Кластерная выборка.

Кластер в переводе — гроздь.

Они все связянны одной веточкой. Гроздь => целостность. Это целостное образование, а не отдельные части, собранные вместе.

 

Кластеры — естественные группировки единиц наблюдения. В социологии единицей наблюдения является человек, организация, группы. Более широкие понятия, чем отдельный индивид.

 

Например, военные живут в военных поселениях и военых городках. Если мы хотим их изучать, мы обратимся туда, где они расположены; если хотим изучать студентов, то идем в ВУЗы. То есть определенная группа людей расположены в определенных местах. Социологи в случае кластерной выборки принимают следующее положение: вместо того, чтобы считать в качестве членов выборки конкретных люедй, будем рассмаривать их как жителей того или иного географического пункта. (университет, например, не населенный пункт, но четкая точка на карте.

 

Именно поэтому кластерная выборка (заменяем людей на географические точки) называется много ступенчатой случайной районированной. Применение этой выборки позволяет уменьшить расходы на получение единицы информации. При фиксированном бюджете и объеме выборки социолог получает возможность снизить (заметно) общие расходы на проведение сбора материала преимущественно за счет транспортных и временных расходов.

 

Хотим изучить старшеклассников. Бывают разные школы: статус школы (гимназия, школа, лицей), местоположение (окраинные, центральные), бюджет (частное, государственное), уклон (технические, гуманитарные, языковые). Мы задали некие содержательные критерии, которые для нас важны. Мы обязаны в выборке создать несколько типологических кластеров.

В общем случае кластерная выборка основана на первоначальном отборе группировок-кластеров и затем на изучение всех единиц внутри кластера.

 

Возможными примерами кластеов, используемых в больших общенациональных вопросах (государственных) являются сельские районы, городские квартиры, избирательные участки (=> документы => основа выборки). При изучении специфических популяций, используются иные кластеры: больницы, школы, тюрьмы, реабилитационные центры, спортзалы, союз художников, союз филателистов.

 

Корректное приминение кластерной процедуры основано на неукоснительном соблюдении следующих условий:

ñ Кластеры должны быть однозначно и явно заданы

ñ Число членов генеральной совокупности, входящих в кластер, должно быть известно или поддаваться оценке с приемлемой степенью точности.

ñ Кластеры должны быть не слишком велики и геогарфически компактны, иначе кластерная выборка теряет финансовый смысл.

ñ Выбор кластеров должен быть осуществлен таким способом, который минимизирует рост выборочной ошибки (последний процесс в свою очередь является неизбежным следствием кластеризации).

 

Таким образом, конструирование кластерной выборки в равной степени связано как с принципом рандомизации, так и с содержательными моментами — гипотезами и переменными.

 

 

Рост выборочной ошибки для кластерной выборки является функцией двух переменных — величины кластера и гомогенности исследуемого признака внутри каждого кластера. Ясно, что оценка гомогенности часто становится важной практической задачей в планирвоании кластерной выборки.

В классической литературе по выборке приводится пример: в ЛО есть поселения разные по объему и разные по территории. Они отличаются соц.структурой и т. п. Мнения и оценки людей будут отличаться.

Прежде чем формировать кластерную выборку, нужно получить много сведений о большинстве.

 

Основная проблема заключается в том, что соответствующими данными о распределении признаков внутри кластера исследователь располагает после завершения полевой стадии, то есть подробными данными будем обладать только после того, как опросили людей. Но это неправильно с точки зрения методологии. Поэтому при проектировании выборки обычно основываются на уже существующих данных исследований, результатов переписи и любых других источников.

 

Кластерная выборка является менее точной, лучше пользоваться другими, если это возможно.