Методы выборочного исследования

Магистратура 2024/2025

Статус: Курс обязательный (Социальный анализ рынков на цифровых и опросных данных)

Направление: 39.04.01. Социология

Кто читает: Департамент социологии

Где читается: Факультет социальных наук

Когда читается: 1-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Прогр. обучения: Социальный анализ рынков на цифровых и опросных данных

Язык: русский

Кредиты: 6

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

В программу курса входит изучение основных типов случайных выборок: стратифицированных, многоступенчатых, кластерных. Рассматривается зависимость точности получаемых результатов от дизайна и объема выборки. Проводятся вычисления статистической погрешности, а также минимального объема выборки, необходимого для обеспечения заданной точности. Изучаются особенности построения выборки для телефонных и онлайн опросов. Уделяется внимание практике применения выборочных методов в реальных исследованиях и анализу возникающих при этом проблем. В ходе семинарских занятий слушатели овладеют следующими методами отбора: простой случайный отбор, систематический отбор, отбор с вероятностью, пропорциональной размеру, отбор респондентов в домохозяйстве по карточкам Киша. При создании курса использовалась программа аналогичного курса Центра Выборочных Исследований (Survey Research Center) при Мичиганском Университете США, а также учитывался практический опыт проектирования выборок для исследований Фонда «Общественное мнение» в период с 1995 по 2023 годы.

Цель освоения дисциплины

Знакомство с основными принципами построения выборки в социологических исследованиях
Освоение методов построения выборки для разных типов исследований
Изучение влияния конструкции выборки на точность получаемых результатов
Приобретение слушателями практических навыков использования стандартных методов вероятностного отбора

Планируемые результаты обучения

Владеет методами вычисления весовых коэффициентов для компенсации различий в вероятности отбора элементов и для пост-стратификации («ремонта» выборки)
Владеет методами и навыками проведения простого случайного отбора и систематического отбора элементов совокупности
Владеет методами и навыками проведения систематического отбора кластеров с вероятностью, пропорциональной размеру
Владеет навыками использования таблицы и датчиков случайных чисел
Знает основные методы конструирования выборки в социологических исследованиях и особенности их применения на практике
Знает характер зависимости стоимости исследования и точности получаемых результатов от конструкции выборки
Умеет вычислять минимальный размер выборки, обеспечивающий заданную точность
Умеет вычислять оптимальный размер подвыборки в кластере
Умеет вычислять статистическую погрешность выборочных средних оценок для разных типов выборок – простой случайной, стратифицированной, кластерной
Умеет применять разные способы размещения выборки между стратами – пропорциональное, Неймана, оптимальное, равное

Содержание учебной дисциплины

Выборка, основные понятия
Простая случайная выборка
Стратифицированная выборка
Систематический отбор
Кластерная выборка
Построение всероссийской выборки
Взвешивание данных
Невероятностные выборки
Особенности построения выборки для некоторых типов исследований
Источники ошибок в выборочных исследованиях

Элементы контроля

Контрольная работа
Домашние задания
Эссе
Экзамен

Промежуточная аттестация

2024/2025 2nd module
Итоговая оценка определяется суммой набранных баллов из 100 возможных: Эссе (max 20 баллов) + Контрольная работа (max 20 баллов) + Домашнее задание (max 20 баллов) + Экзамен (max 40 баллов).

Список литературы

Авторы

Десятова Мария Ивановна
Бархатова Лариса Александровна
Османов Тимур Энварвикович
Чуриков Алексей Владимирович

Программа дисциплины