"В.Г.Королько. Основы паблик рилейшнз " - читать интересную книгу автора

список населения, а потом из него по принципу случайности отбирается нужное
количество единиц для опроса. Делается это, как правило, с помощью
компьютера.
Каков же объем случайной выборки? Ответ на этот вопрос зависит от ряда
факторов, одним из которых выступает численность населения.
При этом чем однороднее окажутся представители населения относительно
характеристик, которые будут изучаться, тем меньший нужен объем выборки. При
формировании большинства простых случайных выборок рекомендуется соблюдать
приведенные выше соотношения между численностью населения и объемом выборки
при 5%-ной предельной погрешности.
Надежность случайного отбора выборки подтверждается законами
вероятности. Это можно продемонстрировать на простом примере: если положить
в ведро и перемешать 10.000 шариков, среди которых 5.000 красного и 5.000
зеленого цвета, и попросить человека с завязанными глазами отобрать
определенное количество этих шариков, скажем, 400, то по законам вероятности
он скорее всего вытащил бы из ведра примерно 200 красных и 200 зеленых. Эти
законы далее доказывают, что с определенными пределами погрешности небольшое
количество шариков может представлять и наполненное ими доверху ведро, каким
бы большим оно ни было, например, величиной с город, область или страну в
целом.
2. Систематизированная случайная выборка. Она похожа на простую
случайную выборку с той лишь разницей, что тут определяется случайная
начальная точка в общем списке населения, от которой исследователь,
пользуясь определенным шагом отсчета, отбирает фамилии в выборку. Но,
поскольку в данном случае каждый представитель населения не имеет равной
вероятной возможности быть отобранным, этот тип формирования выборки менее
надежен по сравнению с первым.
3. Стратифицированная случайная выборка. Она используется для изучения
разных сегментов групп (страт) населения. Если, к примеру, организация хочет
определить связь между длительностью работы и отношением к ней, выборку
можно стратифицировать так, чтобы распределение респондентов точно отражало
структуру группы общественности. Другими словами, если большая часть
персонала организации работает в ней более 10 лет, в таком случае большая
часть тех, кого нужно опросить, тоже должна относиться к данной категории
работников. Именно при таком способе стратификации выборки организация
получит надежные результаты изучения мнения своих сотрудников.
4. Выборка, сформированная путем кластерного отбора. Кластерный отбор
выборки предусматривает сначала разделение населения на небольшие однородные
подгруппы (кластеры), а потом соответственный репрезентативный отбор от
каждой из них потенциальных респондентов. Такие выборки часто называются
территориальными, когда, например, с целью изучения общественного мнения
проводится опрос избирателей различных частей избирательного округа.
Неслучайный (квазислучайный) отбор. Подобного типа выборки делятся на
две разновидности: пригодные и квотные.
1. Пригодные выборки. Их еще называют выборками по принципу
"воспользоваться удобным случаем". Это преимущественно неструктурированные,
несистематизированные выборки, рассчитанные на то, чтобы уточнить мнение или
точку зрения. Пригодными выборками широко пользуются журналисты, когда берут
интервью у людей на улице. В практике паблик рилейшнз к такой разновидности
угодных выборок относятся фокус-группы. В их состав обычно входят от 8 до 12