XIV Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2022

При проведении исследований для получения более точных результатов статисты часто прибегают к использованию микро-цензов. Что такое микро-ценз и в чем их значимость в статистических исследованиях?

Микро-ценз – это организация статистического наблюдения на основе выборки, которое используется, если сплошное наблюдение невозможно или невыгодно.

В некоторых случаях микро-ценз является единственным возможным способом получения информации. Рассмотрим маркетинговое исследование, к которому прибегают при создании того или иного товара. При таком исследовании практически всегда невозможно полностью изучить всю совокупность потенциальных потребителей, поэтому исследователи вынуждены использовать выборку.

У микро-цензов существует ряд преимуществ. К ним можно отнести: более короткие сроки обследования, что позволяет повысить оперативность и актуальность статистической информации, а также снижает затраты трудовых, материальных и денежных ресурсов. Из этого мы можем сделать следующее заключение: использование микро-цензов повышает эффективность статистики. Существенно уменьшается число ошибок регистрации. С учетом возможности планирования и оценки ошибок репрезентативности выборки, точность результатов микроцензов позволяет применять его для проверки данных сплошного учета. Повышается скорость обработки информации и снижается время, затрачиваемое на сбор данных, из-за меньшего объема информации в сравнении со сплошным наблюдением.

Микро-цензы способствуют более широкому и детальному рассмотрению каждой отдельной единицы, поскольку наблюдению подвергается только часть элементов из всей совокупности. При достаточной организации результаты выборочного исследования могут быть достовернее и точнее, чем при сплошном наблюдении.

В результате использования микро-цензов можно получить: среднее значение признака; суммарное значение признака; долю единиц, обладающих определенным значением признака или долю суммарного объема признака определенной группы единиц в совокупности. Для характеристики результатов обычно рассчитывают дисперсию, стандартную ошибку, коэффициент вариации (относительную стандартную ошибку); доверительный интервал.

За последние 10 лет существенно возросло число проведенных выборочных обследований. Статистическое бюро ООН время от времени публикует сообщения о выборочных обследованиях, проводимых в странах—членах ООН, в издании «Sample Surveys of Current Interest». В сообщении за 1960 г. перечисляются обследования, проведенные в 52 странах. Многие из этих обследований преследовали цель получить несомненно важные для национального планирования сведения различных областях. Например: сельскохозяйственное производство и землепользование, безработица и трудовые ресурсы. Проводились обследования и по более частным темам: например, жилищные и социальные проблемы пожилых людей в Австралии.

Местные органы власти стали шире пользоваться выборочными обследованиями, с целью получить сведения, необходимые для перспективного планирования и решения неотложных проблем.

Достаточно часто в социальной статистике выборки формируются на основе субъективных характеристик, например степени удовлетворенности, вовлеченности в социальные процессы, социальной изоляции и т.д., т.е. методом самоидентификации респондентов. В этом случае в выборочную совокупность могут попасть единицы, фактически к ней не принадлежащие и, наоборот, могут не попасть единицы, которые относятся к данной совокупности, т.е. отсутствуют четкие границы выборки. В подобных ситуациях для формирования границ (рамки) выборки применяют следующие методы:

- Метод «фильтра». Данный метод заключается в опросе более широкого слоя респондентов, чем необходимо в условиях исследования, но часть вопросов задаётся исключительно представителям целевой аудитории, которые являются объектом в данном исследовании. Окончательно выборка будет сформирована после проведения опроса, что отличается от классической схемы, в которой это происходит до начала работы. После массив делится на две группы: основную, которая включает только целевую аудиторию, и дополнительную. Для получения данных в начале анкетирования задаются общесоциальные вопросы, что является «нейтральной» частью анкеты, затем интервьюер переходит к главному вопросу исследования и задает уточняющие вопросы, если респондент принадлежит нужной группе исследования, то опрос продолжается.

Рассмотрим условный пример проведения опроса методом фильтра. Предположим, проводится социологический опрос, целью которого является выявление студентов, выезжавших за пределы области во время карантина. В этом случае целесообразно сформировать анкету таким образом, чтобы первые вопросы не имели отношения к цели исследования и были нейтральной частью исследования. Нейтральная часть может состоять из 15-20 вопросов о взглядах респондента. После этого задаётся вопрос по цели исследования, в нашем случае это вопрос: выезжали ли вы за пределы области во время карантина? Если ответ положительный, то задаются уточняющие вопросы, если ответ отрицательный, то опрос прекращается.

- Метод «снежного кома». Для реализации этого метода выбираются «стартовые точки», которые являются несколькими индивидами, относящимися к объекту исследования. После этого среди отобранных единиц проводится опрос, в котором их дополнительно просят назвать несколько лиц, к которым так же можно обратиться с данным опросом. Данная процедура будет повторяться, пока выборка не достигнет нужного объема, которого хватит для подведения результатов. Важной особенностью этого метода является выбор стартовых персон: они должны представлять разные слои изучаемой группы и быть достаточно известными.

Рассмотрим условный пример использования метода «снежного кома» Организация хочет провести исследование, целью которого является выявление владельцев банковских карт с определенным дизайном. Для проведения исследования организация подобрала 5 потенциальных экспертов. Каждый из них назвал 10 новых фамилий. Всего организация получила 50 фамилий. После исключения повторов и лиц, которые не смогут быть экспертами, в списке осталось 50% или 25 новых фамилий. На следующем этапе организация получает 250 фамилий. Предположим из них только 40% тех, которые можно добавить к списку. Это 100 человек. При их опросе получаем 500 фамилий. Если из них только 25% реально добавляется к списку, то итог этого этапа — 125 фамилий. Подведем итог. В списке уже 5 + 25 + 100 + 125 = 255 фамилий. На этом можно остановить поиск новых лиц, поскольку на основе этого списка можно сформировать экспертную комиссию.

- Метод отбора по косвенным признакам. Данный метод заключается в выборе респондентов, по признакам тесно связанным с фамилией определенной единицы наблюдения. Этот метод используется при проведении этносоциологических исследований: выбираются поименные списки постоянного и временного населения, косвенным признаком в данном случае будет фамилия индивида. Такое исследование может быть недостаточно достоверным, а выбор единицы наблюдения оказывается крайне затруднительным. Данный метод стоит использовать только в редких случаях и с особой осторожностью, выбирая несколько направлений для поиска косвенных признаков.

Примером использования отбора по косвенным признакам может быть следующая ситуация: группа ученых должна провести изучение уровня благосостояния населения, признаком, характеризующим высокий достаток, был район проживания: чем ближе к условному центру города, тем выше уровень дохода. В этом случае исследование будет недостаточно достоверным.

Список литературы:

Аблеева, А. М. Статистика: учебное пособие / А. М. Аблеева ; М-во сел. хоз-ва РФ, Башкирский ГАУ. - Уфа, 2018.- 173с.

Гужова,О.А. Статистика в управлении социально-экономическими процессами : учеб. пособие / О.А. Гужова, Ю.А. Токарев. — М. : ИНФРА-М, 2017. — 172 с.

Ефимова М. Р. Общая теория статистики учебник / М.Р. Ефимова, Е.В. Петрова, В.Н. Румянцев. - 2-e изд., испр. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2011. - 416 с.