Введение в методику демоскопии

ПРОФЕССИЯ: 123456 123456

Фермеры (также в садоводстве)

Члены семьи, помогающие в сельскохозяйственном производстве (также в садоводстве)

Сельскохозяйственные рабочие 123456 123456

Рабочие 123456 123456

Служащие 123456 123456

Чиновники 123456 123456

Независимые предприниматели в торговле и ремесле (торговцы, ремесленники) 123456 123456

Лица свободных профессий 123456 123456

НЕРАБОТАЮЩИЕ (пенсионеры, домашние хозяйки и т. д.)

По возможности, прежняя профессия или профессия супруга, кормильца, главы семьи

Внутри указанных квот интервьюер свободно выбирает, кого он будет опрашивать. Впрочем, не рекомендуется опрашивать одно и то же лицо чаще, чем один раз в полгода.

Метод квот, играющий в исследовательской практике весьма важную роль, часто понимается неправильно. Представительность квотной выборки НЕ обеспечивается только тем, что определенные «квотируемые» признаки — пол, возраст и т. п. — в выборке распределены аналогично генеральной совокупности. Можно придумать многочисленные выборочные совокупности — например, пациенты больниц или путешествующие по государственной железной дороге,— которые по своему половому, возрастному, профессиональному, региональному составу в точности соответствуют пропорциям взрослого населения ФРГ, в то же время не образуя каким-либо образом репрезентативной (представительной) выборочной совокупности взрослого населения.

Действительная функция квот заключается в том, чтобы способствовать интервьюеру в проведении случайного отбора, при котором каждый член исходной совокупности имеет практически равную с другими возможность попасть в выборку; вне действия такого механизма случайности составление репрезентативной выборочной совокупности невозможно. Лишь после этого можно говорить о роли квот в «стратификации» при использовании метода случайной выборки: в этом случае они обеспечивают согласованность по определенным признакам между выборочной совокупностью и генеральной. Важно понять действительную задачу квот — подготовить интервьюера к случайному отбору, тогда метод будет применен надлежащим образом; например, найти нужную степень сложности квот — ни слишком легкую, ни слишком трудную; в качестве квотных признаков выбрать такие показатели, которые могут представлять трудности в случае применения случайного отбора. Так, например, с помощью квот можно вынудить интервьюера выйти за рамки своего собственного социального слоя или опрашивать также и тех, кого трудно застать дома (например, работающих молодых людей).

Равная возможность для каждого

Обеспечить соблюдение этого условия не просто. Интервью, например, должны быть распределены среди большого числа интервьюеров. Вопросники должны содержать разнообразные темы; ведь у интервьюеров, даже если им точно указано производить только статистически нейтральный отбор, отмечается неосознанная тенденция при опросах, которые сконцентрированы вокруг одной темы,— Отбирать тех лиц, которые им кажутся особенно компетентными по этому вопросу. Тенденция обращаться за объяснениями вопросов к предполагаемым специалистам является укоренившейся с раннего детства привычкой, которую трудно изменить. Пока интервьюеры ведут себя подобным образом и при опросах по политической тематике обращаются к интересующимся политикой людям, при опросе на темы ведения домашнего хозяйства — к особенно опытным хозяйкам, в вопросах относительно слушания радиопередач— к тем, кто особенно интересуется радио, то в итоге исключается возможность обобщать результаты. Хотя именно возможность обобщения является сутью репрезентативного опроса. Чтобы обеспечить статистически нейтральный отбор респондентов при применении квотного метода, рекомендуется либо замаскировать предмет исследования тематически разнообразными комплексами вопросов, либо включить изучаемые вопросы в так называемый «омнибус», «многотемный опрос», который последовательно касается различных тем.

Тип квотных предписаний также должен способствовать практическому осуществлению случайной выборки. Сначала с помощью квот обеспечивается правильное «наполнение» страт. А внутри страт действует механизм случайности, когда интервьюеры перед лицом трудностей при отыскании нужных лиц для своих квот вынуждены отказываться от личных предпочтений и удобств, тем самым гарантируя для каждого человека практически равные возможности попасть в выборку.

Можно предположить, что интервьюерам следует давать как можно более трудно выполнимые квоты, чтобы вынудить их тем самым к «более случайному» отбору. Однако нельзя перегибать палку. Слишком строгими предписаниями можно легко направить интервьюера по пути фальсификаций, простой «подгонки» статистических данных своих опрашиваемых под квоту.

Метод квоты часто называют «сознательным» или «целенаправленным» отбором. В этом обозначении частично отражается представление о том, что квотная выборка репрезентативна только по тем признакам, которые тесно связаны с квотными. Поэтому будто бы следует в зависимости от темы исследования подготавливать такие квоты, признаки которых тесно связаны с предметом исследования⁸⁰.

Если прежде при каждом совпадении определенных статистических данных выборочной совокупности и генеральной совокупности слишком поспешно делалось заключение о репрезентативности выборки в целом (пример — пациенты больницы), то теперь возникает обратное недоразумение. В квотных выборках репрезентативными считают лишь те данные, которые были обеспечены методом квот, и отрицают репрезентативность тех данных, которые не имеют тесной связи с квотными признаками.

Понимаемая так узко репрезентативная выборка была бы для решения многих исследовательских задач бесполезной. Правильное применение квотного метода — соблюдение всех условий для статистически нейтрального отбора— позволяет обеспечить общую репрезентативность данных, когда все отдельные результаты выборки отражают генеральную совокупность. Часто получают доказательства того, что это может быть достигнуто не время от времени, но с определенной надежностью. Так, например, в квотные инструкции не включаются такие признаки, как семейное положение, или вероисповедание⁸¹, или величина семьи респондента.Тем не менее у выборочной совокупности наблюдаются соотношения по этим признакам,аналогичныеданнымведомственной статистики.

То же самое можно сказать в отношении количества эмигрантов, которое легко проверить по официальным данным. Для проверки метода в эти интервью постоянно включаются изменяющиеся вопросы о таких фактах, которые можно проконтролировать по другим источникам⁸². Если при репрезентативной выборке населенных пунктов результаты квотного опроса отклоняются от контрольных данных, рекомендуется проверить, не был ли контрольный признак по-разному определен, так что в действительности иногда подсчитывались разные вещи.

Вероятностная и квотная выборка: за и против

В истории опросов за последние пятнадцать лет значительное место занимают дискуссии о преимуществах и недостатках вероятностного и квотного выборочных методов.

Эта дискуссия была неожиданно жаркой⁸³, так как речь шла не только о чисто деловых вопросах, но сказывались индивидуальные предпочтения — более рационалистического или более психологического, более теоретического или болееэмпирического свойства.

В защиту «истинной» вероятностной выборки убедительно свидетельствует изложенная здесь теория. Только вероятностная выборка происходит, как описано выше⁸⁴, в соответствии с вероятностно-теоретическими моделями. Поэтому при современном состоянии науки теоретически можно применять закон больших чисел и производные от него статистические отклонения реально только в отношении результатов репрезентативных исследований, которые основаны на случайных выборках. Пример:

При одном опросе репрезентативной совокупности в 2000 человек 25 % опрошенных положительно отнеслось к предложению об участии в оплате расходов по болезни. По вероятностным расчетам, отклонение составляет при 25 % полученных ответов и при базисе в 2000 человек +1,94 процента при уровне значимости 95 (двойное стандартное отклонение)⁸⁵.

Теоретически результат можно (при условии, что эти 2000 человек были отобраны методом вероятностной выборки) обобщить в следующей форме: с уверенностью в 95% можно утверждать, что при опросе всех лиц, работающих на предприятиях в ФРГ, число ответивших положительно на вопрос об участии в оплате расходов по болезни будет колебаться в пределах между 23 и 27 процентами.

«Целью,— пишет Келлерер,— должно быть планирование выборки с оправданным расходом средств и времени, чтобы риск неправильного вывода был бы наименьшим. Величина возможной ошибки — или, иначе говоря, степень надежности выводов — должна быть выражена определенным числом» ⁸⁶.

Это условие с точки зрения статистики выполняется только в исследовании на основе вероятностной выборки. Только при вероятностной [выборке систематически, насколько это возможно, исключаются все субъективные влияния, так что закон случайности может проявляться беспрепятственно. Несмотря на многочисленные эмпирические испытания, еще не найдено теоретическое доказательство (и, вероятно, никогда найдено не будет), что при правильно составленной квотной выборке и соблюдении интервьюерами полученных инструкций результаты также могут быть обобщены с соответствующими отклонениями. Допустимость такого обобщения может постоянно получать подкрепление в ходе систематических экспериментов⁸⁷. Иногда высказывают сомнение в возможности надежного расчета отклонений для результатов вероятностной выборки: ведь респонденты, отобранные таким способом, никогда не могут быть опрошены полностью, и возможность математически точных расчетов для отклонений является фикцией — если всего лишь 80—85 % намеченных для исследования людей могут быть опрошены, а об остальных 15—20% нельзя ничего сказать.

Стремление выдумывать все более хитроумные приемы для случайного выбора опрашиваемых, побуждать интервьюеров ко все большему числу поездок и визитов, невзирая на расходы и время, чтобы «исчерпать всю выборку» на 90%,— эти стремления вызывают два возражения.

Первое: некоторые исследователи пытаются с крайним догматизмом добиться точности в расстановке запятых и игнорируют при этом все другие источники ошибок, которые неизбежны, когда речь идет не о черных и белых шариках, а о людях — о людях, которые спрашивают, и о людях, которых спрашивают или которые отказываются от беседы и в строгом смысле не подчиняются математическим законам. Фактически источники нестатистических ошибок при применении вероятностной выборки в социальных исследованиях до сих порсистематически почти не анализировались. Далее мы вернемся к этому.

Другое возражение: усиленно совершенствуется лишь одна сторона эмпирического обследования, невзирая на расходы времени и средств. Но какова от этого польза, если качество исследований нарушается на других этапах, если анкеты, обработка, анализ не соответствуют сегодняшнему уровню методики даже приблизительно в той же степени, в какой совершенствуются методы выборки.

Для иллюстрации один пример из книги Г. Келлерера: «Один фабрикант отсылал до сих пор свой мелкий товар в простой упаковке по цене 0,80 марки. Но он хочет перейти к более привлекательной целлофановой упаковке, при этом повысив цену до 0,85 марки. Его размышления таковы: «Благодаря нововведению оборот торговли возрастет, несмотря на повышение цены». Он спрашивает 1000 своих клиентов об их согласии с нововведением и ставит свое решение в зависимость от результатов этого опроса». Келлерер описывает, какая точность результатов опроса необходима фабриканту, и пишет в заключение:

«Фабрикант решится предпринять проверку, которая покажет, например: а = 0,05 и р = 0,02, т. е.р<а».

В то время как статистик взвешивает, достаточна ли степень точности а = 0,05 для проверки гипотезы фабриканта, психолог и социолог озабоченно отмечают, что метод получения сведений — опрос 1000 старых клиентов об отношении к нововведению — совершенно недостаточен. С помощью каталога на странице 55^ легко понять, почему покупатели не могут с достаточной уверенностью ответить, готовы ли они платить на 5 пфеннигов больше за изделия в новой привлекательной целлофановой упаковке. Получаемые ответы очень ненадежны. Вопросы со словами «стали бы Вы... если бы...» уже включают предпосылки для недействительныхответов.

«Купили бы Вы электрическое одеяло?..»— такой вопрос был задан в репрезентативном выборочном исследовании среди женщин в 1954 году. 5 процентов выразили желание перейти к пользованию одеялами с электрическим подогревом⁸⁹. Эти одеяла имеются в продаже уже много лет, а купили их меньше 1 процента семей.

Мы рассматривали выше пример опроса (по вероятностной выборке) об отношении к участию в расходах на пособие по болезни. С точностью 1,94 процента можно было установить, что 25 процентов работающих на предприятиях одобряют участие в этих расходах. Вот результаты по этому вопросу в трех других вариантах вопросников⁹⁰: ОДОБРЯЮТ УЧАСТИЕ В РАСХОДАХ

Вариант вопроса I:Вопрос в форме диалога 25%

Вариант вопроса II: Вопрос в форме диалога, как в варианте I, но изменена последовательность предлагаемых альтернатив.... 31%

Вариант вопроса III: Три предложения по участию в расходах противопоставлены альтернативе: увеличение взносов в больничную кассу 33%

Вариант вопроса IV: Три предложения по участию в расходах. Альтернатива в вопросе не упомянута 42%

Такие нестабильные результаты подсказывают вывод, что при массовых опросах следует меньше внимания уделять теоретическим расчетам статистических ошибок и что гораздо важнее изучать влияние анкеты.

Мы обращаемся теперь к вопросу о том, какие источники нестатистических ошибок связаны с методом вероятностной выборки. Это прежде всего повышенные требования к добросовестности и аккуратности интервьюеров. В соответствии с простым указанием центра опросить совершенно определенных, поименно перечисленных лиц и никаких других, интервьюеры должны неутомимо прилагать усилия, проявлять терпение, ловкость и выдержку, чтобы выполнить это задание. При этом часто «намеченным лицом» оказывается молодой человек, который все время где-нибудь ездит на своем мопеде или ходит с друзьями в кино, в то время как дома благоразумные родители охотно ответили бы на вопросы интервьюера; или, согласно предписанию, должен быть опрошен тугой на ухо дедушка. Конкретно, на практике механизм статистической случайности бывает так нелеп, что интервьюер, если ему разрешается оказать небольшое влияние на эту «игру случая» (например, путем собственного отбора члена семьи с помощью «случайных цифр»), не всегда может успешно противиться искушению «подправить» выпавший жребий⁹¹.

Трудности представляет также отсутствие анонимности при составлении вероятностной выборки. Свобода и легкость интервью, которые обычно не обсуждаются открыто, в большой степени являются результатом статистической анонимности. Элемент анонимности при поисках «намеченного для опроса лица» после, может быть, двух, трех или четырех посещений, которые предпринимает интервьюер, чтобы застать нужного человека дома, частично нарушается. При неприятных вопросах поэтому следует учитывать возможные искажения. Примером является преувеличенно большое число людей, которые в опросе по вероятностной выборке объявляют себя сторонниками Христианско-демократического союза; не известно, в какой степени здесь сказывается отсутствие анонимности, а в какой степени тот факт, что при вероятностной выборке чаще опрашивают людей, бывающих дома (старые люди, женщины), которые действительно обнаруживают предпочтение ХДС.

СРАВНЕНИЕ КВОТНОЙ И ВЕРОЯТНОСТНОЙ ВЫБОРКИ С ОФИЦИАЛЬНЫМИ РЕЗУЛЬТАТАМИ ВЫБОРОВ

ХДС/ХСС СДПГ СвДП Другие