Метод минимальных изменений и метод средней ошибки - Опрос как основной статистический метод изучения общественного мнения

Оглавление:

Общественное мнение — это специфическое проявление общественного сознания, которое выражается в оценках и характеризует отношение социальных групп (особенно большинства людей) к разного рода проблемам, спорам, вопросам, представляющим общественный интерес.
Другими словами, общественное мнение — это совокупность индивидуальных мнений по определенному вопросу, которые касаются группы людей, где мнение человека — это сформированное отношение к вопросу в определенной форме.
Отношение человека к предмету определяется рядом следующих факторов:
1) личностные — физические, социальные и психические составляющие человека (возраст, социальный статус, умственные способности).
2) культурный — образ жизни и традиции определенной страны или города
3) семейные — учет происхождения и семейных традиций (дети часто имеют мировоззрение и жизненные установки и ценности, навязанные им родителями, и сохраняют их в будущем)
4) Социальный класс — положение в обществе. Изменения в социальном статусе людей влекут за собой изменения в их жизненных позициях и установках. (Студенты учебных заведений могут изменить свое отношение к социальным явлениям после выхода на рынок труда и начала профессиональной деятельности).
Общественное мнение в его современном значении и понимании возникло с развитием буржуазного строя и формированием гражданского общества как сферы жизни, независимой от политической власти. В Средние века принадлежность человека к тому или иному сословию имела прямое политическое значение и строго определяла его социальное положение. С ростом буржуазного общества на смену сословиям пришли открытые классы, состоящие из формально свободных и независимых индивидов. Наличие таких свободных индивидуальных собственников, независимых от государства (даже если они владели только своей рабочей силой), было необходимым условием для формирования гражданского общества и общественного мнения как его особого института.
При тоталитарном режиме, в котором все общественные отношения жестко политизированы, в котором нет и не может быть гражданского общества и частного лица как субъекта независимого, т.е. не соответствующего стереотипам правящей идеологии, не существует общественного мнения. В этом смысле наше общественное мнение — дитя эпохи гласности, с очень небольшим по историческим меркам опытом существования. В годы перестройки наше общество очень быстро перешло от навязанного единомыслия к так называемой гласности и плюрализму мнений к подлинному политическому плюрализму и свободе слова. В этот период сформировалось и общественное мнение, которое было независимым в своих оценках и суждениях.
При анализе и изучении общественного мнения необходимо учитывать следующие особенности общественного мнения:
1) Общественное мнение динамично — недостаточно сформировать его один раз, необходим постоянный мониторинг.
2) Возможное направление общественного мнения определяется реальностью.
3) Общественное мнение обычно изменяется в большей степени под воздействием непосредственных событий, которые меняют ценности данного общества
4) Общественное мнение полностью определяется его интересами и ценностями.

Опрос как основной статистический метод изучения общественного мнения

Опрос — это метод получения информации о субъектах — респондентах опроса. Опрос заключается в том, что респонденту задаются вопросы, ответы на которые позволяют получить необходимую информацию, зависящую от целей исследования. Основные особенности опроса обусловлены его массовым характером, что связано с тем, что исследователь часто хочет получить информацию о целой группе лиц, их усредненное мнение, а не мнение одного человека. Опросы являются наиболее популярным методом исследования массовой коммуникации.

При создании опросов они сначала формулируют программные вопросы, которые относятся к решаемой задаче и доступны только экспертам. Затем эти вопросы переводятся в анкеты, сформулированные понятным, доступным для респондентов языком.

Основные методы проведения опроса:

Анкета
Метод лидера
Бесплатно
Оральный
Письменный

Интервью относится как к методу опроса, так и к разговорному методу.

Классификация опросов по методу взаимодействия с респондентом:

Личные интервью. Отличительной особенностью очных опросов является непосредственный контакт исследователя с респондентом.
Дистанционные исследования. Эти опросы могут проводиться при косвенном участии исследователя, но также и без его участия.

Наиболее популярными дистанционными методами в современном мире являются телефонные или интернет-опросы. Использование количественных и статистических методов для изучения общественного мнения требует предварительного построения выборки.

Выборка — это репрезентативная часть популяции, в которой интересующая характеристика распределена по тому же закону, что и в популяции.

В то же время, выборка должна исключительно представлять объект исследования. Тип выборки должен наилучшим образом представлять и описывать объект исследования. Существует несколько основных типов выборки:

Случайная выборка — это метод отбора, при котором каждый элемент совокупности имеет равную вероятность быть отобранным. Случайная выборка может быть реализована с помощью таких методов, как лотерея и/или таблица случайных чисел. Этот тип выборки используется в большинстве телефонных опросов и опросов на основе списков (например, в опросах о выборах). Систематическая выборка — это процесс отбора каждого n-го элемента из списка элементов совокупности. Этот принцип используется для построения различных типов адресных выборок, например, жилищных выборок, когда жилища отбираются для опроса/обследования по определенной схеме (первый от лифта, первый слева и т.д.).
Квотная выборка основана на определенных параметрах (квотах) — например, социально-демографических характеристиках лиц. Этот тип выборки обычно используется, когда население небольшое. Важной особенностью является то, что при квотной выборке не рассчитывается ошибка.
Спонтанная выборка — это тип выборки, при котором респонденты отбираются случайным образом или с определенным шагом, например, в местах массового скопления людей. Обычно его используют при уличных съемках в местах массового скопления людей (возле метро, памятников культуры, развлекательных центров и т.д.).

Выборочный метод. Ошибка выборки

Спонтанная выборка — этот тип выборки, респонденты для которой отбираются случайным образом или с определенным шагом, например — в местах массовых скоплений. Как правило, используется при уличных опросах в местах массового скопления людей (у метро, культурных памятников, развлекательных центров, и т.д.).

Важным понятием, связанным с применением количественных методик, является ошибка выборки. Ошибка может быть систематической — тогда, когда она заложена в саму процедуру отбора респондентов, и случайной, которая неизбежно возникает в силу того обстоятельства, что опрошена не вся генеральная совокупность, однако всегда может быть рассчитана и представлена.

Статистические исследования могут проводиться на основе нестатистических данных наблюдений. Основной целью несплошного наблюдения является получение характеристик изучаемой совокупности от отобранной части совокупности. Одним из наиболее распространенных методов в статистике, не использующих выборку, является случайная выборка.
Выборка — это метод статистического исследования, при котором обобщенные показатели совокупности получают для определенной части изучаемой совокупности (обычно 5 — 15%) на основе случайного отбора.
Смысл метода выборки заключается в следующем:
1) при минимальном количестве изучаемых единиц исследование проводится в более короткие сроки и с минимальными затратами ресурсов и средств. Это повышает эффективность статистической информации, снижает ошибки регистрации;
2) в ряде исследований метод выборки является единственно возможным;
3) Используется для проверки данных непрерывной регистрации.
Выборочный метод имеет важную особенность по сравнению с другими методами несплошного наблюдения: в основе отбора единиц обследования лежит принцип равной вероятности выборки каждого элемента совокупности. Это исключает возможность того, что в выборку попадают только лучшие или худшие значения. Это хороший индикатор возникновения систематической ошибки оценки.
Поскольку любая статистическая совокупность состоит из единиц с различными характеристиками, состав выборочной совокупности может в определенной степени отличаться от состава совокупности. Такое расхождение между выборкой и совокупностью составляет ошибку выборки.
Степень ошибки выборки зависит от ряда факторов:
1) степень вариации изучаемого признака;
2) Количество единиц выборки;
3) методы, используемые для отбора единиц в выборочную совокупность; и
4) принятый уровень надежности результата исследования.
Систематические ошибки могут возникать из-за особенностей применяемой системы отбора и обработки данных наблюдений или из-за нарушений установленных правил отбора единиц для исследования.
Возникновение случайных ошибок репрезентативности объясняется неравномерным распределением единиц в популяции. Поэтому распределение совокупности единиц, отобранных для обследования (выборка), не точно отражает распределение единиц в совокупности.
Величина ошибки выборки характеризует степень надежности результатов обследования выборочной совокупности и необходима для оценки параметров генеральной совокупности. Для каждого конкретного выборочного наблюдения величина ошибки выборки может быть определена с помощью соответствующих формул.

Основные способы формирования выборочной совокупности

Существуют три основные проблемы при использовании выборки:

Определение размера выборки, необходимого для получения требуемой точности результатов с заданной вероятностью;
Определение возможного предела ошибки репрезентативности, гарантированной с заданной вероятностью, и сравнение его с пределом погрешности.
Определение вероятности того, что ошибка выборки не превысит предел погрешности.

Объем выборки рассчитывается на этапе проектирования выборки. Поскольку

, тогда ,

Где? — Это допустимая ошибка, определяемая исследователем на основе требуемой точности результатов дизайна выборки;

t — это табличное значение, соответствующее заданной доверительной вероятности F(t), гарантирующее оценки совокупности по данным выборочного обследования.

Общее отклонение.

Последнее значение обычно не известно. Используется оценка: результаты предыдущих обследований той же популяции, если ее структура и условия развития достаточно стабильны, или, если известно приблизительное значение среднего, дисперсия получается из Eq.

;

если известны минимальное и максимальное значения переменной x, можно определить стандартное отклонение в соответствии с «правилом трех сигм»

поскольку нормальное распределение «вписывается» в диапазон изменения 6u(±3u). Если распределение явно асимметрично.

При расчете n не стремитесь к большим значениям t и малым значениям ?, так как это приведет к увеличению объема выборки и, следовательно, к увеличению затрат, труда и времени, что совсем не нужно.

Формула не учитывает неповторяемость выборки и дает максимальный размер выборки, который может быть скорректирован «на неповторяемость». Поскольку , исходя из формулы для n, мы получаем выражение для скорректированного объема выборки, где .

Метод отбора определяет конкретный механизм или процедуру отбора единиц выборки из популяции и зависит от степени вариации изучаемого признака в рассматриваемой популяции.
В практике выборочного обследования наиболее часто встречаются следующие методы выборки.
Случайная выборка — это отбор единиц из популяции случайным образом или наугад без элементов последовательности. Используется в случае незначительной вариации изучаемого признака в исследуемой популяции.
При отборе по этому методу необходимо учитывать, что все единицы совокупности имеют равные шансы попасть в выборку. Также необходимо установить четкие границы совокупности, чтобы включение или невключение отдельных единиц в выборку не вызывало сомнений.
Например, при опросе студентов необходимо четко определить, следует ли включать студентов, находящихся в академическом отпуске, студентов негосударственных вузов и т.д.
Технически, случайная выборка осуществляется путем жеребьевки или с помощью таблиц случайных чисел.
Случайная выборка может быть как повторной, так и неслучайной (вытянутые лоты не возвращаются в исходную совокупность и не участвуют в дальнейшей выборке).
Механическая выборка используется в случаях, когда совокупность определенным образом упорядочена, т.е. существует конкретный порядок в расположении единиц (например, номера телефонов респондентов, списки избирателей, номера домов, квартиры).
При механической выборке коэффициент выборки определяется путем сопоставления объемов выборки и совокупности. Например, при соотношении 1:50 (2% выборка) выбирается каждая 50-я единица; при соотношении 1:20 (5% выборка) выбирается каждая 20-я единица и так далее.

Определение необходимого объёма выборки

Большинство методов расчета характеристик выборочной совокупности требуют достаточно большого объема выборки, но большой объем выборки не всегда возможен или целесообразен. При контроле производства и исследованиях часто необходимо использовать небольшие образцы до 30 штук. В статистике они называются малыми выборками; соответственно, выборки, состоящие более чем из 30 единиц, называются большими выборками.

Малый размер выборки снижает точность по сравнению с большой выборкой, но было показано, что результаты, полученные на малых выборках, могут (в некоторых случаях) быть обобщены на генеральную совокупность.

Основы теории малых выборок были разработаны английским математиком и статистиком Стьюдентом. Исследование Студента показало, что когда популяция мала, стандартное отклонение в выборке значительно отличается от стандартного отклонения в популяции.

Поскольку стандартное отклонение популяции является одним из параметров кривой нормального распределения, нецелесообразно использовать функцию нормального распределения для оценки параметров популяции по небольшим выборкам, так как это даст большие ошибки (несмещенная оценка дисперсии всегда должна использоваться при расчете средней ошибки в выборках небольшого размера).

Студент обосновал закон распределения отклонений выборочного среднего от генерального среднего для малых выборок. Согласно распределению Стьюдента, вероятность того, что предельная ошибка для малых выборок не превышает среднюю ошибку, зависит от размера и объема выборки.

Малые выборки в силу своего небольшого размера недостаточно точно отражают показатели генеральной совокупности даже при тщательной организации наблюдения, поэтому результаты малых выборок редко используются для установления надежных границ, в пределах которых находятся характеристики генеральной совокупности.При разработке выборочного наблюдения возникает вопрос о необходимом объеме выборки. Это число может быть определено исходя из допустимой ошибки выборки, основанной на вероятности обеспечения величины определяемой ошибки, и, наконец, исходя из процедуры отбора.

Для определения необходимого объема выборки исследователь должен указать степень точности характеристики выборки с определенной вероятностью.Среднее квадратическое отклонение: среднее квадратическое отклонение показывает, на сколько каждый вариант в среднем отклоняется от своего среднего значения.

Среднее арифметическое взвешенное: . Среднее арифметическое взвешенное — один из наиболее распространенных статистических показателей, отличающийся от простого среднего арифметического только способом расчета, но не сутью или интерпретацией. Взвешенное среднее арифметическое используется, когда отдельные значения характеристики не встречаются с одинаковой частотой в ряду распределения и количество вариантов не соответствует частоте их встречаемости.

На странице курсовые работы по психологии вы найдете много готовых тем для курсовых по предмету «Психология».

Здесь темы рефератов по психологии

Читайте дополнительные лекции: