МИКРОПЕРЕПИСЬ (МИКРОЦЕНЗ)

наблюдение статистическое, организованное на основе использования выборки. М. проводится, когда проведение сплошного наблюдения не имеет смысла, невозможно по организационным причинам или экономически нецелесообразно из-за ресурсных затрат, требующихся на его осуществление. В некоторых случаях М. –единственно возможный способ получения информации. Напр., контроль качества отдельных видов продукции невозможен без нарушения ее потребительских свойств, поэтому он может осуществляться только на основе низкопроцентной, предпочтительно малой выборки. При маркетинговых обследованиях в большинстве случаев также невозможно полностью обследовать всю совокупность потенциальных потребителей того или иного товара. К достоинствам М. следует отнести более короткие сроки обследования, что повышает оперативность и актуальность статистической информации, и экономию трудовых, материальных и денежных затрат. Следовательно, М. повышают эффективность статистики. Существенно сокращается количество ошибок регистрации. С учетом возможности планирования и оценки ошибок репрезентативности выборки, точность результатов М. позволяет применять его для проверки данных сплошного учета. Объем работы по сбору и обобщению результатов обследования значительно меньше, поэтому результаты выборочного обследования можно получить значительно быстрее, чем при сплошном наблюдении.
Т.к. наблюдению подвергается лишь часть элементов общей совокупности, появляется возможность расширения программы обследования, т.е. более широкого и детального наблюдения каждой единицы в отдельности. При проведении обследования выборочным методом общий объем работы меньше, поэтому можно лучше подготовить и более тщательно контролировать его проведение и обработку данных. Следовательно, при правильной организации выборочное обследование может дать более достоверные результаты, чем соответствующее сплошное.
В результате М. получают: среднее значение признака; суммарное значение признака; долю единиц, обладающих определенным значением признака или долю суммарного объема признака определенной группы единиц в совокупности. Для оценки результатов М. обычно рассчитывают дисперсию, стандартную ошибку, коэффициент вариации (относительную стандартную ошибку); доверительный интервал (см. табл. 1.).
img width="646" height="320" src="/upload/content/1582184185_22.files/image122.jpg"
Способ оценивания является состоятельным, если оценка становится равной оцениваемому параметру для совокупности при n = N. Способ оценивания является несмещенным, если среднее значение оценки, взятое по всем возможным выборкам данного объема n, равно истинному значению для совокупности, и это утверждение справедливо для любой конечной совокупности значений yi и для любого n. Если организатор обследования, исходя из цели и задач обследования, применяет неслучайную выборку, т.е. экспертно включает (объективно или нет) единицы наблюдения в выборочную совокупность, то он принимает на себя ответственность за способ расчета и качество конечных результатов, количественное описание которого затруднено (см. табл. 2).
img width="630" height="200" src="/upload/content/1582184185_22.files/image123.jpg"
При принятии решения об использовании вероятностной выборки необходимо учитывать, что существуют два подхода к решению этой задачи – модельный и планово-обоснованный. В первом случае по имеющейся базовой информации и собранным выборочным данным строится модель распределения наблюдаемых признаков, в соответствии с которой определяются интересующие статистические показатели. Во втором случае рассматриваются всевозможные выборки, извлеченные из перечней, содержащих некоторое конечное число N единиц. Фактически на практике оперируют вероятностями отбора единиц и вероятностями извлечения их пар из основы. Для распространения выборочных данных и расчета соответствующих характеристик точности используются выборочные веса. Часто в статистической практике используется комбинированная выборка. Особенности обработки результатов М. зависят от процедуры извлечения выборки из ген. совокупности, поэтому организацию М. начинают с определения типа выборки, исходя из условий проведения М. Расслоенный случайный отбор предусматривает предварительное разделение совокупности, содержащей N единиц, на гомогенные группы и проведение простого случайного отбора в каждом слое. Поэтому расслоение можно рассматривать как процедуру извлечения выборок, в которой на простой случайный отбор наложены некоторые ограничения или условия. Расслоение может дать выигрыш в точности при оценивании характеристик ген. совокупности, если каждый слой является высоко однородной совокупностью (см. табл. 3).
img width="624" height="177" src="/upload/content/1582184185_22.files/image124.jpg"
,
img width="319" height="364" src="/upload/content/1582184185_22.files/image125.jpg"
Гнездовой отбор – эффективно применяется в случаях, когда существуют заранее или естественным образом формируются в процессе наблюдения списки единиц совокупности по отдельным ее группам (сер. – в динамике, или кластерам, гнездам – в пространстве). Напр., если кластером являются квартиры в жилом квартале города, то все квартиры некоторого жилого квартала (по заранее существующим спискам ведомственного учета жилищнокоммунального хоз-ва) либо входят в выборку, либо нет – в зависимости от того, оказался ли он отобранным при организации наблюдения. В подобном случае выделение отдельных кластеров может быть осуществлено, даже если для обследуемых р-онов нет полных и актуальных списков квартир, так как по географическим картам р-оны, подлежащие обследованию, могут быть разделены на терр. участки с легко идентифицируемыми границами. Относясь к таким участкам как к гнездам, легко можно решить задачу построения списка единиц отбора (см. табл. 4).
img width="643" height="300" src="/upload/content/1582184185_22.files/image126.jpg"
Если исследуемая совокупность содержит некоторые группы и имеется информация о принадлежности элементов к той или иной группе, то может быть удобным вначале осуществить случайную выборку из этих групп, а затем в целях экономии средств и времени не проводить обследование всех единиц отобранных групп, как при гнездовом отборе, а отобрать лишь часть элементов в каждой выбранной группе, т.е. использовать ступенчатую выборку. В отдельных случаях применяется М. на основе комбинированной выборки. Комбинированная выборка имеет два аспекта: чередование во времени и одновременное использование, когда часть совокупности наблюдается на сплошной основе, а часть – выборочно (напр., перепись нас.).
Чередование периодических выборочных обследований со сравнительно редкими структурными сплошными переписями необходимо для уточнения детализированного состава исследуемой ген. совокупности и для получения значений осн. классифицирующих и количественных признаков для всех единиц. М. на основе выборок квазислучайного типа используются, в основном, в социологических исследованиях. При этом предполагается наличие вероятностного отбора на том основании, что эксперт – специалист, организующий и рассматривающий выборку – считает это допустимым. Выборки, построенные на основе суждения эксперта, наилучшим образом проявляют себя там, где выборка мала; исследуемая ген. совокупность весьма невелика и обозрима, или же хорошо известна организатору наблюдения; исследуемое свойство элементов общей совокупности весьма существенно варьирует; специалист, формирующий выборку, является большим и признанным мастером своего дела. Среди таких методов наиболее распространены метод «фильтра», метод «снежного кома», метод отбора по косвенным признакам. Выборки, сформированные на основе направленного отбора, извлекаются с помощью объективной процедуры, но без использования вероятностного механизма. Широко известен метод осн. массива, при котором в выборку включаются наиболее крупные (существенные) единицы наблюдения, обеспечивающие основной вклад в показатель, напр., суммарное значение признака, представляющего осн. интерес обследования.
Метод «фильтра» состоит в том, что по программе наблюдения опрашивается более широкий массив респондентов, чем требуется для решения осн. задачи исследования, однако часть вопросов анкеты (интервью) задается лишь представителям целевой группы, выступающей объектом в данном исследовании. В качестве «фильтра» при этом служит вопрос относительно предмета исследования. Окончательно выборка формируется не до, как в классической схеме, а после проведения опроса. При этом общий массив опрошенных распадается на две подвыборки: осн., включающую только представителей целевой группы, и дополнительную, в которую входят лица, которые попали в предварительную выборку, но не относятся к объекту исследования. Метод «фильтра» применим в осн. тогда, когда изучаемая группа достаточно многочисленна и компактно расселена в пределах терр. обследования. Однако в практике исследований нередки случаи, когда представители интересующей исследователя группы составляют лишь незначительную долю от численности единиц всего региона, в котором проводится исследование, и к тому же дисперсно рассеяны по его терр. Формирование выборки по методу «снежного кома» начинается с выбора нескольких «стартовых точек», т.е. индивидов, заведомо относящихся к объекту исследования. Такой отбор может быть случайным (не в статистическом, а в бытовом смысле этого слова). Однако лучше пользоваться регулярным методом, напр., с использованием данных ведомственной статистики. Затем среди отобранных стартовых единиц проводится опрос, а в дополнение к стандартной анкете их просят назвать несколько фамилий и адресов других представителей целевой группы, которые проживают в том же городе и к которым можно обратиться с вопросами обследования. Эта процедура повторяется до тех пор, пока итоговая выборка не достигнет некоторой заранее установленной величины, достаточной для проверки гипотез исследования. Особое внимание при таком методе проведения М. необходимо уделить подбору «стартовых» персон. Они должны быть не только достаточно известны и авторитетны, но и, что немаловажно, представлять разные слои изучаемой целевой группы.
Метод отбора по косвенным признакам предполагает целенаправленный отбор респондентов по признакам, хотя и косвенно, но достаточно тесно связанным с фамилией единицы наблюдения, с четким определением которой имеются существенные затруднения. Напр., при этносоциологических исследованиях в качестве такого косвенного признака используется фамилия индивида. При отборе по фамилии обычно используются поименные, списки постоянно или временно прописанного нас., подготовленные для последних по очереди выборов. В целом этот источник очень не надежен. Зачастую невозможно правильно определить национальную принадлежность из-за того, что фамилии близкородственных по языку народов могут звучать одинаково. Но самая гл. трудность при использовании пофамильных списков как этнического идентификатора состоит в том, что представители разных народов, принявшие одну веру или использующие один и тот, же язык в быту, часто имеют практически неразличимые фамилии. Это относится и к таким странам, как США, Канада, Австралия; но в наибольшей, пожалуй, степени характеризует Россию. Напр., Яковлев может быть рус., чувашем, марийцем, якутом, эрзя, мокша, удмуртом, бурятом и т.д. Поэтому метод отбора по косвенным признакам можно применять для проведения М. только в узко определенных случаях, с большой осторожностью и, по возможности, используя не отдельные признаки векторы признаков в качестве косвенных критериев отбора.