Кластерная выборка

В кластерной выборке (cluster sampling) изучаемая совокупность сначала делится на взаимоисключающие и взаимодополняющие подгруппы, или кластеры. В идеале каждый кластер должен представлять собой небольшую модель генеральной совокупности. Затем с помощью вероятностного метода выборки, такого как SRS, формируется случайная выборка кластеров.

Основное различие между кластерной и стратифицированной выборкой состоит в том, что в первом случае используются только отобранные подгруппы (кластеры), в то время как в стратифицированной выборке все подгруппы (слои) используются для дальнейшего отбора. Эти методы преследуют разные цели. Цель кластерной выборки – увеличить эффективность выборки, уменьшив затраты на ее проведение. Цель стратифицированной выборки – увеличение точности.

Основное достоинство вероятностных методов выборки состоит в том, что полученные результаты можно распространять на рассматриваемую генеральную совокупность.

Однако у вероятностных методов построения выборки есть и весьма существенный недостаток. Каждый из них исходит из предположения о том, что все элементы генеральной совокупности являются равнодоступными: и в «техническом» смысле и в «психологическом». Но на практике этого достичь не возможно. Поэтому возможно использовать пропорциональную стратифицированную выборку, при которой объем выборки, полученной из каждого слоя, пропорционален доле этого слоя в объеме генеральной совокупности и таким образом обеспечивается пропорциональное представительство носителей существенных признаков (пол, возраст, доход, образование и т. п.) генеральной совокупности в выборке.

Единственная, но весьма существенная трудность при реализации этого метода состоит в том, что не всегда доподлинно известно распределение всех важных параметров в самой генеральной совокупности.

В детерминированных методах выборки не применяется процедура случайного отбора элементов. Исследователь может произвольно или сознательно решать, какие элементы включать в выборку.

Согласно нерепрезентативному методу выборки (convenience sampling), исследователи стремятся создать выборку из удобных, доступных для отбора элементов. Отбор респондентов для участия в исследовании основан на том, что они оказались в нужном месте и в нужное время. Примером применения нерепрезентативной выборки может служить: опрос покупателей торгового центра без предварительной квалификации респондентов; отрывные анкеты в журналах и опрос «прохожих на улице».

Поверхностная выборка (judgemental sampling) – это разновидность нерепрезентативной выборки, в соответствии с которой элементы совокупности отбираются на основе суждений исследователя. Исследователь, применив свои знания или проведя анализ, отбирает элементы для включения в выборку, поскольку считает, что они представляют изучаемую совокупность. Типичные примеры поверхностной выборки: пробные рынки, выбранные для оценки потенциала нового товара; эксперты.

Квотную выборку (quota sampling) можно рассматривать в качестве двухэтапной ограниченной поверхностной выборки. Первый этап включает создание контрольных групп, или квот, из элементов совокупности. Для создания этих квот исследователь фиксирует контрольные характеристики, относящиеся к предмету исследования, и определяет их распределение в изучаемой совокупности. Контрольные характеристики, относящиеся к предмету исследования, которыми могут выступать пол, возраст и раса, определяются на основании мнения исследователя. Другими словами, применение квот обеспечивает соответствие структуры выборки структуре генеральной совокупности с учетом исследуемых характеристик.

На втором этапе выбор элементов основан на удобстве отбора или мнении исследователя. После создания квот исследователям предоставляется значительная свобода в отборе элементов для включения в выборку. Единственное требование – соответствие отобранных элементов контрольным характеристикам.

Согласно методу «воронки», сначала отбираются наиболее «контактные» респонденты, а затем среди них выбираются наиболее «компетентные».

Использую метод «концентрации», проводят «сплошной» опрос представителей отдельных, сопоставимых сегментов рынка.

При использовании выборки по принципу " снежного кома" (snowball sampling) обычно случайным образом подбирают начальную группу респондентов. После проведения опроса респондентов просят помочь выявить других кандидатов, входящих в изучаемую совокупность. Главная задача выборки по принципу «снежного кома» – дать оценку необычным для совокупности характеристикам.