2. Выборка

2.1. Основные понятия теории выборки

Выборка представляет собой обязательную часть общей проце­дуры исследования, в задачу которой входят определение объекта изучения и выделение конкретных единиц наблюдения для последую­щего сбора научной информации. Невозможно изучить все относя­щиеся к теме объекты. Вполне очевидно, что объем исследования пря­мо влияет и на количество необходимых финансовых средств для его проведения. Считается, чем больше объем выборки, тем меньше пока­зателей должно быть включено в программу сбора материала. Многие научные проблемы могут быть решены с достаточной степенью точно­сти и без обращения ко всем объектам наблюдения благодаря повто­ряемости или схожести политических явлений, что делает возможны­ми выводы на основании анализа сравнительно ограниченного мате­риала.

Эмпирические исследования осуществляются главным образом на базе выборки. Теория выборки — значимая часть любого курса ста­тистики и наиболее тесно связана с теорией вероятностей. Основными понятиями являются «единица наблюдения», «генеральная совокуп­ность», «выборочная совокупность», «обоснованность (надежность) выборки», «репрезентативность выборки».

Единица наблюдения - непосредственный источник информации в социологическом исследовании, в качестве которого могут выступать отдельный человек, группа лиц, организация или учреждение в зависимости от конкретных целей и задач проекта. При изучении общественного мнения в качестве единицы наблюдения выступает человек, к которому обращены анкета или интервью.

Под генеральной совокупностью понимается вся совокупность единиц наблюдения, имеющая отношение к проблеме исследования, или же та совокупность единиц, которая обладает интересующим ученого свойством. При формулировке темы генеральная совокупность может быть ограничена определенным социальным слоем, территори­альной общностью, возрастными характеристиками и т. д. Границы генеральной совокупности задаются строго целью исследования.

Выборочная совокупность представляет собой часть генеральной совокупности и подлежит непосредственному изучению по разрабо­танной методике или программе сбора материала. [c.16]

По выборочной совокупности специалист должен сделать за­ключение о состоянии генеральной совокупности. Центральная проблема теории выборки - это проблема соотношения обеих совокупностей, т. е. вопрос о правомерности экстраполяции выводов, полученных при анализе выборочной совокупности, на всю генеральную со­вокупность. Автор проекта должен решить, сколько человек надо опросить, чтобы судить о мнении всех, какой отрезок времени надо отследить, чтобы выявить динамику изменения общественного мне­ния, характерную для всей совокупности. Объем выборки должен определяться задачами исследования, степенью гомогенности самой генеральной совокупности с точки зрения изучаемых свойств. Наконец, нужно учесть совокупность технических приемов осуществления выборки, с помощью которых выборочная совокупность выделяется из генеральной.

Проблема экстраполяции характеристик выборки на генераль­ную совокупность имеет два аспекта: проблему обоснованности, или надежности, выборки и проблему ее репрезентативности. Как прави­ло, оценка выборки проводится post factum, но ее можно произвести при условии знания определенных параметров генеральной сово­купности. Например, желая выяснить значение полученных данных о политических предпочтениях молодежи Санкт-Петербурга, попавшей в выборочную совокупность, мы должны сопоставить их с данными об образовании молодежи города или страны. Часто подобные сведе­ния оказываются недоступными, более того, одна из задач исследования заведомо может состоять как раз в том, чтобы получить данные о генеральной совокупности хотя бы в некотором приближении. Таким образом создается замкнутый логический круг: чтобы оценить важ­ность полученных выводов, необходимо знать данные генеральной совокупности, а чтобы знать данные генеральной совокупности, необ­ходимо провести одно или серию выборочных исследований.

Проект надо начинать не с решения вопроса о репрезентативности выборки, а с выяснения ее обоснованности, определения ее необходи­мого объема. Нужно решить вопрос, каким должен быть объем выбор­ки для Того, чтобы можно было провести на ее базе все необходимые аналитические манипуляции с достаточно большой устойчивостью и надежностью итоговых показателей.

Определение объема выборочной совокупности и обеспечение ее представительности — это самые важные вопросы во всей теории вы­борки. С одной стороны, величина выборочной совокупности должна быть «статистически значимой», достаточно большой для получения [c.17] достоверной информации, с другой — «экономной», оптимальной. Критерием оптимальности являются числовые значения контрольных признаков элементов генеральной совокупности, их дисперсия (раз­брос). Чем больше дисперсия, тем больший объем выборочной сово­купности потребуется. Когда информация о признаках элементов ге­неральной совокупности отсутствует, исключается возможность оп­ределения объема выборочной совокупности при помощи формул. В этом случае можно опереться на многолетний опыт практиков, счи­тающих, что для пробных опросов достаточна выборка объемом 100 -250 человек. При массовых опросах, если величина генеральной сово­купности составляет менее 5000 человек, то достаточный объем выбо­рочной совокупности — не менее 500 человек. Если же величина ге­неральной совокупности 5000 человек и более, то необходимо опро­сить представителей, составляющих 10% ее состава (но в пределах 2000 - 2500 человек). Это гарантирует достаточно достоверные ре­зультаты. Определение статистически значимого объема выборочной совокупности важная, но недостаточная предпосылка правомерности распространения выводов исследования на всю генеральную совокуп­ность. Из одной и той же генеральной совокупности можно создать большое число выборочных совокупностей

Для определения необходимого объема выборки делается грубая примерка схемы анализа: составляется макет таблицы достаточно сложного порядка и, исходя из количества ячеек в этой таблице, опре­деляется примерный объем выборки. Например, таблица содержит два показателя (пол: мужской, женский) в числителе и четыре в знамена­теле (образование: неполное среднее, среднее, среднее специальное, высшее). При условии заполнения каждой ячейки таблицы 30-ю еди­ницами наблюдения мы получаем объем выборки в 240 человек. По­скольку анализ предполагает, как правило, сопоставление между собой от 3 до 10 аналогичных таблиц, то пределы выборочной совокупности будут в пределах от 360 до 3000 единиц наблюдения. Общее правило: объем выборки должен быть не меньше, чем произведение объема подвыборки по столбцу на число столбцов.

Наиболее строгие требования предъявляются к выборкам деск­риптивных и аналитико-экспериментальных исследований, менее строгие — к работам на основе разведывательного плана. В последнем случае отбор единиц наблюдения подчиняется довольно простому правилу: выделяют противоположные группы по существенным для анализа критериям. Численность таких несистематических выборок строго не определяется. Сбор информации в этом случае будет продолжаться [c.18] до тех пор, пока не будет получен достаточный объем информации для формулирования гипотез. В остальных случаях к выборке предъявляют весьма суровые требования. Репрезентативность выборки определяется по каждому из интересующих нас признаков отдельно.

Обычно определение репрезентативности выборки включает в себя три процедуры: сопоставление а) средних генеральной совокупно­сти и выборочной совокупности; б) средних показателей в основных подразделениях выборочной совокупности; в) средних показателей в подразделениях генеральной совокупности с показателями выбороч­ной совокупности в целом.

Степень подобия выборки генеральной совокупности оценивается ошибкой выборки, пределы допустимой ошибки зависят от цели про­екта. Нормы приблизительной оценки надежности результатов выбо­рочного исследования: повышенная надежность допускает ошибку выборки до 3%, обыкновенная — от 3 до 10% (традиционно 5%), при­ближенная — от 10 до 20%, ориентировочная — от 20 до 40%, прикидочная — более 40%. В аналитических и экспериментальных исследо­ваниях проблема статистической репрезентативности выборки оказы­вается второстепенной по сравнению с необходимостью обеспечить качественное представительство изучаемых социальных объектов.

Выделяют случайные ошибки выборки, связанные с природой любых статистических погрешностей, и ошибки систематические, ко­торые появляются в результате смещения выборки в сторону одного из полюсов выборочного параметра. Из всего многообразия возможных выборочных совокупностей нам необходимо отобрать лишь одну точ­ную. Например, соотношение полов в генеральной совокупности со­ставляет 48% к 52%. Если отклонение не превышает в среднем 5%, то в выборочной совокупности соотношение этих параметров может со­ставлять, например, 45% к 55%. При этом выборочная совокупность будет считаться репрезентативной, а ошибки выборки — случайными. Ошибки смещения нарушают точность выборочной совокупности. Репрезентативная выборочная совокупность (т. е. такая, в которой среднее числовое значение признака отличается менее чем на 5% от его среднего числового значения в генеральной совокупности) может оказаться неточной. Выявить эту неточность при определении степени репрезентативности невозможно. Обычно ошибки бывают следствием: а) неверных исходных статистических данных о параметрах контроль­ных признаков генеральной совокупности; б) слишком малого (стати­стически незначимого) объема выборочной совокупности; в) неверного [c.19] применения способа отбора единиц анализа (например, отбор из неверно составленного списка, неудачный выбор места и времени проведения опроса). Величину ошибок смещения определить при по­мощи математических формул практически невозможно, поэтому они автоматически переходят на результаты и выводы исследования. Избежать ошибок смещения помогают точные предварительные сведения о структуре генеральной совокупности. В качестве источников таких сведений могут выступать: документы ведомственного учета, данные опроса экспертов, сведения органов государственной стати­стики, данные разведывательного исследования, публикации об итогах проводившихся ранее исследований того же объекта.

2.2. Виды выборки

Существуют различные способы классификации выборки. Предлагаемый здесь вариант является наиболее распространенным (рис. 1).

Рис. 1. Классификация выборки.

При случайной выборке основным условием ее качества является равная вероятность попадания в выборочную совокупность всех еди­ниц анализа. Такая ситуация возможна, если элементы генеральной совокупности распределены в ней равномерно. Широко применяют методы собственно-случайного отбора (случайно-бесповторный, когда у респондента нет возможности попасть в выборку второй раз, и слу­чайно-повторный, когда записывается номер выбранного респондента, а сам он вновь участвует в отборе). Все элементы генеральной сово­купности (респонденты) пофамильно или с помощью кода (числового номера) заносятся на карточки, после чего последние перемешивают­ся в ящике, из которого и производится отбор по одному из двух ме­тодов. Карточки должны быть перемешаны очень тщательно, тогда повышается равновероятность отбора респондентов. Но эти методы можно успешно применять только для генеральных совокупностей, насчитывающих не более 800 - 1000 единиц, и в том случае, если есть полный перечень единиц генеральной совокупности.

Для больших генеральных совокупностей удобнее применять ме­тод механической выборки. Основной ее принцип заключается в том, что все элементы генеральной совокупности сводятся в единый список, и из него через равные интервалы отбирается соответствующее число респондентов. Шаг отбора рассчитывается по формуле соотношения величины генеральной совокупности к. величине выбороч­ной совокупности. Отбор нужных респондентов может отсчитываться [c.20] с начала или с конца алфавитного списка. Но исследователи-практики настоятельно рекомендуют, чтобы первым номером был выбран рес­пондент, следующий за средним номером в списке. Кроме того, они не рекомендуют выбирать величину шага, число которого заканчивается на 5 или 0. Практики рекомендуют выбирать в качестве величины ша­га числа, которые без остатка делятся только на свое значение и на единицу, например 7, 13, 17, 19, 23, 29, 31 и т. д. Предпочтительнее выбирать достаточно большие числа с тем, чтобы список респондентов был пройден при отборе несколько раз. В качестве исходных списков для отбора респондентов успешно могут быть использованы списки избирателей или записи в домовых книгах (если опрос проводится в масштабах города, района и т. д.), бланки учета в отделах кадров пред­приятий и организаций, карточки учета в политических организациях.

Достаточно удобен и точен метод серийной выборки. Если имеет­ся возможность «разбить» генеральную совокупность на однородные части (серии) по заданному признаку, то отбор респондентов может быть осуществлен из каждой серии отдельно. При этом число респондентов, отбираемых из серии, пропорционально общему числу элементов в ней. Отбор единиц анализа производится при помощи собственно-случайной или механической выборки.

На практике часто применяют так называемый метод гнездовой выборки. Она предполагает отбор в качестве единиц исследования не отдельных респондентов, а групп или коллективов с последующим сплошным опросом в отобранных группах. Например, сравнительный анализ политической культуры студентов институтов различного профиля предполагает выделение основных типов обучения (техническое, гуманитарное и т. д.). Затем из этих видов на основе случайной выборки формируют массив из групп (по принципу максимально не­совпадающих признаков) и рассматривают их как наиболее типичные [c.21] для одной из подвыборок. Гнездовая выборка репрезентативна в том случае, если состав групп в максимальной степени схож. Списки или карточки в случае применения гнездовой выборки составляются толь­ко для групп (каждая из них представляет собой целую единицу отбо­ра) путем нумерации последних. В качестве отбираемых для обследо­вания могут выступать производственные коллективы (бригады, уча­стки), группы студентов, слушатели лекций, члены партий и общест­венно-политических объединений, другие общности.

Наряду с вероятностной выборкой в социологических исследова­ниях применяется также и целенаправленная выборка, к которой не­применимы правила теории вероятности. Она осуществляется с помо­щью следующих методов: стихийной выборки, основного массива и квотной выборки.

Примером метода стихийной выборки служит почтовый опрос чи­тателей журнала или газеты. В данном случае нельзя заранее предо­пределить структуру массива респондентов, возвративших анкеты. Это затрудняет оценку репрезентативности выборки. Вот почему вы­воды, как правило, распространяются лишь на опрошенную совокуп­ность.

Разновидность метода стихийной выборки - отбор, точнее, поиск респондентов методом «снежного кома». Например, если необходимо провести опрос 300 членов некоторой неформальной группы, а из­вестны адреса только десяти ее членов, то поиск других респондентов мы можем продолжить по их подсказке. Предположим, каждый из десяти опрошенных сообщил адреса еще двоих своих товарищей, а те, в свою очередь, — еще по два адреса и т. д., тогда на пятой ступени отбора мы достигнем запланированного объема выборочной совокуп­ности.

Метод основного массива удобнее всего применять в разведыва­тельных исследованиях для «зондажа» какого-нибудь контрольного вопроса. В таких случаях опрашивается 60 — 70% представителей ге­неральной совокупности.

Наиболее точный, широко применяемый в прикладных политоло­гических исследованиях — метод квотной выборки. Его специфика заключается в том, что выделяются квоты (доли) основных признаков, которые необходимо воспроизвести при отборе объекта, а окончатель­ный выбор конкретного респондента зависит от ситуации, в которой проходит опрос. Объектом изучения могут быть документы, письма, статистические показатели, социальные явления, публикации на поли­тические темы, страны, населенные пункты, организации и коллективы [c.22], семьи, индивиды. Международный библиографический указатель «Sociological abstract» показывает, что в настоящее время квотная вы­борка применяется при расчете выборки в пилотажных исследованиях, зондажах общественного мнения, формировании групп экспертов для экспертного опроса, составлении основных и контрольных групп при планировании эксперимента, при ремонте выборки, особенно после прессовых опросов, при изучении структуры и развития социальных институтов. Но этот метод вызывает острые споры среди исследовате­лей: дискуссия между сторонниками и противниками квотного отбора началась в 1930-х годах и продолжается поныне. Наиболее эффектив­но использование квотной выборки в том случае, если структура изу­чаемого явления достаточно хорошо исследована.

Квотируемые признаки образуют четыре группы: географические (место проживания), биологические (пол, возраст, темперамент), пси­хологические (потребности, черты личности, мотивы, установки) и социальные (образование, семейное положение, сфера занятости, ве­роисповедание, доход). Все эти признаки оказывают влияние на отве­ты респондентов, но размер влияния каждой из них может значительно варьироваться. Как правило, величина влияния каждого признака не­известна. Кроме того, многие признаки визуально не наблюдаемы и по ним отсутствует статистическая информация. Вопросники в анкетах содержат множество вопросов, по-разному связанных одновременно с многими признаками. Например, результаты более чем 20-летних оп­росов «Евробарометра» показали, что такие факторы, как смена стра­ны проживания, изменения в финансовом положении, в семейном до­ходе, в статусе, профессии респондента, его возраст, уровень образо­вания, религиозная ориентация, размеры города проживания, пол, ценностные приоритеты в совокупности на 10—15% влияют на удов­летворенность респондентами своей жизнью. Если предположить, что все признаки между собой связаны, то чем больше квотируемых при­знаков исследователи отберут, тем выше вероятность совпадения и неквотируемых признаков. Но рост числа квотируемых признаков ве­дет к росту объема выборки, что нежелательно из-за дефицита време­ни, людских и финансовых ресурсов. В этой ситуации необходимо вернуться к цели проекта, задачам анализа данных, учесть традиции и социальную культуру заказчика и оценить негативные последствия в случае неадекватного выбора квотируемых признаков. По результатам анализа принимается решение о целесообразности применения квот­ной выборки в данном исследовании. [c.23]

Институт Гэллапа чаще всего учитывает при расчете выборки следующие 10 социально-демографических характеристик респонден­тов в общенациональных опросах: пол, возраст, расу, образование, партийность, профессиональный статус, доход, религию, членство в профсоюзе, регион проживания.

Российские ученые (ИС РАН) утверждают, что во многих случаях достаточно учесть половозрастной, социально-профессиональный, имущественный состав обследуемых и их пространственную локали­зацию. Половозрастная структура «замыкает» на себя многие показа­тели семейного состояния, уже известные по другим данным. Возраст содержит указания на жизненный опыт и, как правило, на рабочий и профессиональный стаж. Социально-профессиональные, социально-статусные характеристики — это свидетельства об объективных раз­личиях в системе социального положения людей и их особых интере­сах и позициях. Пространственная локализация (по территории, под­разделениям учреждений и предприятий) важна с точки зрения осо­бенностей условий этой деятельности (центр и периферия, основные и вспомогательные службы) и с точки адресности итоговых выводов и рекомендаций, которые привязаны к конкретным учреждениям. В со­четании этих трех названных параметров — половозрастной структу­ры, социального состава, пространственной локализации — гарантия качественного расчета квотной выборки. Это правило имеет исключе­ние. Например, при анализе региональных и центральной элит, при изучении этнической общности использование квотной выборки нецелесообразно.

Сотрудники ВЦИОМ расчет долей в квотной выборке осуществ­ляют, исходя из основных признаков в генеральной совокупности либо из целей и задач конкретного исследования. Квотную выборку исполь­зуют в тех случаях, когда до начала работы имеются статистические данные о контрольных признаках элементов генеральной совокупно­сти. Все данные о том или ином контрольном признаке выступают в качестве квоты, а их отдельные числовые значения - параметров кво­ты. При квотной выборке респонденты отбираются интервьюерами целенаправленно, с соблюдением параметров квот. Число признаков, данные о которых выбираются в качестве квот, как правило, не пре­вышает четырех. При большем числе «фиксированных» признаков отбор респондентов становится чрезмерно трудоемким.

Квотные признаки делятся на дискретные (они состоят из качест­венно различных частей, например пол (мужской, женский), населен­ный пункт (город, село)) и непрерывные (они не имеют «естественного» [c.24] деления на части, например возраст, доход, уровень мотивации). При расчете квотной выборки все квотируемые признаки искусственно приводят к дискретной форме. Непрерывные признаки искусственно разрываются на небольшое число градаций (обычно от 3 до 10). При выборе количества градаций необходимо исходить из сложившейся практики статистических исследований (можно посмотреть результаты переписи населения, которые хранятся в местном статистическом управлении).

Госкомитет Российской Федерации предлагает следующую раз­бивку по возрасту занятого населения: до 20 лет, 20—24 года, 25—29 лет, 30—34 года, 35—39 лет, 40—44 года, 45—49 лет, 50—54 года, 55—59 лет, 60 лет и старше (так называемая шкала жизненного цикла). Опыт ИС РАН показывает, что группировка возраста занятого населе­ния в три группы (до 29 лет, 30—49 лет, 50 лет и старше) часто позво­ляет без сильных смещений восстанавливать промежуточные града­ции. Для реализации этой задачи расчет квотной выборки осуществ­ляют по трем обобщенным градациям, в анкете задают открытый во­прос: «Сколько Вам лет»? Затем на этапе обработки вычленяют нуж­ное количество градаций.

При проведении массовых опросов на основе квотной выборки необходимо построить структурную модель генеральной совокупно­сти. При этом следует двигаться «сверху вниз», от общего уровня к частному, тогда независимо от числа квотируемых признаков невоз­можно запутаться и очень легко выяснить, какие статистические дан­ные необходимы для расчета квотной выборки.

Для получения контрольных цифр о состоянии генеральной сово­купности пользуются статистической информацией областного или городского Госкомстата о результатах переписи населения, годовых, полугодовых, квартальных отчетов по области, населенному пункту, району. В этих документах содержится информация об общей числен­ности населения, численности занятого населения с разбивкой по отраслям производства, о частотном распределении по полу, возрасту, образованию, социальному положению, семейному положению, дохо­ду и т. д., как в величинах абсолютных, так и относительных (в долях, процентах).

Определение стратегии и тактики отбора респондентов произво­дится с учетом или без учета долей квотируемых признаков по подсовокупностям. Первый вариант точнее, но он очень сложен в плане вы­числения. Использование второго оправданно, если исследователь бу­дет анализировать выборочную совокупность в целом с помощью од-[c.25]

номерных частотных распределений, не проводя более подробного анализа, или если отсутствует информация по подсовокупностям. При этом подходе доли квотируемых признаков в генеральной совокупно­сти применяют к расчету квот по подсовокупностям.

Существуют три тактических подхода к расчету квотируемых признаков: расчет по несвязанным признакам, по связанным призна­кам и по квазисвязанным признакам. При расчете по несвязанным при­знакам, например, отдельно рассчитывается процентное соотношение по признакам пола, возраста, социального положения и т. д. Расчет по связанным признакам возможен, если имеется информация, представ­ленная в виде двумерной таблицы сопряженности. В этом случае, на­пример, отдельно рассчитывается распределение по возрасту мужчин и женщин. Расчет по квазисвязанным признакам предполагает, что не связанные между собой признаки при этом рассчитываются как свя­занные. При этом ученые исходят из заведомо ложного предположе­ния о том, что распределение характеристик внутри подгрупп совпада­ет с их распределением во всей генеральной совокупности. В этом случае будут считать, например, что соотношение мужчин и женщин в разных возрастных категориях совпадает, хотя известно, что мальчи­ков рождается больше, чем девочек, к 20-летнему возрасту числен­ность этих групп выравнивается, а к 70-ти годам число женщин почти вдвое превышает количество сверстников-мужчин.

Процедуры расчета квот имеют два подхода: глобальный и локальный. При локальном квотируемые доли генеральной совокупно­сти умножают на объем выборки. При глобальном подходе сначала вычисляют пропорцию объема выборочной совокупности к объему генеральной (коэффициент пропорциональности), а затем умножают абсолютные значения квотируемых признаков в генеральной совокуп­ности на этот коэффициент. Этот метод очень удобен, но для его ис­пользования необходимо совершенно точно знать размер генеральной совокупности, что на практике бывает крайне редко.

Расчет квотной выборки может проходить без учета распределе­ния квотируемых признаков по подсовокупностям, но с использовани­ем квазисвязанных признаков. В этом случае за 1 — 2 дня выборщик-с помощником могут рассчитать квотную выборку по городу с учетом районов, типов собственности предприятия, пола, возраста, образова­ния, социального положения респондентов и составить около 50 зада­ний для анкетеров (интервьюеров). Три выборщика по аналогичной процедуре могут за 2 — 3 дня рассчитать квотную выборку по области с учетом городов и сельских населенных пунктов и составить около [c.26] 150 заданий анкетерам. При учете признаков по подсовокупностям и использовании связанных признаков выборщик и его помощник за 7 —10 дней рассчитывают квотную выборку по области и составляют около 100 заданий.

По форме реализации различают одноступенчатые и многоступенчатые выборки. Изложенные выше методы представляют собой пример одноступенчатой выборки. Многоступенчатые выборки осу­ществляются в несколько этапов путем применения на каждой из них единого или разных методов. В последнем случае на первой ступени обычно реализуется гнездовая выборка (отбор коллективов предпри­ятий, учреждений, поселений или целых районов), а затем проводится случайный отбор респондентов в гнездах.

Выборка в мониторингах должна быть достаточно универсаль­ной, чтобы обеспечить получение репрезентативной информации об объекте на различных этапах его развития в течение определенного, порой достаточно длительного, отрезка времени. Она должна достоверно отражать состояние изучаемого объекта в каждой его временной точке. Характер выборки зависит от задач повторного иссле­дования, поэтому не обязательно, чтобы в первоначальном и повтор­ных опросах она проводилась по единой схеме. Самое главное, чтобы применяемый способ обеспечивал репрезентативность и сравнимость данных. Состав объекта может изменяться, а принцип сопоставимости данных предполагает сохранение идентичности выборочной совокуп­ности по основным параметрам (последнее важно для построения про­гностических моделей). Поэтому независимо от того, какой метод выборки применяется первоначально, при повторном опросе целесо­образнее осуществлять квотную выборку, взяв в качестве квот число­вые значения контролируемых признаков выборочной совокупности первоначального опроса.

Изложенным не исчерпываются все методы выборки. В полити­ческих исследованиях выборки составляют на основании списков из­бирателей, с помощью маршрутного метода, прибегают к комбини­рованной выборке, в которой выделяют административные районы, тип поселения, вид застройки территориальной единицы и лишь на последней ступени отбора респондентов осуществляют контроль по квотам и т. д.

Существуют и более сложные варианты, при разработке которых прибегают к помощи специального математического аппарата и PC. Поэтому при создании модели выборки исследователи обычно со­трудничают со специалистами по математической статистике. [c.27]