Прикладные исследования с использованием выборок: примеры в современной науке

Введение

В свое время прикладные социологические исследо­вания наиболее широко были распространены на пред­приятиях, в отраслях, т. е. в сфере производства. Здесь создавались социологические службы, накопившие боль­шой опыт [250. Гл. 9]. Социологическая служба, полу­чая задания на изучение определенной проблемы, в то же время информировала администрацию о наличии других проблем, важность которых подчас признавалась не меньшей. В конце концов принималось разумное ре­шение по перечню задач исследования.

В практике конца 80-х и начала 90-х гг. главные направления прикладной социологии — опросы обще­ственного мнения, маркетинг, исследования процессов приватизации и др. на региональном и общенациональ­ном уровнях. Жесткость взаимоотношений с заказчи­ком диктуется целевым финансированием таких ис­следований. Дискуссии о целевых установках сводятся к минимуму. Вместе с тем, если данная социологическая служба постоянно работает на определенном объекте или в регионе, она располагает обширной информацией о состоянии социальных процессов, особых интересах и позициях различных групп и общностей. При выполне­нии заказа задачи исследования могут быть уточнены и сформулированы не так, как они представляются заказчику, что весьма полезно объяснить в доступной для него форме. Профессиональный долг социолога со­стоит также в том, чтобы убедить заказчика в необходи­мости финансирования всех требуемых должным каче­ством информации расходов на проведение исследова­ния, признании полной независимости в программно-методическом плане.

Прикладные исследования в различных областях науки обладают рядом общих черт. Их полезно выделить, чтобы потом выявить специфику прикладного исследования в социальной психологии.

1. Статус прикладного исследования в современной науке

Цель всякого прикладного исследования – непосредственное решение практической задачи, более или менее быстрое внедрение результатов этого исследования для совершенствования каких-то сторон материальной или духовной деятельности общества. Именно этим и обусловлены особенности прикладного исследования.

Во-первых, прикладное исследование организуется непосредственно по заказу какого-либо социального института. Следовательно, в структуре отношений между наукой и практикой возникает ситуация "заказчик" – "исполнитель". Эта линия отношений требует особой регламентации, поэтому при осуществлении всякого прикладного исследовании, выполняемого по заказу, действуют некоторые нормы, установленные юридические правила, согласно которым и заказчик, и исполнитель обладают определенными правами и обязанностями[1].

Во-вторых, поскольку сфера прикладного исследования есть сфера общения профессиональной науки с непрофессиональной (относительно данной науки) средой, постольку встает проблема языка прикладного исследования. Это означает, что существующий в ряде наук профессиональный жаргон оказывается неприемлемым для изложения результатов прикладного исследования. Результаты должны быть изложены в форме, не только доступной заказчику, но и делающей их "готовыми к употреблению". Несмотря на тривиальность этой истины, данная проблема оказывается сложнейшей проблемой нашего времени, поскольку разрыв между профессиональным и обыденным языками достигает порой существенной степени. Проблема перевода терминов науки на язык практики не всегда решается просто: в каждом конкретном случае приходится специально анализировать меру допустимости употребления специальной терминологии, а с другой стороны, меру допустимости ее упрощения[7].

В-третьих, прикладное исследование использует специфический вид гипотез. Источником формирования гипотез здесь не обязательно является какая-либо соответствующая теория, чаще гипотеза формулируется на основе практических соображений. Эти практические соображения предстают как некоторый веер возможных решений, и один из вариантов решения проверяется в исследовании. Отсюда следует чрезвычайно важный вывод. Нормой всякого научного исследования является соответствие уровня полученного обобщения проверяемой гипотезе, т.е. обобщение не должно претендовать ни на что иное, кроме подтверждения или отвержения гипотезы. Итог исследования должен содержать точный ответ на поставленный вопрос. При этом не исключено, что по мере осуществления исследования могут быть получены более далеко идущие результаты, которые ученый вправе использовать. Но непосредственная цель прикладного исследования – проверить выдвинутую практикой гипотезу.

В-четвертых, в прикладном исследовании существует необходимость не просто четкого формулирования рекомендаций, но и указание направления, а порой и сроков, этапов их внедрения в практику. Такая мера строгости в этом вопросе не обязательна в фундаментальном исследовании, хотя и здесь весьма желательна. Прикладное исследование, не содержащее такого плана реализации, вызывает неудовлетворенность заказчика[2].

В-пятых, в прикладном исследовании приняты совершенно иные критерии эффективности. Если в фундаментальном исследовании показателями его успешности могут быть ссылки на него в научных журналах ("индекс цитирования"), награждение его автора научной премией или присуждение ему ученой степени, то в прикладном исследовании таким критерием является лишь одно – решение конкретной задачи, поставленной заказчиком.

Наконец, в-шестых, различаются роли "теоретика" и "практика": теоретик продуцирует и получает знание о каком-либо процессе, практик добивается реального улучшения в осуществлении этого процесса. Цель ему задана извне, и работа, как правило, лучше оплачивается. Из-за расхождения ролей в сообществе ученых часто возникают конфликты, построенные на взаимном пренебрежении "теоретиков" и "практиков".

Все сказанное означает, что прикладное исследование требует особой квалификации исследователя, определенных навыков, его большой моральной и социальной ответственности. Естественно, что все эти качества становятся особенно значимыми, когда речь идет о прикладных исследованиях, касающихся сферы отношений между людьми.

Опыт показывает, что при проведении прикладных исследований, несмотря на большое желание самих ученых, им не удается найти теоретических разработок, адекватных решаемым проблемам, и приходится опираться исключительно на достижения, имеющиеся в области методов социальных наук, которая до настоящего времени фактически развивается как самостоятельное научное направление. В итоге прикладные исследования вызывают критические замечания и рассматриваются как недостаточно научные[3].

На наш взгляд, данную ситуацию следовало бы воспринимать как наличие в социальных науках как минимум двух серьезных проблем - это оторванность теоретических разработок от реальных жизненных проблем и методов исследования. Что касается последней проблемы, то здесь имеется в виду следующее. Теорий существует много, однако их авторы практически не предлагают способы надежного измерения тех социальных переменных, которые они выделяют в своих теоретических построениях. В результате, особенно в социологии, при наличии большого количества теорий, на практике все сводится чаще всего к проведению опросов общественного мнения. В такой ситуации, на наш взгляд, вряд ли стоить пренебрегать индуктивным подходом для получения новых знаний. Представляется, что, анализируя результаты многочисленных прикладных исследований, проводящихся в настоящее время, можно сделать важные обобщения.

В такой ситуации вполне естественно встает вопрос о том, какие прикладные исследования, проводимые социологами и социальными психологами, можно вообще отнести к таким исследованиям. Важно определиться, заслуживают ли внимания социальных ученых самые распространенные в настоящее время маркетинговые исследования или работы, посвященные анализу общественного мнения, с точки зрения теоретического обобщения получаемых в них данных. Например, изучение отношения населения к различным каналам СМИ сейчас рассматривается как вполне нормальное социологическое исследование, а отношение населения к потреблению каких-либо видов продовольственных товаров к таковым, как правило, не относится. Хотя последнее исследование может дать не меньше интересной информации для теоретических обобщений, чем первое.

2. Прикладные исследования с использованием выборок: примеры в современной науке

Выборка - это метод исследования, когда из общей изучаемой (генеральной) совокупности однородных единиц отбирается некоторая его часть (выборочная совокупность), и только эта часть подвергается обследованию.

Социолог выделяет некую часть генеральной совокупности в надежде, что сумеет выявить и доказать свойства всего объекта исследования в целом. Тип и способ выборки зависят от целей исследования и его гипотез: чем конкретней цель и яснее сформулированы гипотезы, тем правильней будет решен вопрос о выборке. Первое выборочное исследование в России было проведено в 1884 г. - обследование крестьянских хозяйств Воронежской губернии. После 1917 г. они стали ежегодными[6].

Генеральная и выборочная совокупности должны сопоставляться по некоторым важным признакам, которые легко проверяются статистическими методами. Если они совпадают, то выборка называется представительной, или репрезентативной. Понятно и то, что чем больше размер выборки, тем больше и достоверность. Прежде всего, надо уяснить, какие из имеющихся сведений о характеристике генеральной совокупности, объекте исследования существенны для целей исследования. Во многих случаях это половозрастной, социально-профессиональный, имущественный состав обследуемых, их пространственная локализация. Пол и возраст замыкают на себе многие показатели семейного состояния: возраст, к примеру, указывает на жизненный опыт, профессиональный стаж. Пространственная локализация (по территории, по месту работы) важна с точки зрения адресности выводов и рекомендаций, которые должны быть привязаны к административным или производственным показателям. При сочетании этих трех параметров: половозрастной структуры, социального состава и пространственной локализации - можно быть уверенным, что выборка будет представительной для изучения многих социальных проблем. Понятно, что это правило имеет исключения в зависимости от конкретных условий и особых целей исследования. Например, при изучении политических ориентаций населения уже не обойтись без учета имущественного положения, а студенческих проблем - без знания вуза и курса обучения студентов[3].

Иногда требуется повышенная надежность, например в экономических и демографических исследованиях, при переписях населения. Здесь даже несущественные отклонения в конечном счете могут давать большие ошибки. Отклонение выборки от известных показателей генеральной совокупности считается в процентах. Повышенная надежность (репрезентативность) выборки допускает ошибку до 3%, обыкновенная - от 3 до 10 процентов, приближенная - от 10 до 20%, ориентировочная - от 20 до 40% и прикидочная - более 40%.

При этом следует иметь в виду, что при изучении определенной группы населения, например ветеранов, репрезентативная выборка заменяется целевой. Она, будучи представительной в отношении цели исследования, может и не быть репрезентативной ко всей генеральной совокупности, например население города.

Существуют специальные формулы для определения размера выборки. В их основе: заданная точность исследования, разброс признака и допустимая ошибка репрезентативности. Но это для специального исследования. Начинающие социологи делают проще: берут вопрос, возможные варианты ответа, умножают на десять, прибавляют на ремонт выборки и получают минимальное число возможной выборки: больше - можно, меньше - нельзя. Простой обсчет, двухмерное распределение, трехмерное распределение. По каждому интересующему нас варианту ответа, группе людей должно быть не меньше 10 ответов. Если меньше, то говорить о точности не приходится.

Объем выборки определяется аналитическими задачами исследования, а ее репрезентативность - целевой установкой программы исследования. Именно программа задает образ необходимой генеральной совокупности для формирования выборки: будет ли это все население страны, региона, города или его отдельные группы.

Очень важно при формировании выборки обеспечить равномерный отбор из всей генеральной совокупности. При небольших по численности генеральных совокупностях применяют случайные выборки. Их можно использовать, когда известны основные параметры генеральной совокупности.

Случайная систематическая выборка - отбор идет через определенные интервалы, например, по спискам студентов, клиентов банка, избирателей и т.п. Имея список работников предприятия и определив объем необходимой выборки, можно установить шаг выборки, например каждый десятый или сотый из списка[1].

Серийная или гнездовая выборка реализуется в том случае, если есть внутренняя структура объекта. На предприятии выбираются не все подразделения, а наиболее типичные, например в области - отдельные города и районы, но опять же типичные; в городе это могут быть отдельные микрорайоны.

Целевой называется выборка, в которой идет выделение на основе каких-либо признаков, например по полу, национальности, имущественному положению, принадлежности к политическим партиям и т. п.

Целенаправленная квотная выборка предполагает пропорциональный отбор на основании статистики распределения среди генеральной совокупности заданных сочетаний паспортных данных респондентов - квот. В социологии также используется выборка как метод основного массива - опрос всех присутствующих (или 60-70% всей численности). Посредством этого метода, например, осуществляется "зондаж" общественного мнения.

Выборки бывают одно- и многоступенчатыми, комбинированными. На каждой ступени отбора следует обеспечить требование представительности. Например, при опросе населения города на первом этапе отбираются типичные микрорайоны, а затем опрашиваются жители каждой двадцатой или пятидесятой квартиры дома. При опросе населения области на первой ступени выбираются типичные районы и города. Примером стихийной выборки могут быть опросы по почте, интервью встречных, прохожих, пассажиров. Здесь может применяться квотный принцип, когда в конкретном здании необходимо опросить определенное количество человек по некоторым признакам, к примеру, по полу, возрасту[5].

3. Практические аспекты планирования и организации выборки

В социологическом исследовании практически никогда не опрашивается вся категория населения, являющаяся объектом исследования и составляющая генеральную совокупность. Это, как правило, нереально, потому что генеральная совокупность может составлять от нескольких тысяч до нескольких десятков миллионов человек. Основная задача выборки состоит в том, чтобы опросить как можно меньше людей, и при этом получить максимально надежные результаты, с той точностью, с которой это требует задача исследования. Минимизация выборки позволяет не только сделать исследование дешевле; она дает также возможность более тщательно работать с каждым респондентом, использовать более квалифицированных интервьюеров или анкетеров, наконец, что немаловажно, проводить исследования в более сжатые сроки.

Объем выборочной совокупности, схема выборки и способ отбора респондентов зависят от ряда обстоятельств; перечислим главные из них.

• Задачи исследования.

• Специфика объекта исследования.

• Ресурсы времени, денег и квалифицированной рабочей силы,

находящиеся в распоряжении исследователя.

• Степень точности результата, на которую рассчитывает заказчик.

В данном пособии мы не ставим целью описать все тонкости выборочного метода. Мы постараемся описать, как шаг за шагом осуществляется планирование и реализация выборки.

Выбор принципиальной схемы

При всем многообразии методов выборки, описанных в учебниках, существует две принципиально разные схемы выборки[1]:

• репрезентативная (или квазирепрезентативная) выборка;

• экспериментальная (или квазиэкспериментальная) выборка.

Социологу прежде всего необходимо решить, какую из этих схем он выберет в качестве основной (или единственной). Сущность первого подхода состоит в том, что все вся категория населения, являющаяся объектом исследования, представляется нам как единое целое. Наша выборка – отражение в миниатюре всего объекта. При проведении анализа результатов исследования мы будем иметь возможность разбивать всю выборку по любым признаком, включенным в исследование. Используя данный подход, мы пытаемся построить репрезентативную выборку для всего объекта.

Смысл второго (экспериментального) подхода заключается в том, что мы изначально формируем две или более выборки, которые анализируются отдельно друг от друга. Сливать и анализировать их совместно мы сможем лишь при определенных условиях (включение части одной их выборок в качестве подвыборки в состав другой, введение специальных поправочных коэффициентов). Однако, в большинстве случаев такое слияние вообще невозможно, поскольку неизвестно, как в реальности соотносятся численности двух или более выделяемых нами категорий. Этот подход называется экспериментальным (квазиэкспериментальным), поскольку опирается на логику натурного эксперимента. Есть две категории респондентов, на одну из которых действует определенный фактор, а на другую не действует. Конечно, это не натурный эксперимент в строгом смысле, поскольку две выборки не выровнены по остальным параметрам (например, по полу, возрасту и т.д.).

Приведем примеры.

Допустим, вам заказала исследование фирма, работающая с определенной клиентурой и имеющая список своих клиентов (например, директ- маркетинговая фирма). Целью исследования является расширение клиентуры, то есть поиск новых потенциальных клиентов. Для реализации целей исследования Вам необходимо выяснить, чем отличаются люди (или организации) уже ставшие клиентами от тех, кто пока на это не решился[4].

Это позволит, во-первых, привлечь новых клиентов, уже обладающих данными признаками; во-вторых, разработать программу, расширяющую круг «факторов привлекательности». Например, круг товаров и услуг, предлагаемых фирмой, может удовлетворить в основном молодых, состоятельных и не обременённых семейными обязанностями клиентов.

Введение в оборот комплекса «семейных» услуг резко повысит число клиентов. Но заранее этот факт не очевиден. Было бы глупо пытаться построить репрезентативную выборку всех потенциальных клиентов фирмы с надеждой, что в ходе случайного отбора в нее попадут реальные клиенты, и путем сравнения первых и вторых мы решим задачу исследования. Доля реальных клиентов во всем множестве потенциальных пользователей заведомо мала и они почти не будут иметь шанса попасть в нашу выборку. Поэтому правильным решением будет формирование двух разных выборочных совокупностей – потенциальных и реальных клиентов.

Даже после проведения опроса у нас вряд ли появится возможность (и необходимость) объединять эти две выборки, поскольку абсолютная численность потенциальных клиентов так и не будет установлена.

Пример. Администрация населенного пункта может заказать исследование политических ориентаций мигрантов из сопредельных государств, претендующих на получение российского паспорта и намеривающихся поселиться в данном городе. Задача исследования в этом случае будет состоять в том, чтобы выяснить, насколько ориентации мигрантов отличаются от ориентаций коренного населения. Обычно базой выборки при проведении исследований политологических исследований служат наиболее свежие списки избирателей. Однако в данном случае они не могут использоваться, поскольку мигранты не внесены в списки избирателей. В этом случае также придется формировать две независимые выборки.

Наличие двух или большего числа независимых выборок не исключает того, что каждая из них будет формироваться как репрезентативная или квазирепрезентативная. Необходимо помнить, что их нельзя объединять вообще или хотя бы без предварительного взвешивания.

В социологии обычно речь идет не о том, чтобы определить необходимый объем выборки для оценки уровня значимости различий между пропорциями какого-либо признака в двух выборках, а об обратной задаче – насколько обоснован вывод о различиях или сходстве этих пропорций при заданном объеме выборок (подвыборок), или, другими словами, с какой вероятностью можно утверждать, что две сравниваемые пропорции могли быть получены с помощью случайного отбора из одной и той же генеральной совокупности[4].

Поэтому, строго говоря, оценка значимости должна производиться в каждом конкретном случае, при формулировке каждого вывода. Тем не менее, еще до проведения опроса, и тем более до начала обработки данных, целесообразно хотя бы грубо прикинуть, какие из ожидаемых результатов можно считать надежными и с какой степенью вероятности.

Так, если мы попытаемся сравнить два вуза по доле занятых студентов,  то средний объем выборки (170 чел.) по каждому вузу позволит нам оценить гипотезу лишь при достаточно значительной разнице в доле работающих в этих вузах. Предположим, мы получили следующие результаты. В одном из вузов в течение последнего года постоянно работали 35% студентов, а в другом - 50%. Если мы используем эти показатели как предварительные оценки истинного распределения, то, при заданном объеме каждой выборки (170 чел.), мы с вероятностью не менее 10% можем совершить ошибку первого рода (значимость - a=0,10) и 15% - допустить ошибку второго рода (мощность - 1-b=0,85).

Однако знания теоретических основ случайной выборки и произведенных на их основе расчетов недостаточно для определения объема выборки в реальном социологическом исследовании. Во-первых, социолог почти никогда не сталкивается с задачей оценивания единственной доли (или средней). Даже задачи сравнения двух долей для определения того, могут ли они быть получены из одной или из разных выборок, встречаются достаточно редко.

Обычно приходится иметь дело с оцениванием табличного распределения.

Во- вторых, как мы покажем ниже, в социологии чрезвычайно редко используется собственно случайная выборка (а повторная - вообще никогда). В-третьих, разработанные в статистике методы оценивания предполагаемого объема выборки рассчитаны на один эксперимент (например, сравнение двух конкретных долей, или анализ распределения в одной конкретной таблице).

Социологу приходится решать одновременно множество задач («проводить множество экспериментов»), причем далеко не все из них он может спланировать заранее. Поэтому при планировании выборки её объем определяется уровнем сложности гипотез, которые предстоит проверять в ходе исследования и ресурсами, имеющимися в распоряжении исследователя[7].

Сложность гипотезы определяется декартовым произведением числа градаций признаков, используемых при проверке данной гипотезы. Помимо целей исследования, на определение объема выборки влияет также объем ресурсов, которыми располагает исследователь (деньги, время, число квалифицированных сотрудников). Никакие требования статистики не должны заставлять его понижать качество собираемой информации за счет ее чрезмерного удешевления и увеличения объема выборки, так как статистические критерии при неправильно собираемой информации не обеспечивают высокого качества исследования.

Выводы

Все сказанное означает, что прикладное исследование требует особой квалификации исследователя, определенных навыков, его большой моральной и социальной ответственности. Естественно, что все эти качества становятся особенно значимыми, когда речь идет о прикладных исследованиях, касающихся сферы отношений между людьми.

Опыт показывает, что при проведении прикладных исследований, несмотря на большое желание самих ученых, им не удается найти теоретических разработок, адекватных решаемым проблемам, и приходится опираться исключительно на достижения, имеющиеся в области методов социальных наук, которая до настоящего времени фактически развивается как самостоятельное научное направление.

Таким образом, социолог обычно должен заранее определить объем предполагаемой выборки, когда, с точки зрения строгих статистических критериев, у него нет для этого достаточных оснований[1].


Список использованной литературы

Добреньков В.И., Кравченко А.И. методы социологического исследования: Учебник. - М.: ИНФРА-М, 2006. - 768с.

Добреньков В.И., Кравченько А.И. Социология: Учебник. - М.: ИНФРА-М, 2006. - 624 с.

Исаев Ю.А. Социология. Краткий курс. – СПб.: Питер, 2007. – 224 с.

Киреева О.П. Социология в вопросах и ответах: Учебное пособие. - М.: КНОРУС, 2006. - 264 с.

Константинова С.С., миронов С.К. социология: Учебное пособие. - М.: Издательство РИОР, 2006. - 111с.

Кравченко А.И. Социология: Учебник. - М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2006. - 536с.

Шереги Ф.Э., Горшков М.К. Основы прикладной социологии. Учебник. - М., 1996.