НАБЛЮДЕНИЕ ВЫБОРОЧНОЕ

вид наблюдения статистического, организованного на основе выборки, при котором отбирается часть единиц изучаемой совокупности, по определенным правилам, из общей совокупности единиц. Совокупность единиц, из которых осуществляется отбор, называется ген. совокупностью. Отбор из ген. совокупности проводится т.о., чтобы можно было получить достаточно точное представление об осн. параметрах совокупности в целом. Гл. требование, которому должна отвечать выборка – это требование репрезентативности или, иначе говоря, представительности. При рассмотрении любой схемы извлечения выборки должны быть учтены два фактора: использование вероятностной процедуры и степень объективности в действиях специалиста, формирующего выборку. Наиболее важный принцип в применении В.н. – обеспечение случайности отбора, т.е. обеспечение равной возможности всем единицам, входящим в состав ген. совокупности, быть избранными. Теоретические основы В.н. обоснованы в теоремах Чебышева и Ляпунова. При практическом использовании теоремы Чебышева ген. дисперсию, которая обычно неизвестна, заменяют выборочной.
В.н. различают по способу организации выборки: 1) собственно – случайный отбор или простая случайная выборка – это отбор единиц из ген. совокупности без всякого расчленения на части и группы. Основа выборки при этом может быть случайной, ранжированной, несистематизированной. При этом способе полностью соблюдается принцип случайности, для чего используют метод жеребьевки или табл. случайных чисел. Возможен повторный (возвратный) и бесповторный (безвозвратный) отбор единиц; 2) механический отбор, состоящий в отборе единиц из упорядоченного ряда единиц ген. совокупности, с равным шагом. При организации механического отбора из ген. совокупности возникают две задачи: определения «шага отсчета» (расстояния между отбираемыми единицами), выбора единицы, с которой надо начинать отсчет; 3) типический отбор, или отбор с аллокациями (расслоенная, стратифицированная или районированная выборка) – отбор единиц из типических групп, на которые разделена ген. совокупность. Расслоенный случайный отбор предусматривает предварительное разделение совокупности, содержащей N единиц, на гомогенные группы и проведение простого случайного отбора в каждом слое. Расслоение можно рассматривать как процедуру извлечения выборок, в которой на простой случайный отбор наложены некоторые ограничения или условия. При выполнении определенных условий и наложении правильных ограничений можно получить значительный выигрыш в точности и, как правило, с малыми дополнительными затратами либо вовсе без них. При расслоенном случайном отборе управление обследованием значительно упрощено. Однако сама процедура предполагает знание объемов слоев, общего числа единиц в выборке, а также определение долей отбора в каждом слое. Расслоение может дать выигрыш в точности при оценивании характеристик всей совокупности. Если каждый слой однороден в том смысле, что результаты измерений в нем мало изменяются от единицы к единице, то можно получить точную оценку среднего значения для любого слоя по небольшой выборке в этом слое. Затем эти оценки можно объединить в одну точную оценку для всей совокупности. Типическая выборка равнозначна ряду случайных выборок из меньших совокупностей (типических групп или слоев), если в каждой из них единицы (элементы) отбираются в случайном порядке.
Осн. назначение типической выборки заключается в том, чтобы за счет расслоения совокупности получить более высокую точность результатов выборки по сравнению с простым случайным отбором при том же объеме выборочной совокупности или такую же точность при меньшем объеме выборки. Чем эффективнее процедура расслоения, тем точнее результаты. Для расслоения, как правило, используется метод группировок. Эту выборку применяют в целях равномерного представления различных типов или различных регионов, и в этом случае ее называют районированной. Она имеет широкое применение при изучении неоднородных совокупностей, когда неприменимы ни случайная, ни механическая выборка вследствие очень высокой вариации системы изучаемых признаков, асимметричности распределения их значений. Может осуществляться равномерное, пропорциональное и оптимальное размещение аллокаций. Оптимальное размещение минимизирует среднюю ошибку В.н. Впервые задачу эффективной организации В.н. на основе типической выборки решил в 1920 А.А. Чупров и независимо от него в 1934 Е. Нейман. В статистике такое размещение называется Неймановым; 4) серийный отбор – выборка не единиц, а некоторых однородных групп (сер., гнезд) изучаемой совокупности. В пределах попавших в выборку сер. единицы совокупности подвергаются сплошному наблюдению; 5) комбинированный отбор – использование одновременно сплошного наблюдения и В.н. (часто нескольких способов В.н., напр., серийного и собственнослучайного; механического и гнездового); 6) многоступенчатый отбор предполагает отбор из ген. совокупности сначала укрупненных групп, затем меньших по объему, и до тех пор, пока не будут отобраны те группы (сер.) или отдельные единицы, которые будут подвергнуты наблюдению. На каждой ступени отбор может вестись случайным способом. Многофазный отбор осуществляется т.о., что одни сведения собираются от всех единиц отбора, а затем производится подвыборка, единицы которой обследуются по более широкой программе. В частном случае на первой фазе может быть произведено не В.н., а сплошное наблюдение. Особенность многофазной выборки заключается в том, что подвыборки извлекаются из выборок предыдущих фаз, и, следовательно, на всех фазах используются одни и те же единицы отбора.
Многоступенчатая выборка имеет широкое применение в переписях нас. При использовании многоступенчатой выборки характерно сочетание В.н. одной и той же совокупности по различным программам наблюдения, отличающимся друг от друга широтой обследования (т.е. количеством вопросов, по которым опрашивается нас. на каждой из фаз сформированных подвыборок). Данные, полученные на первой фазе, могут быть использованы в качестве дополнительной информации для повышения точности оценок статистических характеристик по изучаемым признакам на второй фазе. Следует также отметить, что информацией на первой фазе можно воспользоваться для расслоения единиц первой фазы и произвести формирование выборки второй фазы с единой или переменной долей отбора. Расчет ошибки многофазной выборки производится для каждой фазы отдельно: взаимопроникающая выборки – форма В.н., при котором из ген. совокупности одним и тем же способом формируются две (или более) выборочные совокупности. При этом происходит взаимное уточнение результатов обследования. По степени охвата единиц изучаемой совокупности различают большие и малые выборки. В.н. относительно крупного размера, предназначенное для проведения многоцелевых обследований единого объекта наблюдения, в зарубежной статистике называют гл. выборкой. В.н., при котором наблюдением охвачено менее 25 – 30 единиц, принято называть малыми выборками.
Оно обычно применяется в том случае, если невозможно или нецелесообразно использовать большую выборку. (напр., исследование продукции на прочность, связанное с ее порчей). Выводы, сделанные на основе малой совокупности, справедливы лишь при нормальном распределении значений изучаемого признака в ген. совокупности. Преимущество В.н. в сравнении с другими видами несплошного наблюдения состоит в том, что по результатам этого наблюдения можно оценить искомые параметры ген. совокупности, однако между ними существует некоторое расхождение, называемое ошибкой выборки. Общая ее величина складывается из ошибок регистрации и ошибок репрезентативности. Ошибки репрезентативности обусловлены вариацией изучаемого признака в совокупности и недостаточно полным или адекватным представлением в выборке различных категорий единиц ген. совокупности. Величина ошибки характеризует степень надежности результатов В.н., и ее знание необходимо при оценке параметров ген. совокупности.
Величина ошибки зависит от способа формирования выборки, от объема выборки и от степени вариации признака в ген. совокупности. Для каждого способа выборки величина ошибки определяется по соответствующим формулам. В.н., содержащее «грубые ошибки» называют засоренной выборкой. Для учета «грубых ошибок» используются методы робастного оценивания. На заключительном этапе В.н. осуществляется распространение полученных результатов на ген. совокупность. При этом проверяется, насколько адекватно представлена ген. совокупность в В.н. и какова степень соответствия фактически полученной ошибки выборки ее запланированному уровню. Общее значение изучаемого показателя для совокупности в целом определяется двумя способами: методом прямого счета и методом коэффициентов. Прямой счет состоит в том, что искомая характеристика находится по данным выборочного наблюдения и, с учетом доверительного интервала (предельной ошибки выборки), при заданном уровне значимости, распространяется на ген. совокупность. Метод коэффициентов применяется обычно для внесения поправок в данные сплошного наблюдения, в котором обнаружены ошибки регистрации. Для этого проводится тщательное повторное наблюдение на основе В.н. Поправочные коэффициенты рассчитываются как частное от деления соответствующих данных контролирующего В.Н. и сплошного наблюдения. Умножением общего итога сплошного наблюдения на поправочный коэффициент получают данные, которые затем принимают за окончательные данные сплошного наблюдения. Они обычно называются итогами с поправкой на недоучет. Статистическое наблюдение, организованное на основе использования В.н., принято называть микропереписью, или микроцензом.