集計サンプル - ...インジケータサンプル。 社会学的研究でのサンプリング

считаются одним из основных средств изучения общественных отношений и процессов. 経験的社会学の方法は、社会的関係とプロセスの研究のための主要なツールの一つであると考えています。 彼らは、信頼性が完全で代表の情報を提供しています。

方法の特異性

обеспечивают получение фактофиксирующего знания. 経験的社会学的方法は faktofiksiruyuschego知識を提供しています。 彼らは、本来の研究の関係、オブジェクト、現象をログに記録する、間接的または直接的に起因する事情の確立と一般化に貢献します。 経験的な方法は、分析の対象であることを理論的事実とは異なります。

1. 個人やグループの行動。
2. 人間の活動の製品。
3. 個人、彼らの意見、見解、意見の口頭アクション。

サンプル調査

実証研究は常に客観的かつ正確な情報、定量的データを得ることに焦点を当てています。 この点で、それが実行されるときには、代表的な情報を提供することが必要です。 したがって、特別な重要性は正しいサンプルセットです。 значит, что отбор необходимо осуществлять так, чтобы полученные данные узкой группы отражали тенденции, имеющие место в общей массе респондентов. これは、データが総回答者で行われている狭帯域の動向を反映するように選択が実施されるべきであることを意味しています。 例えば、ポーリング200-300の調査結果は、全体の都市人口に推定することができます。 サンプルの指標は、全体として、地域や国の社会経済的プロセスの研究に異なるアプローチを可能にします。

用語

サンプル調査に関連する問題をよりよく理解するために、いくつかの定義を明確にする必要があります。 観察ユニットは、情報を直接ソースと呼ばれます。 彼らはとても上の別の個人、グループ、文書、組織、であってもよいです。 комплекс единиц наблюдения. 一般集団-観測ユニットのセット。 彼らはすべて検討されている問題に関連しなければなりません。 . 直接分析は宇宙の一部でなければなりません。 研究では、確立されたデータ収集方法に準じて行います。 すべての回答者のこの割合を決定するには、「サンプルフレーム」の概念を使用山塊。 そのプロパティは、代表と呼ばれる人々の一般的な質量の主要パラメータが反映されます。 いくつかのケースでは、何の偶然の一致はありません。 そして、代表エラーについて話しています。

代表性を確保

詳細それらに関連する問題は、統計の枠組みで対処されています。 一方で、我々は一般集団によって与えられたセキュリティの定量的な表現を行い、以降の問題は、複雑です。 означает, в частности, что группы опрошенных должны быть представлены в оптимальном числе. これは、回答者のグループが最適な数で表現されなければならないことを特に意味します。 量は、適切な表現のために十分なものでなければなりません。 一方、それは品質と表現を指します。 これは、 凝集体サンプルを形成する特定の本発明の組成物を、意味しています。 значит, что, например, о репрезентативности не может идти речь, если опрашиваются исключительно мужчины либо только женщины, люди пожилого возраста либо молодежь. これは 、男性または女性だけ、高齢者や若いインタビューした場合、たとえば、代表質問することができない、ということを意味します。 研究では、すべてのグループの枠組みの中で行われるべきです。

サンプルの特性

この用語は、二つの側面で考慮されます。 サンプルである-これは主に意見調査している人の合計配列の要素の集合として定義されます。 также процесс создания определенной категории респондентов при требуемом обеспечении репрезентативности. また、代表の必要な確保と回答者の特定のカテゴリを作成するプロセスです 。 実際には、いくつかの種類と種の選択に分け。 私たちはそれらを調べてみましょう。

タイプ

彼らは、3とおりです。

1. 自発的なサンプル。 набор респондентов, отобранных по принципу добровольности. 任意性の原理に基づいて選択した回答者のこのセット。 同時に、特定の研究グループの人々の総重量の可用性エントリ単位ことを保証します。 十分な頻度で実際に使用される自発的選択。 例えば、プレスで世論調査では、郵便局で。 しかし、この方法は、重大な欠点があります。 一般的なサンプルの定性的ボリューム全体を想像することは不可能です。 この技術は、効率の観点から使用されています。 いくつかの調査では、このオプションは、可能な唯一のものです。
2. 自発的なサンプル。 один из основных приемов, применяемых при изучении. これは、本研究で使用される基本的な技術の一つです 。 選択行為の重要な原則として個人の狭いグループ内の群集から抜け出すために、観測の各ユニットのための機会を確保します。 これを行うには、異なる技術を使用しています。 例えば、それは宝くじ、機械的な選択、乱数表することができます。
3. 層別（クォータ）のサンプル。 これは、定性的なモデルの形成回答の総重量に基づいています。 その後、試料中の単位の選択。 例えば、それは、その上の人口のセクションとのために、年齢や性別に基づいて行われます。

タイプ

次のサンプルがあります。

1. シングルステージ。 これは、単純な選択肢です。 これは、スポットとして一般集団からの適切な移行の原理を使用しています。
2. 連続。 この場合、ユニットの選択は、家族、チーム、クラス、などです。
3. 多段。 この場合、選択は、いくつかの段階で行われます。 例えば、第一段階は、その後、市内の企業のサンプルによって形成される - お店など - 従業員の直接の回答を。

さらに

サンプルはまた、依存と独立していてもよいです。 最初のケースでは、回答者のグループのためにそれで得られる実験手順および結果を他の上に明確な影響を与えます。 したがって、独立したサンプルは、このような効果の存在を示唆していません。 ここでは、しかし、別の重要な点に注意を払う必要があります。 心理検査は（それは異なる品質、特性、サインを勉強を狙った場合でも）を2回行っている科目の1つのグループは、依存デフォルトとみなされます。

確率サンプリング

サンプルのいくつかのタイプを考えてみます。

1. ランダム。 これは、総人口の均質性、すべてのコンポーネントの可用性の確率だけでなく、要素の完全なリストの利用可能性を想定しています。 原則として、選択プロセスに乱数表を使用しています。
2. 機械。 ランダムサンプリングのこの種のは、一定の事由の順序を必要とします。 例えば、電話番号、アルファベット順に、生年月日によってというように。 第一の成分は、ランダムに選択されます。 さらに、選択は、増分nの各要素kに対して行われます。 総人口の大きさは、N = K×n個であろう。
3. 層化。 このサンプルは、総人口の異質性に使用されています。 後者は、地層（グループ）に分割されています。 各選択にランダムに機械的またはによって行われます。
4. 連続。 グループの選択はランダムです。 これらのオブジェクトの内部でsploshnyakomを研究しています。

非確率の選択

その上典型、手頃な価格、同等の表現、そして：彼らはランダムと主観的な基準でサンプリングしないことをお勧めします。 このカテゴリには選択肢が含まれています。

1. クォータ。 彼はもともと複数のグループを選択するためのもの。 例えば、それは男性20〜30および31〜45リットルかもしれません。、3万。30から60000からの収入の市民。、6万より大きい。P. 各グループについて、調査されるべきオブジェクトの数を設定します。 数人の総重量またはすべてについて同じサンプルの比例既知の事前の割合を決定されます。 オブジェクトのグループ内の選択は任意に行われます。
2. 「雪だるま」で。 この場合、各回答者は、調査に参加できる連絡先の同僚、友人や知人を要求しました。 サンプルは、このように被験者自身によって提供されます。 あなたがグループに到達するのは難しいしている回答者を見つけ、インタビューする必要がある場合は、この方法がしばしば使用されています。 それはそうで同様の趣味とを有する特定の職業の環境に属する、高所得者であることができます。
3. 自発。 この場合、調査では、最も可能な回答で行われています。 典型的な例は、プレスで研究を行うことができますように、送信は、自己充填性オンライン調査のために人をプロファイル。 試料の量と組成は、予め知られていません。 これは、唯一の回答者の活動によって決定されます。
4. 典型的な例の原理によります。 この場合、 集団は、 平均符号を付与ユニットを選択しました。 したがって、基準と典型的な設定を定義する問題があります。

ニュアンス

代表性を確保するためには、人口単位の正確かつ完全なリストを必要とします。 観察の対象は、原則として、一人が役割を果たします。 リストからの選択がユニットの番号、および乱数表を使用して、パフォーマンスが向上します。 しかし、かなり頻繁に使用し、疑似ランダム方式。 彼は、各項目nのリストから選択を示唆しています。

影響因子

そのユニットのボリューム集計された呼び出し番号。 専門家によると、それは必ずしも大である必要はありません。 確かに、回答者のより多く、より正確な結果。 しかし、この大容量で、常に成功を保証するものではありません。 回答者全体の過半数を変化させたときにたとえば、これは起こります。 均質このような集合体と考えることが、前記制御パラメータは、例えば、リテラシーのレベル、すなわち、ボイド又は増粘剤が存在しない、一様に分布しています。 この場合、少数の人々にインタビューするのに十分だろう。 調査によると、人々の大半は識字の正常なレベルを持っていると結論することができる結果。 均質性のレベル、特に - このことから、影響力の代表の情報が量的形質と骨材の定性的な特性ではないということになります。

エラー

彼らは、回答者の総重量からサンプルのパラメータ値の平均偏差を表します。 実際には、エラーは、マッピングによって決定されます。 大人の国勢調査のデータの研究では、統計レコードは、一般的にだけでなく、以前の調査の結果として、使用されています。 制御パラメータは、通常、 社会人口統計学的特性。 （全体および選択）のセットの平均値の比較、代表制御と呼ばれるこの偏差のこのエラーと減少に従って決意。

調査結果

サンプリング - 回答者の特別選択されたグループの調査を通じて人々の態度や行動に関するデータを収集する方法。 この技術は、それが特定の技術を必要とするが、信頼性とコスト効果的であると考えられています。 基準としてサンプルを提供しています。 それは人々の総質量の一定割合として機能します。 選択は、特殊な技術を使用して作られており、全人口についての情報を得ることを目的としています。 後者は、順番に、検討されるすべての可能な公共施設又はそれらの群のもの、で表されます。 多くの場合、一般集団は、その代表者のそれぞれのための調査の実施は非常にコストがかかり、面倒なプロセスになることを、非常に大きいです。 したがって、より小さなモデルを使用しています。 サンプリングフレームはアンケートを受け取った全ての人、と呼ばれる回答者を含め、実際には、研究の対象として機能します。 簡単に言えば、それは尋問多くの人々です。

結論

調査の目的は、一般集団内の特定のカテゴリで定義されています。 人の合計質量の特定の割合に関しては、それは数学的な計算の助けを借りて、グループに含まれるエンティティによって行われます。 選択部必見の説明初期設定のために。 被験者の数を決定した後、受信またはグループを形成する方法によって決定されます。 調査結果は、人々の一般的な質量のすべてのメンバーにとして検討表示を記述するのに役立ちます。 練習が示すように、それは主にスポットではなく、固体の研究を実施しています。