д.). Так, Л. А. Гордон и Э. В. Клопов в каждом из 7 выбранных ими городов из­брали в качестве базы исследования по одному пред­приятию. Далее на каждом предприятии был избран ти­пичный цех и только затем из списков рабочих цеха ме­ханическим путем отбирались лица для опроса. В иссле­довании «Человек и его работа» в качестве типичных еди­ниц выступали предприятия Ленинграда.

Метод типичных единиц с определенных позиций уступает обычной вероятностной выборке, так как лишает исследователя права определять ошибки репрезентатив­ности и доверительные интервалы своих показателей и строго распространять результаты обследования на ге­неральную совокупность.

Однако в тех ситуациях, когда социолог вынужден ограничиться отбором в качестве баз исследования не­сколькими объектами, экспертный отбор этих объектов может быть предпочтительнее случайной выборки. Более того, использование современных методов математиче­ской статистики (таксономия, факторный анализ, много­мерное шкалирование) открывает перспективы совершен­ствования формальных методов отбора типичных (или «центральных» в своем таксоне) объектов и ограниче­ния деятельности экспертов лишь предварительной ста­дией анализа. В то же время, в каком бы соотношении не находились применительно к конкретным условиям исследования случайный и неслучайный отбор гнезд из выделенных страт, социолог должен ясно осознавать (сейчас он делает это очень редко) цену, которую он платит за отказ от случайных процедур.

Признавая, что метод типичных единиц на первых ступенях отбора может быть целесообразным, нельзя в то же время одобрить практику, при которой применение этого метода сочетается с отказом от пропорционального представительства выделенных страт. Между тем в очень многих исследованиях, в которых в качестве страт исполь-

зуются отрасли и географические зоны, «типичные» пред­приятия, вузы, школы отбираются из соответствующих страт методом непропорционального отбора, без всякого учета размеров страт (отраслей, регионов), дисперсий и других характеристик. В результате уже на первой сту­пени отбора возникает своеобразный «коктейль», пред­ставляющий причудливые сочетания гнезд разного харак­тера.

Например, если взять за 100% все обследования 1970—1973 гг., в которых на одной из ступеней отбора в качестве гнезд использовались предприятия, то окажет­ся, что предприятия тяжелой промышленности отбира­лись в 29% случаев совместно с предприятиями легкой промышленности, в 7% — с предприятиями пищевой про­мышленности, в 6% — с предприятиями сферы обслужи­вания, в 7% — со строительными и транспортными орга­низациями, в 5% — даже с колхозами и совхозами. Бо­лее того, в 7% всех обследований в выборку были вклю­чены вместе предприятия тяжелой, легкой и пищевой про­мышленности, в 6% к этим предприятиям были присое­динены предприятия сферы обслуживания и в 5% — строительные организации.

Если бы социолог, отбирая предприятия различных отраслей народного хозяйства, учитывал бы «вес» этих отраслей и при этом распространял полученные резуль­таты только на совокупность всех предприятий этих же отраслей, то тогда формирование выборки из различных предприятий не вызывало бы возражений. Однако имен­но эти операции при обработке и анализе результатов чаще всего не осуществляются. Не лучше обстоят дела при отборе территориальной единицы. Типичен следую­щий пример. В одном из исследований жизненных пла­нов молодежи выводы без всякого обоснования опирают­ся на выборку из 19 школ Москвы и Московской обла­сти, Вологды и Вологодской области, Хабаровска и При­морского края, Кисловодска и Ставропольского края, по­селка Чаква Аджарской АССР [68; 73]. Авторы этого ис­следования, как и многие другие, считают, что главное— обеспечить представительство в выборке различных страт, а соотношение этих страт является второстепен­ным фактором¹.

⁴ В качестве других примеров укажем на следующие работы:

[12], [65], [78], [79], [123], [129], [199], [209].

Следует заметить, что и в исследованиях за рубежом жесткая реализация требований случайной выборки на первых ступенях отбора стала практиковаться сравни­тельно недавно. До середины XX в. отбор таких гнезд, как регионы и населенные пункты, осуществлялись экс­пертным путем ¹.

Использование многоступенчатого отбора несет с со­бой много выгод организатору выборочного исследова­ния. Главная из них — это возможность провести опрос или другой вид обследования в сравнительно небольшом числе населенных пунктов, предприятий, вузов и т. д. Это позволяет обойтись относительно небольшим штатом ин­тервьюеров и, в частности, использовать лиц, работаю­щих на общественных началах или по совместительству. Резко сокращаются затраты на оплату транспорта и ко­мандировочные. Немалую роль играет и возможность обойтись без составления громоздких списков единиц об­следования.

Организационные преимущества гнездового подхо­да так велики, что не приходится удивляться тому, что он используется столь широко. Однако социолог, прибе­гая к гнездовому методу, должен идти на немалые из­держки. Дело в том, что многие «естественные» гнезда по своей природе тяготеют к однородности. Очевидно, что школьная или студенческая группа в дневном вузе, как правило, является однородной по возрасту. Среди жителей массивов, построенных предприятиями, велик удельный вес лиц, работающих в одной и той же отрасли народного хозяйства². А это обстоятельство иногда обес­ценивает материалы выборочного обследования.

Социолог, опросивший много человек, работающих в одном и том же научно-исследовательском институте и высказавших примерно одинаковые взгляды, из-за того,

² Эти факты толкают исследователя на отказ от использования «естественных» гнезд в пользу «искусственно» создаваемых гнезд, для которых можно обеспечить высокую дисперсию. Однако эта опе­рация, как правило, является весьма дорогостоящей, и на практике к ней прибегают очень редко [306; 109].

что он «разместил» свою выборку в этом институте и ис­черпал свои ресурсы, не мог уже получить сведения о взглядах ученых, работающих в других организациях. Поэтому объем выборки в такой ситуации уже не являет­ся таким мерилом репрезентативности исследования, как при проведении собственно-случайного отбора. Иначе говоря, при использовании гнездового подхода уже нель­зя пользоваться формулой

картинка