Методы в психологии

3. Гнездовая выборка - выборка, в которой единицы отбора представляют собой статистические группы (гнезда), которые целиком или выборочно подвергаются обследованию, а выборочные единицы отбираются с помощью одного из способов случайного отбора.

4. Стратифицированная выборка - выборка, при отборе которой исследуемая совокупность предварительно разделяется на страты (слои) в соответствии с генеральным распределением известных и значимых для исследования признаков; в дальнейшем из каждой страты извлекается районированная выборка.

При пропорциональном размещении объем  выборки из страты пропорционален размеру  страты в генеральной совокупности.

При оптимальном размещении объем  выборки из страты пропорционален среднеквадратичному  отклонению признака в страте и обратно  пропорционален издержкам на получение  выборки.

5. Многоступенчатая выборка - выборка, процедура построения которой разбивается на ряд этапов (ступеней), на каждом из которых меняется единица отбора.

А. Случайная - выборка, при которой на каждой ступени единицы отбираются одним из способов случайного отбора.

В. Комбинированная - выборка, отбор которой на каждой из ступеней может осуществляться любым из вышеописанных способов.

6. Квотная выборка - выборка, при отборе которой производится разбиение генеральной совокупности на классы согласно нескольким распределениям выбранных признаков, в дальнейшем на основе знания статистического объема каждого класса и заданной доли отбора из него определяется "квота" - объем выборки соответствующего класса.

В зависимости от способа формирования выборочной совокупности (выборки) и  ее объема различают следующие исследования:

- сплошное исследование - требует полного охвата объекта, всех его элементов без исключения;

- исследование основного массива - изучается большая часть объекта или его важнейшие элементы;

- монографическое исследование - изучается типичная для всего объекта часть по ряду критериев;

- исследование на основе выборочного метода - отбирается выборочная совокупность по заданным правилам (методам формирования выборочной совокупности).

Существуют простые  и сложные схемы отбора выборочной совокупности.

К простым схемам отбора относятся:

1) простой случайный отбор. Достоинства: в качестве предварительной информации о генеральной совокупности достаточно перечня или описи ее элементов. Недостатки: необходим перечень всех элементов генеральной совокупности; такой отбор возможен только при наличии однородных объектов;

2) систематическая выборка. Достоинства: позволяет при небольшом объеме охватить большие генеральные совокупности. Недостатки: подвержена смещению в случае совпадения интервала отбора с невыявленной периодичностью распределения признака в генеральной совокупности;

3) гнездовая (серийная) выборка. Достоинства: проще определить перечень гнезд, чем единиц отбора. Недостатки: занижается дисперсия изучаемого признака в силу определенного сходства единиц в гнездах.

К сложным схемам отбора можно отнести:

1) многоступенчатую выборку. Достоинства: возможность выборки в генеральной совокупности со сложной, неоднородной структурой. У каждой ступени своя основа выборки. Недостатки: повышается вероятность ошибок в процедурах; большой вес приобретают случайные ошибки;

2) комбинированную выборку. Достоинства: чередование способов отбора ведет к искусственному "перемешиванию признаков". Недостатки:

многообразие применяемых способов усложняет процедуру отбора.

3) стратифицированную выборку. Достоинства: повышает адекватность выборки задачам исследования; возрастает ее точность за счет совпадения дисперсии генеральной и вторичной совокупностей. Недостатки: неудачное подразделение на страты смещает выборку;

4) квотную выборку. Достоинства: уменьшаются затраты; доступна и удобна в построении. Недостатки: невозможно точно измерить смещения ввиду неслучайного характера отбора.

Существуют и определенные требования к формированию экспериментальной  выборки (критерии).

1) Содержательный критерий (критерий операциональной валидности). Выборка должна соответствовать содержанию гипотезы (обучаемость - на учениках; дисциплина - на воинах...).

2) Критерий эквивалентности испытуемых (критерий внутренней валидности). Результаты выборки должны распространяться на каждого члена выборки, то есть необходимо учитывать все значимые характеристики объекта исследования, различия, в выраженности которых могут значительно повлиять на зависимую переменную».

Например, при исследовании "тревожности" в ходе обучения необходимо подбирать  группу примерно с равным IQ.       

3) Критерий репрезентативности (критерий внешней валидности). Выборка должна представлять генеральную совокупность качественно (возраст, пол, образование, социально-демографические характеристики - город, село, национальность и т.д.) и количественно.

Формирование репрезентативной выборки  по количественному признаку осуществляется при помощи теоремы П. Чебышева о вероятности ошибки реперезентативности, которая гласит:

"С вероятностью, сколь угодно близкой к единице, можно утверждать, что при достаточно большом числе независимых наблюдений выборочная средняя будет сколь угодно мало отличаться от генеральной средней".

Размер минимальной репрезентативной выборки рассчитывается по формуле:

где n . - численность выборки;

t - коэффициент кратности ошибки, связанный с вероятностью (р(), с  которой требуется гарантировать  результаты выборочного наблюдения (t-критерий);

 

d - размер допустимой ошибки  выборки (0,05);

W - доля (частность) данного признака (0,8);

(1 - W) - доля противоположного признака (0,2);

N - численность генеральной совокупности.

В ходе формирования выборки  используются разные стратегии.

1) Рандомизация - распределение испытуемых по группам случайным образом. Впервые предложил Р. Фишер.

2) Попарный отбор - составление эквивалентных пар и распределение их по разным группам исследователем.

3) Попарный отбор с последующей рандомизацией - составление эквивалентных пар и распределение их случайным образом по группам и режимам эксперимента (по Кэмпбеллу - это наиболее предпочтительный способ).

4) Стратометрический отбор - при помощи рандомизации из различных социальных страт формируются группы.

5) Приближенное моделирование - приблизительная представленность в выборке характеристик популяции.

6) Репрезентативное моделирование - структура выборки соответствует структуре популяции.

7) Привлечение реальных групп - использование в качестве экспериментальной и контрольной реальных групп.

8) Привлечение добровольцев и принудительное участие - имеет место смещение выборки.

Различают два основных типа привлечения испытуемых в группу:

а) отбор;

б) распределение.

Отбор проводят при рандомизации, рандомизации с выделением страт, при репрезентативном и приближенном моделировании.

Распределение осуществляется при способе составления групп из эквивалентных пар и исследованиях с участием реальных групп.

Считается, что наилучшая внешняя и внутренняя валидность достигается при стратегии подбора эквивалентных пар и стратометрической рандомизации: индивидуальные особенности испытуемых с помощью этих стратегий контролируются максимально. В остальных же случаях нет никаких гарантий эквивалентности испытуемых, контролируемости индивидуальных различий и представительности группы.

Привлечение добровольцев или принудительное участие в  эксперименте нарушает репрезентативность выборки. Отметим лишь, что стратегии попарного моделирования, приближенного моделирования и стратометрической рандомизации, в отличие от стратегии рандомизации ("случайно отобранных групп"), предполагают, что нам известен дополнительный параметр - индивидуальная особенность, которая может оказать значительное влияние на результат эксперимента. Ошибка в выделении этого параметра и/или недоучет других параметров приводят экспериментатора к неудаче.

Очевидно, что применение таких  стратегий формирования групп должно опираться на серьезные знания в  области дифференциальной психологии (психологии индивидуальных различий).

При формировании выборочной совокупности психологи-исследователи  допускают ряд ошибок. Все ошибки подразделяются на: случайные и систематические.

К случайным ошибкам относятся:

1. статистические ошибки - отклонения характеристик выборочного распределения от генерального. Причины: различие совокупностей в условиях неоднородности элементов приводит к расхождению распределений. Способы выявления и устранения: измерение статистической ошибки; учет ее значений в оценке репрезентативности;

2) неконтролируемые отклонения от планируемых процедур. Причины: замена неполноценными единицами анализа из-за недостаточной квалификации исполнителей; неполный охват информации в единицах анализа. Способы выявления и устранения: систематический контроль за ходом исследования; сравнение реальной выборки с разработанным планом; ее "ремонт" дополнительным сбором информации или уменьшением модели.

К систематическим ошибкам можно отнести ошибки случайного характера из-за неадекватного воспроизведения генерального распределения. Причины:

а) завышение или занижение характеристик генеральной совокупности; неадекватность выборки задачам исследования;

б) незнание распределений в генеральной совокупности, процедуры отбора искажают их;

в) отбор более удобных, "выигрышных" элементов генеральной совокупности.

Способами выявления  и устранения таких ошибок являются:

а) повышение качества работ подготовительного  этапа;

б) экспертиза, пилотаж методики, инструментария;

в) включение элементов случайного отбора.

Существуют наиболее общие советы психологам по формированию выборки. Так:

а) для выявления различий на достаточно значимом уровне общий объем ЭГ и  КГ около 50 человек при примерном  их равенстве;

б) для последующей обработки предусмотрен корреляционный анализ, то объем выборки - 30-35 человек;

в) количество испытуемых при применении факторного анализа не менее чем  в 3 раза должно быть больше числа признаков, включаемых в факторный анализ;

г) подвыборки мужчин и женщин примерно равные;

д) при определении возрастных отличий  учитывать следующую периодизацию:

- новорожденный - 0 - 10 дней;

- грудной - 10 дней - 1 год;

- раннее детство - 1 - 2 года;

- первый период детства - 3 - 7 лет;

- второй период детства - 8 - 12 лет для мальчиков; 8-11 лет для  девочек;

- подростковый - 13 - 16 лет для мальчиков; 12-15 лет для девочек;

- юношеский - 17-21 год для мужчин; 16-20 лет для женщин;

- средний возраст:

- первый период - 22 - 35 лет для  мужчин; 21 - 35 лет для женщин;

- второй период - 36 - 60 лет для  мужчин; 35 - 55 лет для женщин;

- пожилой возраст: 61-75 лет для  мужчин; 55 - 75 лет для женщин;

- старческий возраст: 75 - 90 лет;

- долгожители - 90 лет и старше.

 

Вывод:

• Исследователь может проводить эксперимент при участии одного испытуемого либо работать с группой. В последнем случае выделяют экспериментальную и контрольную группу (служит фоном, точкой отсчета, с которой сравниваются изменения в экспериментальной группе). Группы должны быть эквивалентны друг другу.

 

• Проблема выбора субъекта исследования. Результаты, полученные на выборке, должны применяться и к другим людям.

 

• Всю совокупность потенциальных испытуемых, которые могут быть объектами данного психологического исследования, обозначают как популяцию или генеральную совокупность.
• Множество людей, принимающих участие в исследовании – выборка. Состав экспериментальной выборки должен моделировать, представлять (репрезентировать) генеральную совокупность, поскольку выводы, получаемые в эксперименте, распространяются на всех членов популяции, а не только представителей этой выборки.
• Выбор популяции зависит от целей исследования.
• Одно из требований к выборке – репрезентативность. Выборка должна качественно и количественно представлять генеральную совокупность, основные типы потенциальных испытуемых, существующие в популяции.
• Численность экспериментальной выборки. В зависимости от целей и возможностей она может варьироваться от одного испытуемого до нескольких тысяч человек. В среднем численность равна от 1 до 100. Рекомендуется, что чтобы численность сравниваемых групп была не менее 30-35 человек.

 

Расчет выборочной совокупности

 

При повторном отборе                                      При бесповторном отборе

                                    

 

t – критерий Стьюдента, используемый в характеристике нормального распределения. Задается в зависимости от Р (вероятности), если Р(0,99) t=2,6; Р(0,95) t=1,96; Р(0,82) t=1,44;

S² – оценочная дисперсия, выявленная в «пилотаже»;

∆² – статистическая ошибка репрезентативности;

N – численность генеральной совокупности.

 

Расчеты репрезентативной выборки с допущением 5% ошибки выборки (по В.И. Паниотто¹)

 

Объем генеральной  совокупности	500	1000	2000	3000	4000	5000	10000	100000
Объем выборочной совокупности	222	286	333	350	360	370	358	385

 

Пример расчета выборочной совокупности и статистических ошибок репрезентативности

Дано: Обследуется  интелектуальные способности студентов  в учебной группе. Пилотаж показал  дисперсию 2,26. Задана ошибка в 1%. Определить выборку. Определяем Р (0,95), следовательно t = 1,96 ≈ 2.