Этот материал поможет разобраться в теме «Качество эмпирических данных» без лишней теории и воды.
Основное положение
Что касается качества эмпирических данных, то важным критерием их качества выступает репрезентативность, зависящая от грамотного определения объема выборки.
Замечание 1
На принятие решения относительно объема выборки влияют множество факторов, наиболее важными из которых являются следующие:
- ценность и новизна получаемой в результате опроса информации;
- затраты на проведение опроса (включая временные) при заданном размере выборки.
В современной эмпирической социологии присутствует мнение, что ключевым подходом при принятии решения об объеме выборки должен являться статистический. При этом в расчет принимают допустимую величину ошибки в оценке исследуемого параметра (например, дохода). В статистике разработан целый комплекс специальных формул, связывающих размер выборки с вероятностью ошибки и величиной доверительного интервала, задающего пределы этой ошибки.
Поскольку применение данных формул возможно при условии выдвижения определенных предположений о распределении важной для исследователя величины, актуализируется потребность в предварительной информации, относящейся к тому параметру объекта исследования, который подлежит изучению.
Существуют элементарные «правила левой руки» для определения объема выборки.
Правило первое: размер выборки растет
- при необходимости опубликовать данные для отдельных подгрупп;
- при проведении общенациональных обследований, когда размер генеральной совокупности значительный;
- если имеющаяся в наличии у исследователей информация по ключевым вопросам.
Правило второе: размер выборки уменьшается
- при изучении учреждений, предприятий, организаций и иных «первичных единиц отбора», при небольшом объеме генеральной совокупности, из которой осуществляется выборка (например, совокупности сотрудников органов социальной защиты, старшеклассников, пациентов определенного профиля и т. п.);
- при проведении локальных и региональных исследований;
- если уже существующая информация относительно полна, и все еще остающаяся степень неопределенности незначительна.
Заключение
Тема «Качество эмпирических данных» раскрыта в основных чертах. Если нужен более подробный разбор или помощь с работой, оставьте заявку — эксперты подскажут.
Частые вопросы
Что важно знать по теме «Качество эмпирических данных»?
В материале собраны ключевые определения и подходы по теме «Качество эмпирических данных». Начните с основного раздела, затем перейдите к выводам и примерам.
Какие основные положения раскрыты в статье?
Статья последовательно раскрывает тему «Качество эмпирических данных»: от базовых понятий до практических примеров. Используйте её как опору для подготовки.
Как использовать материал в учёбе?
Материал пригодится для подготовки к занятиям, написания работ и повторения темы «Качество эмпирических данных». Сохраните ключевые тезисы и примеры.
Куда обратиться, если остались вопросы?
Если после статьи остались вопросы по теме «Качество эмпирических данных», задайте их экспертам Учись.RU — мы поможем разобраться.