Списки населения необходимо использовать с большой осторожностью, поскольку в них могло отразиться пристрастное отношение к некоторым слоям населения. Например, студенческий справочник может включать лишь студентов, имеющих телефоны в комнатах общежития; в таком случае из него исключены студенты, которые ездят на занятия из пригорода. Если две группы студентов каким-то образом отличаются друг от друга и это важно для исследования, никакая выборка, исключающая студентов, живущих в пригородах (независимо от способа ее составления), не может быть полностью репрезентативна для всего студенчества.
ДРУГИЕ ТИПЫ ВЫБОРОК
Случайная выборка стала образцом для создания других моделей выборочного обследования. Каждая из них имеет свои недостатки, но все они оказались полезными для решения различных исследовательских задач. Среди них главными являются следующие типы выборок.
1. Систематическая, или псевдослучайная, выборка. Соотношение между размером выборки и численностью населения в генеральной совокупности (скажем, 1:25) используется для определения интервала, или шага пропуска данных (К). Каждый элемент населения, обозначенный буквой К, включен в выборку. Например, в выборку можно включить каждого 25-го студента, зачисленного осенью.
2. Стратифицированная выборка. Данный способ предполагает разделение генеральной совокупности на слои или «страты», а затем составление выборки внутри каждого слоя — страты. Студенты 1-го, 2-го курса и т. п. могли бы быть выделены как отдельные страты. Этот способ применяется, когда возникают различные проблемы при составлении выборки среди разных групп населения (например, все первокурсники живут в общежитиях, но большинство студентов старших курсов проживают за их пределами) или когда отдельные части населения очень малочисленны, но тем не менее важны для исследования.
3. Кластерная выборка. Этот способ предусматривает классификацию групп населения по географическому признаку. Например, всех студентов колледжа, проживающих в общежитиях, можно было бы разбить на кластеры и составить выборку.
В большинстве крупномасштабных выборочных обследований применяются сложные методы, названные многоступенчатыми выборками. Их методика предполагает постепенный переход от совокупностей единиц наблюдения к отдельным единицам. Например, при составлении выборки взрослого населения США на первой стадии можно разделить всех жителей по округам (или классифицировать по кластерам). Кластеры можно стратифицировать по районам или некоторым другим признакам (например, по возрасту и расовому происхождению жителей). Внутри каждой страты (слоя) ряд округов может быть отобран случайным образом. Затем каждый из этих округов можно разделить на жилые массивы, включающие по 10 кварталов, которые снова можно стратифицировать вплоть до составления окончательной схемы выборки. Наконец, внутри определенных кварталов, можно отобрать отдельные семьи, а затем и членов семей с помощью случайной или систематической выборки.