일반적으로. 대표성은 특정 표본을 대상으로 한 연구 결과를 전체 연구 결과로 일반화할 수 있는 정도를 의미한다. 일반 인구, 그로부터 수집되었습니다.

대표성은 연구 목적의 관점에서 중요한 일반 모집단의 매개변수를 대표하는 표본 모집단의 속성으로 정의될 수도 있습니다.

예

모집단이 해당 학교의 학생 전체(20학급 600명, 각 학급 30명)라고 가정해보자. 연구 주제는 흡연에 대한 태도입니다. 60명의 고등학생으로 구성된 표본은 각 학년에서 3명의 학생을 포함하는 동일한 60명의 표본보다 모집단을 훨씬 덜 잘 나타냅니다. 주된 이유이는 학급의 연령 분포가 불평등하기 때문입니다. 결과적으로 첫 번째 경우에는 표본의 대표성이 낮고, 두 번째 경우에는 대표성이 높다(다른 모든 조건이 동일함).

문학

• Ilyasov F.N. 마케팅 조사에서 설문조사 결과의 대표성 // 사회학 연구. 2011. 3호. 112-116페이지.

위키미디어 재단. 2010.

동의어:

다른 사전에 "대표성"이 무엇인지 확인하십시오.

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대표성- 일반 모집단 구조의 매개변수와 중요한 요소를 재현하는 표본 모집단의 속성입니다. "대표 표본"이라는 용어는 노르웨이 통계학자인 A. Kiaer가 사회 경제적 연구와 관련하여 처음 소개했습니다. 기술 번역가 가이드

서적

• 중세 지적 문화, A. M. Shishkov. 이 교과서는 철학자, 신학자, 자연주의자 및 학자들의 작품에 반영된 중세 지적 문화사에 대한 참고 출판물입니다.
• 생물학적 다양성의 형성과 보존에서 토양의 역할. 집단 논문은 생물 다양성의 형성과 보존에 있어서 토양의 역할과 중요성에 대해 직원들이 수행한 수년간의 연구 자료와 결과를 제시합니다.

대표성 (대표성) - 특성과학적이고 실용적인 연구, 그것은 사회학의 특징이 아닙니다. 대표성의 원칙은 인간이 연구 대상 전체에 접근할 수 없거나, 실제적인 이유로 전체적인 연구가 수익성이 없는 경우에 적용됩니다. 광물을 찾기 위해 지질학자는 전체 광상을 실험실로 옮길 수 없기 때문에 제안된 광상에서 암석 샘플을 채취합니다. 농업경제학자는 수확량을 결정하기 위해 수확기가 끝날 때까지 기다릴 필요가 없습니다. 그는 0.01헥타르의 밀을 수확하고 무게를 달아 전체 밭의 수확량을 결정할 수 있습니다. 인체에는 약 5리터의 혈액이 순환하지만 분석을 위해 실험실로 보내지는 혈액은 몇 밀리리터에 불과합니다. 교사는 모든 질문에 대해 모든 학생을 인터뷰할 수는 없습니다. 시험지, 그래서 학생은 맹목적으로 티켓을 받고 질문에 대한 답변을 바탕으로 교사는 학생이 전체 과정을 어느 정도 숙달했는지 판단합니다.

사회학에서 대표성은 주어진 예보다 더 복잡합니다. 이를 특성화하기 위해 최소한 세 가지 개념이 사용됩니다.

일반 인구(GS)- 전체적으로 연구의 대상.

표본 모집단(PS)- 연구를 위해 선택된 연구 대상의 일부. 표본 모집단은 종종 다음과 같이 불립니다. 견본 추출.

관찰 단위- 개인, 가족, 팀, 조직 또는 기관인 정보의 직접적인 출처. 대부분 관찰 단위는 개인입니다.

통계는 대표성 문제와 관련하여 사회학에 가장 큰 영향을 미쳤습니다. 대량 현상을 선택적으로 관찰한다는 아이디어는 19세기 말 노르웨이 통계학자 A. Kier에 의해 처음 공식화되었습니다. 동시에 수학자 A.I.Chuprov는 이를 러시아 과학자들에게 소개했습니다.

대표성은 연구자가 관심을 갖는 일반 모집단의 구조와 특성을 재현하는 표본 모집단의 속성입니다.. 대표성은 항상 더 좋거나 나쁘게 입증될 수 있는 가설이지만, 그 진실은 경험적 연구의 결과로만 확립됩니다. 이상적으로는 표본과 모집단 간의 관계가 네거티브 사진과 포지티브 사진 간의 관계와 동일해야 합니다. 두 세트 구조의 동형(일대일 대응)은 필수 요구 사항입니다. '물방울처럼 비쳐진다'는 말은 대표성의 원리를 아주 정확하게 표현하고 있다. 보르시의 맛을 결정하기 위해 음식 샘플을 채취하는 의사는 가마솥 전체를 먹을 필요가 없으며 한 숟가락만 먹으면 충분합니다.

표본 모집단과 일반 모집단 간의 동형 대응을 달성하는 것은 사회학의 주요 방법론적 문제입니다. 첫 번째 질문은 BC의 크기는 얼마나 되어야 하며 GS의 비율은 얼마나 되어야 하는가입니다. 수학적 통계에 최면에 걸린 사회학자들은 법이 다음과 같은 점에 동의합니다. 큰 숫자사회적 과정에 적용 가능합니다. 그러나 이 정확한 위치는 연구자가 태양을 결정하기 시작하자마자 구현하기가 매우 어렵습니다. 대수의 법칙에 따르면 특정 지점부터 BC를 증가시키지 않는 것이 가능합니다. 왜냐하면 그러한 증가는 새로운 정보를 제공하지 않기 때문입니다. 러시아 사회학자 A.A. Davydov는 GS와 BC의 양적 비율이 500/222, 1000/286, 2000/333, 3000/356, 4000/360, 5000/370, 10000/385, 100000/398, 무한/400이 될 수 있다고 믿었습니다. . 따라서 저자에 따르면 모든 GS에는 400명이면 충분합니다. 사실, 그는 대답의 정규 분포 가정에서 진행된다고 즉시 규정했습니다. 그러나 관찰 단위의 유사성을 전제로 하는 이러한 정규성은 여전히 ​​입증되어야 합니다.

모든 연구자가 대수의 법칙의 조건을 고려하는 것은 아닙니다. 관찰된 단위의 동질성. 분석을 위해 기증된 혈액, 밭의 밀, 혼합 보르시 한 숟가락 등은 균질합니다. 그러나 사람과 그들의 존재 조건이 그렇게 균질합니까? 관측 단위의 동질성과 관련하여 관측 단위가 동질적일수록 항공기의 부피는 작아지고, 반대로 관측 단위가 이질적일수록 항공기의 부피는 커지는 관계가 있습니다. 원칙적으로 사람들은 어떤 면에서는 상당히 동질적일 수 있습니다. 오랫동안 안정된 사회에서 사람들은 주변의 일상적인 사물들처럼 혼합되고, 표준화되고, 평균화되고, 평준화됩니다. 예를 들어, 1936년 미국에서 응답자들은 법률 중 하나의 갱신에 관한 질문에 답변했습니다. 응답자 500명 중 54.9%가 '반대', 1000명 중 53.9%, 5000명 중 55.4%, 1만~55.4%, 3만~55.5%가 '반대'했다. 따라서 응답자 500명 이후에는 설문조사가 중단될 수 있습니다.

BC의 양을 결정할 때 사회학자는 관심 관계에서 관찰 단위의 동질성에 대한 믿음이나 그러한 동질성에 대한 지식으로부터 진행합니다. 후자는 가능성이 낮으므로 믿음과 지식 사이의 타협은 추정, 동질성 가설. 증거가 필요하기 때문에 사회학자는 GS를 아주 잘 알아야 합니다. 여기서 모순이 발생합니다. VS를 정당화하려면 GS를 잘 알아야 하며, GV를 안다면 VS를 구성할 필요가 없습니다. 그 출구는 GE에 대한 지식의 작은 단계 축적으로 이루어집니다. 본질적으로 이것은 불확실성의 안개가 사라지고 특정 가정이 확인되거나 반박될 때, 연구의 각 단계를 실제와 연관시키고, 손으로 움직이며 시행착오를 거치는 방법입니다. 모든 사회학자가 이러한 모순으로 고통받는 것은 아닙니다. 일부는 무작위 표본을 구성하고 다른 일부는 처음 만난 사람과 인터뷰하는 등의 일을 합니다. 표본은 무작위일 수 있지만 사회는 무작위가 아니다. 처음 만나는 사람을 인터뷰할 수도 있지만 그런 샤머니즘은 더 이상 과학이 아니다.

태양과 기체의 양적 관계에 대한 질문에 대한 명확한 대답은 불가능한 것과 마찬가지로 불가능합니다. 동일한 사람들그리고 그들의 존재 조건. 그것은 다음에 달려있다 특정 특성 GS. 따라서 기사 중 하나는 연구의 24%에서 BC 대 HS의 비율이 10% 미만이고 연구의 8%에서 50% 이상이라는 데이터를 제공합니다. 이러한 데이터 분산은 관측 단위의 큰 이질성을 나타내며 정직한 연구자에게 VS를 결정할 때 주의해야 할 점을 경고합니다.

HS의 정량적 확립은 어떠한 '표준'이 아닌 HS에 대한 이용 가능한 데이터를 활용하는 것에서부터 시작되어야 합니다. 자연과학에서처럼 사회에는 전혀 알려지지 않은 대상이 없습니다. 무인도, 신비한 혜성 등). 적어도 그들에 대해 알려진 것이 있습니다. 예를 들어 사회학자가 우크라이나 청소년의 가치 지향에 관심이 있는 경우 XXI의 시작세기에 그는 인구 조사 데이터와 기타 자료를 사용합니다. 청소년을 14세에서 25세 사이의 사람들로 이해하고 우크라이나에 그러한 사람들이 500만 명 있다고 가정해 보겠습니다. 500만 명이 일반 인구(GS)입니다. 사회학자는 태양을 정량화하려고 시도하지 않고 다양한 특성 지표에 따라 젊은이의 구성을 연구함으로써 다른 경로를 택할 것입니다. 지시자- 관찰 및 측정이 가능한 연구 대상의 특성을 확립할 수 있습니다. 없는주어진 물체의 다른 특성을 관찰합니다. 예를 들어, 사람의 행동을 관찰함으로써 선언된 관심사가 아닌 실제 관심사를 확인할 수 있습니다. 지표, 즉 포인터는 알려진 것과 알려지지 않은 것 사이의 연결이지만 모든 지표가 동일한 것은 아닙니다. 연구자가 가장 중요하다고 생각하는 것들이 연구를 위해 선택됩니다.

우크라이나 청소년의 예에서 첫 번째 중요한 지표는 연령입니다. 청소년 그 자체는 나이이지만 동시에 그 "내부"에는 상당한 차이가 있습니다. 14세 여학생과 25세 과학 후보자가 동일한 가치 지향을 가질 가능성은 거의 없습니다. 두 번째 지표는 성별입니다. 남성과 여성은 삶에 대해 항상 다른 견해를 갖고 있기 때문입니다. 세 번째 지표는 교육 수준으로, 세계관에 미치는 영향은 잘 알려져 있습니다. 거주지 또한 중요합니다: 도시나 마을, 계층, 국적, 종교 소속 및 지역(우크라이나 동부 또는 서부 지역). 직업, 범죄 기록 유무 등 다른 지표도 가능합니다.

격리 지표가 확립되고 있습니다. 구조적 대표성. 아마추어는 말할 것도 없고 전문 사회학자도 구조적 대표성의 원칙을 위반하는 경우가 있다. 언론이 제시하는 조사 결과는 어떤 인구 집단이 조사되었는지, 그 비율이 GS의 인구 집단과 어떻게 일치하는지 불분명하기 때문에 출처가 불분명합니다. 구조적 대표성은 BC 구조와 GE 구조 사이의 일대일 대응입니다.실제로 이러한 규정 준수를 보장하는 것이 항상 쉬운 것은 아니지만 이는 과학 연구의 객관성을 위한 요구 사항입니다.

구조적 대표성을 확립한 후에도 군대의 각 구성 그룹의 구체적인 응답자 수만 불확실합니다. 각 그룹의 규모를 결정하는 지침은 GS에 있는 모든 그룹의 구성원 중 가장 작은 수일 수 있습니다. 예를 들어, 5,000,000명으로 구성된 국무원에서 가장 작은 그룹은 후보자와 과학박사(1,000명)입니다. 이 숫자는 1로 간주되므로 국군에는 단 한 사람만 포함되어야 합니다. 다른 지표에 따른 HS 분포는 다양한 청소년 그룹 조합을 만듭니다. 상대적으로 말하면 도시 거주자-3,500,000명, 마을 주민-150,000명, 기독교인-900,000명, 무슬림-100,000명, 소녀 2,600,000명, 소년 2,400,000명, 학생-200,000명, 학생-150,000명, 노동자-300,000명 등입니다. 따라서 한 단위(1000명의 후보자 및 과학 박사)와 관련하여 군대에는 도시 거주자 3,500명, 농촌 거주자 1,500명, 기독교인 900명, 무슬림 100명, 소녀 2,600명, 소년 2,400명, 학생 200명, 학생 150명, 노동자 300명, 등.

가장 큰 숫자위 예의 단위는 3500입니다. 이것이 BC 값입니다. 다른 모든 숫자는 더 작으므로 응답자의 거주지 표시기에서 항공기 구성을 시작해야 합니다. 그리고 도시 거주자는 소녀 또는 소년, 학생 또는 남학생, 기독교인 또는 무슬림, 노동자 또는 과학자, 우크라이나 동부 또는 서부 지역 거주자가 될 수 있습니다.

그러나 VS에 대한 방법론적으로 건전한 정의가 있더라도 오류의 원인은 남아 있습니다. 사실은 어떤 지표로 구별되는 HS 그룹의 모든 구성 요소가 어떤 지표로 구별되는 하위 그룹으로 나뉘고 하위 그룹으로 나뉘며 차례로 2 차 하위 그룹 등으로 나뉩니다. 하위 그룹은 군대에서 대표되지 않을 수 있으므로 오류가 발생합니다. 예를 들어, 미국의 Gallup Institute는 5%의 오류를 허용하고, 우크라이나 사회학에서는 3%의 오류를 허용합니다. 또한이 연구소에 따르면 응답자가 100 명인 경우 오류는 11 %, 200-8 %, 400-6 %, 600-5 %, 750-4 %, 1000-4입니다. %, 1500 - 3%, 4000 - 2%.

이것이 사회학 연구의 대표성 원칙이 가장 일반적인 용어로 구현되는 방식입니다. 문서를 비롯한 다양한 관찰 단위에 적용할 수 있습니다. 만약에 기본 연구때로는 하나의 문서가 결정적일 수 있지만, 응용 연구에서는 통계 문서도 대표적이어야 합니다. 대표성은 실제 현상이 예측된 것과 일치하거나 일치하지 않는 경우에만 입증되거나 반증됩니다.

4. 사회학 연구의 측정 방법.

알려진 바와 같이 사회과학에는 벤치마크, 표준 및 측정 도구가 없습니다. 그러나 과학은 측정 없이는 할 수 없으므로 각각의 틀 내에서 특정 방법과 측정 단위가 공식화됩니다. 측정 방법은 사회학에서 특히 복잡해졌습니다.

사회학의 측정은 사회 현상을 이해하는 표준이 없는 방법으로, 그 수단은 연구 대상에 대한 개인의 태도입니다.

미국의 사회학자 P. L. Laearsfeld는 “측정”이라는 모호한 용어를 정렬된 분류에 대한 검색이라고 부르면 다음과 같은 결과가 나올 것이라고 믿습니다. 좋은 정의, 이를 토대로 다른 유형의 사양을 도입할 수 있습니다. 종종 교과서에서 사회학자가 스스로 표준을 만들고 이를 사용하여 현상을 측정한다는 판단을 찾을 수 있습니다. 그러한 판단은 과학 연구의 객관성과 연구자의 주관성을 혼동합니다. 한때 미터, 킬로그램 등의 표준이 만들어졌지만 객관적인 현실에서는 모두 유사했습니다. 사회학자가 구성하는 표준에는 그러한 유사점이 없으며, 연구자의 생각의 산물이며 연구되는 현상과 직접적인 관련이 없습니다. 사회학자마다 동일한 현상에 대해 서로 다른 기준을 만들 수 있습니다. 경제 위기에서 가장 성공적인 사업가의 이익을 측정하는 사람도 있고, 고용 수준을 측정하는 사람도 있고, 빈곤 수준, 인구에 대한 선전 대우의 4단계 등을 측정하는 사람도 있습니다. , 각 연구원은 자신의 접근 방식을 가장 중요하게 생각합니다. 엄밀히 말하면 그 기준은 객관적일 수밖에 없습니다. 즉, 사람의 의지와 의식과는 무관할 뿐입니다. 그렇지 않으면 표준은 없지만 더 정확하게 측정 수단이라고 부를 수 있는 것이 있습니다. 이 용어는 보다 일반적이며 표준을 포함합니다.

사회학의 측정은 기록으로 시작됩니다 연속체- 연구 중인 현상 측면의 범위로, 현상에 대한 응답자의 태도의 극단적인 상태를 나타냅니다(처음(최대)부터 끝까지(최소)). 극한 및 중간 상태 형태 규모- 키트 가능한 옵션연구 중인 현상과 개인의 관계. 사회 연구 용도 다른 종류그 중 가장 일반적으로 사용되는 저울 순서 척도홀수 개의 위치(보통 3 또는 5개)가 포함되어 있습니다. 이러한 척도는 제기된 질문에 대해 단 하나의 답변만을 제공합니다. 예를 들어, "법학 아카데미의 학습 조건에 만족하십니까?"라는 질문에 대한 답변입니다. 각 응답자의 답변은 다음과 같이 3항 척도로 표현됩니다.

1) 네, 만족합니다.

2) 답변하기가 어렵다(중간 입장).

3) 아니요, 만족하지 않습니다.

5점 척도의 동일한 질문에 대한 답변은 다음과 같습니다.

1) 네, 만족합니다.

2) 불만족보다는 오히려 만족스럽다.

3) 답변하기가 어렵다(중간 입장).

4) 만족보다는 불만족이 더 많다.

5) 아니요, 만족스럽지 않습니다.

5개 항목 척도는 학생의 반응을 보다 유연하게 고려합니다.

사용되는 또 다른 유형의 척도가 있습니다. 명목 규모, 인간의 마음에 반영된 현상의 일련의 징후를 담고 있습니다. 순서 척도가 제안된 답변 중 하나만 가정하는 경우 명목 척도를 사용하면 여러 답변을 선택할 수 있으며 추가로 자체 답변 옵션도 선택할 수 있습니다. 예를 들어, “어떤 계기로 로스쿨에 입학하셨나요?”라는 질문에. 제공될 수도 있다 다음 옵션:

1) 부모의 조언에 따라;

2) 친구 및 지인의 조언에 따라;

4) 대학이 집 근처에 위치해 있습니다.

5) 이 대학에서는 공부하기가 쉽습니다.

6) 법률 아카데미의 명성;

7) 나는 법조계에 관심이 있습니다.

8) 당신은 어딘가에서 공부해야 합니다;

9) 당신만의 대답.

명목 척도의 주어진 예는 연구에 관한 가치 지향을 드러냅니다. 제기된 질문의 내용에 따라 명목 척도는 응답자의 세계관의 하나 또는 다른 측면을 보여 주며 "측정"뿐만 아니라 이러한 이유로 흥미롭습니다.

측정 요구 사항.

사회학에서의 측정은 그 특수성으로 인해 여러 가지 요구 사항을 충족해야 합니다.

1) 타당성- 측정의 타당성. 이는 측정 대상이 측정하려는 대상임을 나타냅니다. 타당성은 측정에 이론적 오류가 없음을 나타냅니다. 예를 들어, 정의에 대한 시민의 태도를 알아보고 이러한 태도를 "측정"할 수 있습니다. 정의에 대한 태도는 측정되지만(예를 들어 일부 인구는 배심원 재판의 도입을 원함) 정의 자체가 "측정"되고 있다고 가정하는 것은 실수입니다. 원칙적으로 국민의 의견은 국가의 의견과 일치하지 않습니다.

측정 대상이 정확히 무엇인지 이해하지 못하는 오류는 과거에 유행했던 '전자 중매인'의 예에서 명백히 드러납니다. 인생의 동반자를 찾고자하는 모든 사람은 자신에 대한 정보를 제공하여 남편이나 아내 후보자에게 원하는 자질을 "주문"했습니다. 당연히 그런 자질을 가진 사람들이있었습니다. 컴퓨터는 정보를 처리하여 누가 누구와 "이상적인 커플"을 만들 것인지 추천했습니다. 사실이 되기에는 너무 좋았습니다. 인생은 “반박했다” 완벽한 커플" 그가 사람들의 객관적인 속성이 아니라 그들의 주관적인 생각과 소망을 고려하고 있다는 것이 "전자 중매인"의 가장 열성적인 지지자들에게 분명해졌습니다.

2) 완전성- 모든 지표 값을 고려합니다. 예를 들어, 사회적 특성"교육"에는 "교육 수준"과 같은 지표가 있으며 지표 값은 "불완전한 중등 교육", "일반 중등 교육", "특수 중등 교육", "불완전한 고등 교육", "고등", " 학업 학위”. 교육에는 "콘텐츠"와 같은 또 다른 지표가 있을 수 있습니다. 커리큘럼" 그 값은 “ 표준 프로그램", "수학, 음악 및 기타 초점을 맞춘 학교 프로그램", "대학 프로그램", "수보로프 군사 학교 프로그램" 등 사회학자가 무엇을 측정하든 그는 선택한 지표의 모든 값을 고려해야 합니다. 그렇지 않으면 현상의 그림이 왜곡될 것입니다.

3) 신뢰성측정 - 동일한 조건에서 수행된 동일한 특성 측정 결과의 불변성과 반복성. 예를 들어 사회학자가 교사의 엄격함에 대한 학생의 태도에 관심이 있는 경우 측정은 항상 학기 초, 인증 기간 또는 세션 중에 동시에 수행되어야 합니다. . 지정된 기간 동안 학생은 다릅니다. 학기 초의 휴식과 안일함은 인증 중에 경계심으로 바뀌고(“그가 나에게 원하는 것이 무엇입니까?”) 세션 중에 약간 당황하게 됩니다.

교사의 요구 사항에 대한 그의 평가는 이러한 조건에 따라 달라집니다. 그러면 모든 것이 처음부터 다시 반복됩니다.

사회학의 측정수단은 다음과 같다. 색인- 관심 대상의 모든 특성에 대한 일반화된 정성적, 정량적 경험적 지표입니다. 지수는 +1에서 -1 사이의 범위로 계산되거나 백분율로 표시됩니다. 예를 들어, 특정 학문 분야의 교육 품질에 대한 학생들의 만족도를 개별적으로 또는 전체적으로 연구하면 지수는 다음과 같이 결정됩니다.

스트림에는 100명의 학생 응답자가 있습니다. 3인 규모에서 그들의 답변은 다음과 같이 배포될 수 있습니다.

1) 네, 만족합니다 - 60명.

2) 답변 곤란 - 10명

3) 아니요, 만족스럽지 않습니다. - 30명.

만족도 지수는 +0.3 또는 30%입니다(+60에서 30을 빼면 +30 또는 0.3이 더해집니다). 답변하기 어렵다고 생각하는 사람들의 태도는 고려되지 않습니다.

5점 척도의 답변은 다음과 같이 분포될 수 있습니다.

1) 네, 만족합니다 - 40명.

2) 불만족보다는 만족이 더 크다 - 20명

3) 답변이 어렵다 - 10명.

4) 만족보다는 불만족이 더 크다 - 10명.

5) 아니요, 만족스럽지 않습니다. - 20명.

만족도 지수는 +0.3, 즉 30%로 동일하지만 학생의 반응이 좀 더 차별화된 모습을 보여줍니다. 타당성을 잊지 않는다면 교사에 대한 학생들의 태도가 측정되는 것이지 교사의 작업이 아니라는 것이 분명합니다. 교사의 "평가"는 말도 안되는 일입니다. 이는 행정부가 마음에 들지 않는 사람을 해고하는 데 매우 편리합니다. 학생은 교사의 작업을 객관적으로 평가할 수 없으며 자신이 좋아하는 교사와 "나쁜" 교사만을 말할 수 있습니다.

사회학에서도 사용 승산- 사람이나 프로세스의 다양한 속성 간의 정량적 관계. 지수와 달리 계수는 인간의 주관성에 대해 이야기하더라도 객관적인 지표에 중점을 둡니다. 예를 들어, 학기 중에 Ivanov 학생은 8개의 세미나 중 2개의 세미나에서 보고서를 작성했습니다. 그의 근면 계수는 +0.25 또는 25%(2:8= 0.25)입니다. 100명 중 20명이 출석하는 비율은 0.2, 즉 20%이다.

따라서 척도(척도화), 지수(색인화) 및 계수를 사용하면 연구 중인 현상의 주관적 및 객관적 측면을 고려하고 가능한 한 이를 "측정"할 수 있습니다.

5. 사회학 연구에서의 관찰 방법.

사회학적 연구 방법 중 요지관찰방법을 취한다. 매우 일반적인 견해이는 다음과 같이 정의됩니다: 관찰은 감각을 통해 얻은 정보를 기록하고 체계화하는 연구 방법이다.이 방법은 자연, 기술, 의학 및 농업 과학에서 널리 사용됩니다. 인문학에서 관찰은 인류학에서 처음으로 사용되었으며 나중에 다른 과학에도 침투했습니다.

관찰 방법에는 여러 가지 특징이 있습니다.

1) 관찰자는 관찰된 현상에 결코 간섭하지 않습니다. 그렇지 않으면 그의 행동은 더 이상 관찰이라고 할 수 없습니다. 더욱이, 방해하지 않더라도 관찰자는 관찰 대상에 대해 자신이 좋아하거나 싫어하는 것을 표현할 권리가 없습니다. 그의 입장은 엄격한 중립성과 공정성이다. 사회학자에게는 일부 언론인이 사용하는 기술이 용납되지 않습니다. 그들 중 한 명은 기절한 옥수수 줄 사이에 등을 대고 누워 카메라로 촬영했습니다. 대중은 텔레비전 화면에서 아마존 정글을 압도하는 거대한 옥수수 숲을 보았습니다.

2) 사회학자-관찰자의 대상은 자신과 동일한 사람들이며 아마도 지능과 박식함에서 그를 능가할 수도 있습니다. 이 사람들은 특정 관심사를 가지고 있고 그들의 가치에 따라 인도되며 원칙적으로 관찰자를 속일 수 있어 관찰 결과를 왜곡할 수 있습니다.

3) 반복 관찰이 어렵고 때로는 불가능할 수도 있습니다. 사회적 과정발달 과정에서 그들은 많은 요인의 영향을 받기 때문에 사회학자가 관심을 갖는 현상은 거의 변하지 않습니다. 관찰은 원칙적으로 일회적이고 철저해야 합니다.

관찰 방법은 거의 모든 다른 사회학적 방법에 통합되어 있습니다. 이러한 방법, 특히 실험에서는 관찰의 특정 "부분"이 있습니다. 따라서 다른 방법은 관찰의 장점과 단점에 영향을 받습니다. 관찰의 장점은 다음과 같습니다.

1. 구체적이고 자연스러운 상황, 사실, 삶의 단편, 풍부한 디테일, 색상, 하프톤을 기록할 수 있는 인식의 즉각성.

2) 집단의 구체적인 행동을 고려하는 능력 진짜 사람들, 이는 다른 방법을 사용할 때 충분히 효과적이지 않습니다.

3) 관찰은 관찰된 사람이 자신에 대해 이야기하려는 의지에 의존하지 않습니다. 이는 예를 들어 사회학적 인터뷰에서 일반적입니다.

그러나 관찰 방법에는 몇 가지 단점도 있습니다.

1) 이것은 우선 관찰자의 주관성, 훈련 수준 및 이념적 입장입니다. 예를 들어, 교사에 대한 학생의 비판적인 태도는 한 관찰자에게는 그의 독립성의 표시로 간주될 수 있는 반면, 다른 관찰자는 학생이 완고하고 예의가 나쁘다고 생각할 수 있습니다.

2) 관찰은 관찰자에게 관찰된 내용이 주는 일반적인 인상을 기반으로 하는 후광 효과가 특징입니다. 관찰자가 일련의 내용을 기록하면 긍정적인 특성, 그의 의견으로는 필수적이며 모든 것 부정적인 특성부드러워지거나 조용해졌습니다. 그래서 최근에는 "라는 제목의 명예 게시판에 " 최고의 사람들"집에서 온 가족을 공포에 떨게 하는 우수한 직원의 사진이 있었습니다. 술고래와 훌리건은 일만 잘하면 모든 것이 용서되었습니다. 학교나 대학에서는 글을 잘 쓰지 않는 우수한 학생이 있을 때 후광 효과가 가끔 발생합니다." 시험, 여전히 우수한 학생으로 남아 있습니다.

가장 일반적인 형태의 사회학적 관찰 절차는 다음과 같은 연구 활동 순서를 제공합니다.

1. 관찰의 목적과 목적을 결정합니다. 즉, 관찰 이유와 목적에 대한 질문을 해결합니다.

2. 관찰 대상 및 주제 선택(무엇을 관찰할 것인가?)

3.관찰 상황의 선택(어떤 조건에서 관찰할 것인가?)

4.관찰 방법(종류) 선택(관찰 방법은?)

5.관찰된 사건을 기록하는 방법 선택(기록을 어떻게 남길 것인가?)

6. 관찰을 통해 얻은 정보의 처리 및 해석(결과는 무엇입니까?)

관찰 방법의 다양성은 다양한 유형을 암시합니다.

1. 연구 중 제어 요소에 따라 관찰이 가능합니다. 통제할 수 없는그리고 통제된. 통제되지 않은 관찰은 실제 상황이 이를 설명하기 위한 목적으로 사용되는 경우에 사용됩니다. 관찰된 현상의 사회적 분위기를 재현합니다. 관찰은 엄격한 계획 없이 수행되며 본질적으로 탐색적입니다. 이러한 유형의 관찰을 통해 문제를 "더듬어" 볼 수 있으며, 이후에 통제된 관찰을 받을 수 있습니다. 후자는 보다 정확한 그림을 만들고 특정 가설을 테스트하기 위해 기본 정보를 수집하는 것을 목표로 합니다. 지도 관찰은 목표를 설정하고 충분히 수행됩니다. 큰 금액기술적 수단을 사용하는 관찰자.

2. 관찰자의 활동과 관찰된 물체에 대한 그의 위치에 따라 관찰이 발생합니다. 비관여 및 포함된 관찰.비관여(Non-involved)는 연구자가 연구 대상 집단에 동등한 참여자가 되지 않고 아무런 영향도 미치지 않는 마치 외부에서 관찰하는 것처럼 관찰하는 것을 의미합니다. 이는 상대적으로 단순하지만 피상적입니다. 관찰된 그룹의 행동 동기를 적절하게 고려하지 않기 때문입니다. 비참여 관찰의 결과는 정량화하는 것이 거의 불가능합니다. 이러한 유형의 관찰은 단행본 연구에서 자주 사용됩니다. 참여 관찰에서 연구자는 어느 정도 관찰된 현상이나 사회 집단에 직접적으로 참여합니다. 그는 자신이 관찰하는 사람들과 접촉하며 한동안 그들과 같은 삶을 살아간다. 러시아 사회학자 중 한 명인 V. Olshansky는 젊은 노동자의 가치 지향을 연구하면서 오랫동안 공장에서 조립 기계공으로 일했습니다. 미국 사회학자 J. 앤더슨은 부랑자들과 함께 수개월 동안 전국을 돌아다니며 그들의 삶의 독특한 특징을 기록하고 심지어 부랑자들의 생활 수준을 정당화하려고 노력했습니다. 참여 관찰은 언론인 사이에서 인기가 높으며, 그들 중 일부는 노숙자 그룹에 잠입하여 '내부에서' 그들의 삶을 연구합니다. 영화 신이 되기는 어렵다, 만남의 장소는 바꿀 수 없다에는 참여관찰의 요소가 있다.

3.정형화된 정도에 따라 관찰이 가능하다. 구조화되지 않은그리고 구조화.구조화되지 않은 관찰에서 연구자는 연구 중인 과정이나 현상의 어떤 요소를 미리 관찰할 것인지 미리 결정하지 않습니다. 이러한 유형의 관찰의 목적은 대상 전체와 주요 부분을 연구하는 것입니다. 다음에 적용됩니다. 초기 단계응용 연구 및 단행본 연구 구조화된 관찰은 구조화되지 않은 관찰과 달리 관찰 대상과 방법에 대한 명확한 예비 정의를 전제로 합니다. 이러한 유형의 관찰의 목적은 상황을 체계적으로 설명하거나 작업 가설을 테스트하는 것입니다. 이러한 유형의 관찰에는 관찰을 시작하기 전에 사용 가능한 개체에 대한 일부 지식을 사용하는 것이 포함됩니다.

4. 연구 과정에 대한 관찰자의 인식에 따라 관찰이 발생합니다. 개방형 및 시크릿 모드.열린 관찰을 통해 소규모 사회 집단은 관찰 사실을 인식하게 되며 이는 연구 결과에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 사람들은 실제보다 더 좋아 보이는 경향이 있습니다. 그러한 관찰은 윤리적인 이유로 강제되거나 수행되는 경우가 많습니다. 시크릿 관찰 또는 숨겨진 관찰은 연구 대상 그룹에 속한 사회학자가 사건 과정에 영향을 미치지 않는다는 점에서 포함된 관찰과 다릅니다. 그는 마치 옆에서 변장한 것처럼 관찰한다. 서양 사회학에는 가로등 기둥으로 위장한다는 표현이 있다. 관찰되는 이러한 "램프 기둥"은 출장자, 연수생, 실습 학생 등입니다. 이 사람들은 존재하고, 모두가 보고, 익숙해지고, 주의를 기울이지 않습니다. 그들은 팀 생활의 엑스트라와 같습니다. 그러한 역할이 성공하면 관찰자는 관심 있는 정보를 수집합니다. 은밀하게 감시하면 관찰자가 '스파이'이기 때문에 도덕적 위반의 위험이 있다.

5. 관찰을 조직하는 조건에 따라 이러한 유형의 연구는 다음과 같이 구분됩니다. 현장 및 실험실관찰. 현장 관찰은 실제 상황에서 수행됩니다. 관찰된 집단은 자연상태에 있으며 사회학적 지능에 활용된다. 사회학 작업의 상당 부분이 수행됩니다. 현장 조건. 실험실 관찰은 조건이 다음과 같은 연구 유형입니다. 환경연구원이 결정합니다. 이 유형관찰은 실험 방법과 병합됩니다. 학생과 관련된 이러한 관찰 유형의 예는 개별 일정에 따라 공부하는 개인을 관찰하는 것입니다.

이는 가장 일반적인 유형의 감시입니다. 다양한 조합은 관찰자의 능력을 포함하여 연구의 목적과 상황에 따라 결정됩니다. 연구 결과는 특수 카드에 기록됩니다. 관찰방법은 조사나 실험방법에 비해 상대적으로 소극적이지만 그래도 상당히 귀중한 사회학적 정보를 제공한다.

6. 사회학 연구의 실험방법.

사회학 지식 수단의 무기고에서 실험 방법(라틴어 실험 - 샘플, 테스트, 경험)이 특별한 위치를 차지합니다. 이 실험을 처음 사용한 사람 중 하나는 17세기 G. 갈릴레오였습니다. 이 방법은 자연과학 분야부터 모든 분야로 확산되었습니다. 과학적 지식. XX세기 20년대에 사용되기 시작했습니다. 사회인지. 실험은 필요한 정보를 얻기 위해 연구 대상을 인위적으로 생성되고 통제된 조건에 배치하는 인지 방법입니다.

어원에서도 알 수 있듯이 실험은 하나 이상의 중요한 필요성의 영향을 받아 사회적 실천에서 시작되었습니다. 개인의 성숙도와 삶의 적합성에 대한 테스트는 예외없이 모든 사람들이 사용했습니다. 유일한 차이점은 테스트 형태였습니다. 시험에 합격한 소년 또는 소녀는 클랜의 성인 구성원으로 간주되었습니다. 현대 문명사회에서 시험은 시험의 형태로 표현되며, 수습기간, 수표 등 각 형태는 특정 생활 방식에 해당합니다. 한 문화 시스템에서 다른 문화 시스템으로 이동하는 사람은 일반적으로 테스트를 통과할 수 없습니다. 이것은 영화 "시그너 로빈슨"에서 코믹한 형태로 보여졌습니다. 고대에는 소위 '조사 실험'도 수행되었습니다. 범죄나 사기를 저지른 혐의가 있는 사람이 불에 의해 고문당했습니다. 고문을 당해도 변하지 않은 사람의 증언이 사실로 여겨졌다. 일상적인 경험으로 인해 악명 높게 비효율적인 시행착오 방법이 탄생했습니다. 이론을 숙지하지 않은 사람은 행동 옵션을 시도하여 컴퓨터 작업과 같은 현상의 본질을 이해하려고 노력합니다. 때로는 이런 방식으로 무언가를 배울 수 있지만 이 길에는 항상 시간과 노력의 손실이 발생하고 때로는 "실험자" 자신에게 위험이 따르는 큰 비용이 따릅니다.

사회관계 분야의 실험 방법은 자연과학 실험과 크게 다릅니다. 고유 한 특징다음과 같다.

1. 사회학 연구의 대상은 사물이 아니라 사람이다. 이와 관련하여 사회적 실험에는 의학 실험보다 더 적은 요구 사항이 부과됩니다. 실험자는 그가 연구하는 사람들과 동일한 사람이다. "실험적인" 사람들은 동일한 가치, 지식, 심지어 관심을 가질 수도 있습니다. 연구자는 이론적으로 연구 대상을 뛰어넘어 조감도에서 바라보아야 합니다. 실험의 결과, 연구 대상 개인 또는 그룹 구성원 전체의 이익에 반하는 상황이 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 그룹 구성원에 대한 관심과 존중이 유지된 덕분에 일부 비밀이 알려질 것입니다. 영화 중 하나는 공장에서 도구 제작자의 매우 겸손한 역할을 보여줍니다. 그녀는 교대 근무자가 제 시간에 팀에 도구를 제공할 수 없도록 도구를 배치했습니다. 이런 식으로 그 여성은 팀 구성원들 사이에서 자신의 중요성을 유지하려고 노력했습니다. 인간의 약점은 셀 수 없이 많고, 모든 연구자는 경험이 풍부한 '외교관'이어야 합니다.

2. 연구자는 인간 본성의 "요인"을 고려해야 할 의무가 있습니다. 우리는 인간이 진화의 정점이라는 주장에 너무 익숙합니다. 상위는 상위이지만 평가는 상대적입니다. 특정 조건에 처해 있는 사람들은 자신에 대한 통제력을 잃고 동물 수준으로 전락합니다. 예를 들어, 미국 사회학자 중 한 명인 Philip Zimbardo는 일부 학생들이 자발적으로 경비원 역할을 하고 다른 학생들은 죄수 역할을 하는 모의 감옥을 만들었습니다. 실험의 목적은 이러한 다양한 역할이 학생들의 세계관과 행동에 변화를 가져오는 정도를 관찰하는 것이었습니다. 결과는 실험자를 충격에 빠뜨렸습니다. 간수 역할을 맡은 학생들은 금세 권위주의적이고 명령적인 목소리를 갖게 되었고, 죄수들에게 명령하고 모욕하고 구타하고 위협하는 등 진정한 적대감을 드러냈습니다. 그러나 학생 "수감자"는 실제 교도소에서 흔히 볼 수 있는 무관심과 항의가 혼합된 모습을 보였습니다. 두 그룹의 학생 사이의 대결 수준이 너무 높아서 실험을 중단해야 했습니다. 소수의 사람들이 권력의 시험을 견딜 수 있다는 것이 일상의 경험을 통해 알려져 있기 때문에 그것을 세울 가치가 거의 없었습니다. 이런 종류의 "실험"은 텔레비전 회사에서 어린이를 대상으로 수행됩니다. 매일매일 폭력적인 장면을 보여줌으로써 강인한 인물을 키워낸다.

3. 실험을 수행할 때 연구자들은 조건의 순수성을 꿈꿉니다. 이는 자연 과학 실험을 수행할 때에도 충족하기 어려운 욕구입니다. 연구 과정을 방해하는 바람직하지 않은 현상은 항상 존재합니다. 꿈은 사회적 실험을 수행할 때 더욱 관련성이 높습니다. 모든 조건이 연구원의 통제하에 있기를 바랍니다. 그러나 환경 현상의 영향은 지속적으로 조정됩니다. 이러한 현상은 대부분 관습, 전통, 정신 및 기타 문화 요소입니다. 서로 다른 문화적 조건에서 수행된 동일한 실험은 다음을 제공합니다. 다른 결과. 최신 무기조차도 이스라엘과의 싸움에서 일부 아랍 민족에게 도움이 되지 않았습니다. 아랍인들은 전투 중에도 정해진 시간에 기도를 하는데 이때 적군이 무엇을 하고 있는지 짐작하기 어렵지 않다...

과학 문헌에서는 사회적 실험과 사회학적 실험을 구별합니다. 첫 번째 개념은 사람이 대상인 모든 실험에 적용되고, 두 번째 개념은 사회학적 대상의 특성, 정보 처리 방법 및 해석을 고려합니다. 엄밀히 말하면 모든 사회적 실험은 동시에 사회학적 실험이다. 사회학의 주제는 사회적 관계. 이 방법의 적용 분야(경제학, 교육학, 법학 등)에 관계없이 사회학자는 사회적 관계를 연구하므로 모든 사회 실험은 동시에 사회학 실험입니다. 사회학 실험을 이 방법의 별도 유형으로 식별하는 데 유리한 점은 사회학 실험의 대상이 작을 수 있다는 사실입니다. 사회 집단(직장 집단, 학생 집단 등) 사회 실험은 심리학, 교육학에서 가능한 것처럼 한 사람을 대상으로 수행할 수 있지만 조사 중에는 의미가 없습니다. 사회학에서 가장 작은 "단위"

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대표성이라는 단어의 의미

크로스워드 사전의 대표성

대표성

의학용어사전

통계의 대표성 (프랑스 대표성, 대표성)

표본 모집단의 연구된 특성과 일반 모집단의 특성의 일치; 샘플 연구를 구성할 때 고려됩니다.

백과사전, 1998

대표성

통계의 대표성 (프랑스 대표 - 지표) - 표본 관찰의 결과로 얻은 특성과 전체 인구를 특성화하는 지표의 일치입니다. 이러한 지표 간의 불일치는 대표성 오류를 나타내며, 이는 무작위적이거나 체계적일 수 있습니다.

대표성

(프랑스 대표 ≒ 무언가를 나타내는 것, 지표) 통계에서 표본 인구의 주요 속성은 표본 인구의 특성(구성, 평균값 등)이 일반 인구의 해당 특성에 근접한 것으로 구성됩니다. 선택됨(특정 규칙에 따라) 선택적(선택적 관찰 참조) R. 정도에 대한 판단은 표본 모집단을 두 방향으로 고려하여 이루어집니다. 첫째, 두 가지 모두에 기록된 모든 특성에 대해 일반 인구와 비교됩니다. 따라서 관찰을 위해 선택된 전체 가족에 대해 R.을 판단합니다. 가족 예산, 수준별 분포를 비교합니다. 임금일반 통계 데이터에 따라 유사한 분포를 가진 근로자 또는 (분배에 대한 일반 데이터가 없는 경우) 평균 임금 수준 등을 비교합니다. 둘째, 특성의 가변성을 기반으로 R. 정도에 대한 판단을 내릴 수 있습니다. 표본 모집단에서 연구 중입니다. 따라서 예를 들어 가족 예산 조사에 따르면 가족 간 빵의 1인당 소비량이 육류 소비량보다 훨씬 적다면 빵 소비량과 관련하여 이 표본의 R.을 다음과 같이 고려할 이유가 됩니다. 고기와 관련된 것보다 더 큽니다.

R.은 '대표성 오류', 즉 표본과 일반 모집단의 특성 차이로 측정됩니다. 그러나 이 차이의 실제(실제) 값은 알려지지 않았으며 그 결과 R.의 측정값은 수학적 통계 규칙에 따라 결정된 확률 값 또는 가능한 값의 평균 제곱입니다(참조 또한 샘플링 방법).

A. Ya. Boyarsky.

위키피디아

대표성

대표성- 표본 특성과 모집단 또는 모집단 전체의 특성이 일치합니다. 대표성은 특정 표본을 사용한 연구 결과를 표본이 수집된 전체 모집단에 일반화할 수 있는 정도를 결정합니다.

대표성은 연구 목적의 관점에서 중요한 일반 모집단의 매개변수를 대표하는 표본 모집단의 속성으로 정의될 수도 있습니다.

문학에서 대표성이라는 단어를 사용한 예.

사고 가능성의 조건 수준에서 리카르도는 가치 형성과 가치 형성을 분리한다. 대표성, 경제와 역사의 상호 연관성을 확인할 수 있었다.

표본 연구의 결과를 통해 일반 인구와 경험적 대상 전체에 대한 결론을 도출할 수 있는 표본 추출의 속성을 다음과 같이 부릅니다. 대표성.

표본의 대표성(대표성)허용 가능한 오류 내에서 모집단의 특정 특성을 재현하는 표본의 능력입니다. 측정 결과가 다음과 같은 경우 샘플을 대표성이라고 합니다. 특정 매개변수주어진 표본에 대해 허용 오차를 고려하면 알려진 일반 모집단 측정 결과가 일치합니다. 샘플 측정값이 다음과 다른 경우 알려진 매개변수모집단이 선택한 오류 수준보다 크면 그러한 표본은 대표성이 없는 것으로 간주됩니다.

제안된 정의는 우선 다음을 확립합니다. 표본과 모집단의 관계연구. 표본으로 대표되는 것은 일반 모집단이며, 표본 연구에서 확인된 추세로 일반 모집단만 확장될 수 있습니다. 이제 인구를 정확하게 정의하고 연구 문서 및 출판물에서 인구를 설명하는 문제에 이전에 왜 그러한 관심을 기울였는지 분명해졌습니다. 표본은 측정 단위가 실제로 선택된 모집단 이외의 모집단을 나타낼 수 없습니다. 연구자가 인구의 실제 경계에 대해 착각한다면 그의 결론은 부정확할 것입니다. 연구 결과를 바탕으로 한 보고 자료, 간행물 또는 프레젠테이션에서 실수로 또는 의도적으로 모집단의 경계를 확장하거나 왜곡하는 경우 이는 사용자에게 오해를 불러일으키고 결과의 위조로 간주될 수 있습니다.

대표성 테스트는 표본과 일반 모집단의 개별 매개변수를 비교하여 수행됩니다. 일반적인 오해는 대표 샘플이 "전혀" 존재한다는 것입니다.

표본의 대표성 또는 비대표성은 개별 변수에 의해서만 결정될 수 있습니다. 더욱이, 동일한 표본이 어떤 면에서는 대표성이 있을 수도 있고 다른 면에서는 대표성이 없을 수도 있습니다.

일반적으로 사회학자의 전문 담론에서 대표성은 이분법적인 속성으로 제시됩니다. 즉, 표본이 대표성이 있는지 여부가 결정됩니다. 그러나 이것은 완전히 올바른 접근 방식은 아닙니다. 실제로 표본은 모집단의 일부 매개변수를 더 정확하게 재현할 수도 있고 다른 일부 매개변수는 덜 정확하게 재현할 수도 있습니다. 따라서 (실용적인 관점에서는 덜 편리하지만) 다음과 같이 말하는 것이 더 정확합니다. 대표성의 정도특정 매개변수에 따른 특정 샘플.

전체 표본과 마찬가지로 표본의 대표성을 결정하는 핵심은 표본이 연구 목적에 따라 대표성을 갖는 것으로 간주되는 오차 한계를 정당화하는 것입니다. 사실적 오류의 크기를 고정하고 표본이 특정 오류가 있는 일반 모집단을 대표한다는 사실을 명시하는 반대의 경우도 가능합니다. 여기서도 연구 결과 사용의 성격이 중요한 역할을 합니다. 결과적으로, 동일한 표본은 일부 목적(예: 다가오는 선거에서 유권자 투표율 예측)에 대해서는 충분히 대표성이 있는 것으로 간주될 수 있지만 다른 목적(예: 후보 등급 결정 및 투표 결과 예측)에 대해서는 충분히 대표성이 없는 것으로 간주될 수 있습니다.

샘플의 대표성을 확인하려면 어떤 매개변수를 사용해야 합니까? 첫째, 대부분의 연구 상황에는 그러한 매개변수가 거의 없습니다. 결국, 표본 측정 결과를 일반 인구에 대한 데이터가 있는 경우에만 일반 인구에 대한 데이터와 비교할 수 있습니다. 그리고 그러한 데이터가 충분하지 않기 때문에 연구가 진행되고 있습니다. 따라서 객체 모델링 및 후속 도구 개발 단계에서도 일반 인구를 특성화하는 데이터를 사용할 수 있는 하나 이상의 제어 매개변수 측정을 제공하는 것이 좋습니다. 이는 대표성 테스트에 필요한 경험적 기반을 제공할 것입니다.

둘째, 연구에 중요한 매개변수에 대한 표본의 대표성을 확인하기 위해 노력해야 합니다. 대상 지역연구. 현대에서는 성별, 연령, 교육 등 기본 인구통계학적 매개변수에 의한 대표성 제어가 널리 보급되었습니다. 이러한 데이터는 일반적으로 인구 조사 중에 기록된 후 통계를 통해 다시 계산되므로 모든 영토 개체에 사용할 수 있습니다. 기초가 탄탄한 수학적 모델을 사용하는 기관. 이러한 이유로 데이터 시트에 여러 인구통계학적 변수를 의무적으로 포함시키는 것이 일반적으로 인정되는 전문 표준이 되었습니다. 그러나 그러한 관행은 순진한 것으로 분류되어 정당한 비판을 받을 수 있습니다. 사실, 비교를 위해 공개적으로 이용 가능한 기본 인구통계학적 매개변수가 항상 사회학적 연구 주제와 관련된 구조적 요인의 역할을 하는 것은 아닙니다. 그들의 본성은 그 자체로 사회적이지 않으며, 연구 대상에 대한 영향은 종종 매우 간접적입니다. 따라서 인구통계학적으로 대표적인 표본은 실제로 시스템 오류와 통제되지 않은 편견의 형태로 심각한 문제를 숨길 수 있습니다. 반대로, 연구의 목표와 목적의 관점에서 효과적인 표본의 인구통계학적 대표성은 낮은 것으로 나타날 수 있습니다.

여기 흥미로운 예연습부터. 2009년에 Urals에서 활동하는 연구 회사 중 하나가 Kizel 시에서 조사를 수행했습니다. 페름 지역. 현장 조사 중에 연구자들은 연구 계획에 따라 표본을 모집하는 데 심각한 장애물에 직면했습니다. 사용 가능한 응답자가 충분하지 않고 기상 조건이 악화되는 것입니다. 분명히 연구 회사는 그러한 대규모 프로젝트에 대한 작업을 수행할 준비가 충분히 되어 있지 않은 것 같습니다. 생산 시설은 최대 용량으로 작동하여 일주일 이내에 상당히 넓은 지역에 걸쳐 6,000명의 응답자를 대상으로 설문조사를 실시했습니다. 그 결과, 많은 조사 사이트의 실제 표본은 연구자 스스로 인정한 바에 따라 연구에 참여하도록 모집할 수 있는 모든 사람으로 채워졌습니다. 참조 조건에 의해 설정된 인구통계학적 할당량은 설문조사의 대부분 영역에서 위반되었습니다. 일부 지역에서는 특정 인구 범주에 대해 할당량 목표와 관련된 표본 비율의 왜곡이 2.5배에 이르렀으며, 이는 실제로 할당량 표본 추출을 사용한다는 사실 자체에 의문을 제기했습니다. 연구의 고객은 연구자들에 대해 합리적인 주장을 할 충분한 이유가 있는 것 같았습니다.

그러나 중재 법원을 대신하여 수행된 조사에서는 할당량의 심각한 왜곡과 그에 따른 기본 인구통계학적 매개변수 측면에서 결과 샘플의 명백한 대표성이 사실상 연구 데이터의 왜곡으로 이어지지 않는 것으로 나타났습니다. 전문가들은 데이터 배열의 무게를 재조정함으로써 제어된 매개변수를 기반으로 한 대표 샘플의 효과를 얻었습니다. 전문가가 테스트한 데이터의 거의 모든 빈도분포에서는 실제 배열과 재가중처리된 배열의 처리 결과가 통계적으로 유의미한 차이를 보이지 않았습니다. 사실상 이는 설문 조사 기술을 심각하게 위반하고 할당량 할당을 실질적으로 무시했음에도 불구하고 연구원이 샘플링 절차를 완전히 준수하고 인구통계학적 대표성이 보장된 경우 신뢰할 수 있는 동일한 데이터를 고객에게 제공했음을 의미합니다.

어떻게 이런 일이 일어날 수 있습니까? 대답은 간단합니다. 대표성을 제어하는 ​​데 사용되는 인구통계학적 매개변수는 실제로 아무런 의미가 없습니다. 상관관계 분석) 연구의 주제 변수에 대한 영향 - 사회 경제적 상황에 대한 인구의 평가 및 사회 정치적 활동의 매개 변수. 또한, 표본 크기는 일반 인구에 비해 매우 컸으며(실제로 이 연구는 지방 자치구 성인 인구의 4분의 1을 대상으로 함) 대수의 법칙에 따라 안정화되었습니다. 필요한 수의 응답자가 인터뷰되기 훨씬 전에 관찰된 분포.

이 경고 이야기의 실질적인 의미는 연구자가 연구 주제에 중요한 영향을 미칠 것으로 기대하는 샘플링 매개변수의 대표성을 보장하고 제어하는 ​​데 노력과 자원이 집중되어야 한다는 것입니다. 이는 대표성을 통제하기 위한 매개변수가 각각에 대해 구체적으로 선택되어야 함을 의미합니다. 연구 프로젝트주제의 특수성에 따라. 예를 들어, 사회 경제적 지위에 대한 평가는 항상 응답자 가족의 실제 복지, 노동 시장 및 비즈니스 영역에서의 지위와 밀접한 관련이 있습니다. 따라서 이러한 매개변수를 사용하여 대표성을 제어하는 ​​것이 좋습니다. 또 다른 점은 일반 인구를 특징짓는 객관적인 데이터를 얻는 것이 어려울 수 있다는 것입니다. 이를 위해서는 창의성과 아마도 타협이 필요합니다. 예를 들어, 해당 지역에 등록된 자동차에 대한 통계가 제공될 수 있으므로 응답자 가족의 자동차 존재 여부를 통해 웰빙 수준을 모니터링할 수 있습니다.

흥미롭게도 연구 보고서와 출판물에서는 거의 항상 대표 표본을 언급합니다. 대표성이 없는 샘플이 정말 그렇게 드물나요? 당연히 아니지. 연구 실무에서 특정 매개변수의 대표성 측면에서 문제가 있는 표본이 꽤 많습니다. 오히려 표본보다 훨씬 더 많은 것들이 있으며, 그 대표성은 공식적으로(인구통계학적 매개변수에 의해) 평가되지 않고 본질적으로 평가될 수 있습니다. 그러나 불행하게도 전문 사회학계에서 이들에 대한 공개적인 언급은 금기시됩니다. 그리고 연구자 중 어느 누구도 측정 대상 영역에 필수적인 매개변수 측면에서 자신의 샘플의 대표성이 문제가 있거나 검증할 수 없다는 점을 인정할 준비가 되어 있지 않습니다.

실제로 대표성이 없는 샘플링의 징후를 발견하는 것은 재앙이 아닙니다. 첫째로, 기존 기술많은 경우에 샘플을 "수리"(재칭량)하면 사회학자나 그의 고객을 걱정하게 하는 매개변수와 관련된 대표성 부족의 영향을 완전히 제거할 수 있습니다. 재가중화 방법의 핵심은 관찰의 특정 범주(설문조사의 경우 응답자)를 할당하는 것입니다. 가중치 계수, 샘플에서 이러한 범주의 실제 표현이 부족하거나 과도하게 나타나는 것을 보상합니다. 결과적으로 데이터 배열을 사용하여 모든 계산 작업을 수행할 때 이러한 가중치가 고려되므로 균형 잡힌(계산 할당량에 해당) 데이터 배열과 완전히 일치하는 분포를 얻을 수 있습니다. BRvv와 같은 최신 통계 프로그램을 사용하면 가중치 계수를 고려하여 계산할 수 있습니다. 자동 모드,이 절차를 수행하기가 매우 쉽습니다.

둘째, "좋은" 대표 표본을 얻는 것이 불가능하더라도 "보통"의 대표성은 많은 연구 문제를 해결하는 데 충분할 수 있습니다. 대표성은 이분법적 지표가 아니라 적합도의 척도라는 점을 기억하세요. 그리고 주로 특정 사건의 정확한 예측과 관련된 특정 연구 작업에서만 표본이 정말로 높은(통계적으로 확인된) 대표성을 요구합니다.

예를 들어, 마케팅 조사에서 신제품의 시장 점유율을 예측하려면 다음을 포괄하고 나타내는 표본이 필요합니다. 잠재 고객. 그러나 대부분의 마케팅 담당자는 실제로 고객 그룹, 특히 잠재 고객을 구성하는 사람에 대한 충분한 데이터를 갖고 있지 않습니다. 이 상황에서는 일반적으로 샘플의 대표성을 확인하는 것이 불가능합니다. 결국 어떤 매개변수를 재현해야 하는지 알 수 없습니다. 그럼에도 불구하고 고객 선호도 파악, 광고 자료 응답, 리뷰 분석 등 많은 마케팅 작업이 성공적으로 해결되었습니다. 새로운 제품통계적으로 대표적인 샘플은 필요하지 않습니다. 매장에서 쉽게 찾을 수 있는 일반적인 고객을 포괄하는 데 충분합니다. 비대표 표본은 검색 문제 해결, 강력한 추세 식별, 개별 범주의 세부 사항 분석(작은 독립 하위 표본으로 표시), 이러한 범주 간 비교(이변량 분석), 변수와 기타 작업 간의 관계 분석에 매우 적합합니다. 얻은 통계 분포의 정확성은 제한적입니다.