Простая случайная выборка (Simple Random Sampling – SRS)

Вероятностный метод выборки, согласно которому каждый элемент генеральной совокупности имеет известную и равную вероятность отбора. Каждый элемент выбирается независимо от каждого другого элемента, и выборка формируется произвольным отбором элементов из основы выборки.

При простой случайной выборке исследователь сначала формирует основу выборочного наблюдения, в которой каждому элементу присваивается уникальный идентификационный номер. Затем генерируются случайные числа, чтобы определить номера элементов, которые будут включены в выборку. Эти случайные числа могут генерироваться компьютерной программой или выбираться из таблицы простых случайных чисел.

Систематическая выборка

При проведении систематической выборки (systematic sampling) сначала задают произвольную отправную точку, а затем из основы выборочного наблюдения последовательно выбирают каждый N-ый элемент. Интервал выборки определяется как отношение объема совокупности S к объему выборки n, с округлением результата до ближайшего целого числа. Например, совокупность состоит из 100 тысяч элементов, а желательный объем выборки равен тысяче респондентов. В этом случае интервал выборки равен 100. Выбирается случайное число между 1 и 100.

Стратифицированная выборка

Стратифицированная, или расслоенная, выборка (stratified sampling) — это процесс, состоящий из двух этапов, в котором совокупность делится на подгруппы (слои, страты, strata). Далее, из каждого слоя случайным образом выбираются элементы, при этом обычно используется метод простой случайной выборки.

Для стратификации используют такие переменные, как демографические характеристики, разновидность покупателя (владельцы кредитной карточки или те, кто ее не имеет), величина фирмы или отрасль промышленности. Для стратификации можно использовать несколько переменных, однако больше двух применяют редко, поскольку это непрактично и экономически неоправданно.

Разновидностью стратифицированной выборки является «маршрутная выборка», суть реализации которой состоит в следующем. Город делится на 20-40 «секторов» по числу интервьюеров, задействованных в исследовании. Каждый интервьюер получает один сектор, маршрут обследования своего сектора и инструкцию по реализации простой случайной выборки.

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.