Как организовать и представить исследовательский проект. 75 простых правил - [15]

Всегда ли нужно строить выборку

Однажды на семинаре в окрестностях города У перед аудиторией социологов выступал молодой и способный исследователь, который рассказывал о достаточно интересном проекте, ссылаясь на проведенные ранее интервью. Затем наступило время вопросов, и автор неожиданно для себя оказался в сложной ситуации. Он ожидал, что присутствующие начнут обсуждать существо поставленных проблем, а вместо этого аудитория завалила его «малозначащими», как казалось, вопросами: «Кого, где и как Вы опрашивали?» Автор пытался отмахнуться от этих вопросов, как от назойливых мух, и немедленно перейти к «сути дела», т. е. к полученным результатам, недоумевал и раздражался. А коллеги с завидным упорством продолжали интересоваться тем, как строилась серия интервью. И выяснилось, что автор не придает этому особого значения. Он даже не потрудился упомянуть количество опрошенных, считая, что главное – это мысли, к которым удалось прийти в конечном итоге.

Получив столь неадекватную реакцию, после семинара автор обратился ко мне с вопросом: «Что же было сделано не так?» А ответ был на самом деле предельно прост. Если мы входим в аудиторию, где сидят профессиональные социологи, а с некоторых пор «продвинутые» микроэкономисты и другие социальные исследователи, и упоминаем результаты какого-нибудь эмпирического обследования, у нас нет никаких шансов уйти от вопроса о выборке. Если мы не скажем об этом сами, нас все равно спросят, и с пристрастием. И если выяснится, что выборка строилась кое-как, а точнее никак, или, того хуже, мы не знаем, кто, собственно, был опрошен, то люди могут «отключиться», перестать нас слушать. И правильно сделают. Ибо мы лишаем их возможности нормально интерпретировать предлагаемые данные. Посему при подготовке полевого исследования мы вынуждены обращать особое внимание на выборку.

Многие скажут: «Ну, это Вы говорите о количественных исследованиях, крупных опросах, где есть претензии на репрезентативность. А у нас небольшая серия качественных интервью или несколько кейсов, мы на репрезентативность все равно не претендуем. Да и не нужно нам никакой репрезентативности, у нас «другие методы». Здесь кроются страшные заблуждения, которым мы хотели бы противопоставить четыре простых суждения.

1. Абсолютная репрезентативность практически невозможна, как бы тщательно мы ни строили выборку, но это не означает, что к ней не надо стремиться. По крайней мере, должен быть задан порог репрезентативности.

2. Большинство выборок в эмпирических обследованиях (особенно качественных) заведомо нерепрезентативны (т. е. не представляют в должной мере генеральную совокупность, и даже стандартную ошибку выборки оценить невозможно), но это не означает, что можно игнорировать саму проблему выборки.

3. Чем меньше выборка, тем более тщательно она должна быть сделана. Чем менее случаен отбор единиц обследования (людей, документов), тем большего обоснования требует наша выборка. Это суждение менее очевидно, чем два предыдущих, и на него хотелось бы обратить особое внимание.

4. Выборка для качественного исследования – вопрос в известной степени даже более важный, чем для количественного (это напрямую вытекает из третьего суждения).

Резюмируем эти суждения в следующем правиле.

Правило 14. Чем менее случайны условия отбора единиц наблюдения и чем меньше объем предполагаемой выборки, тем большего обоснования требуют принципы отбора.

Как выглядит идеальная ситуация, многократно описанная в учебниках по социологии и теории вероятностей? Генеральная совокупность, которую мы собираемся обследовать, представлена в виде разноцветных шаров. Вся эта совокупность собрана в одну большую корзину и тщательно перемешана. Не глядя, случайным образом мы достаем шары, один за другим, а затем пересчитываем. Минимальное количество шаров, которое необходимо для подсчетов, определяется стандартной формулой[6].

Однако в реальной жизни идеальных условий мы, конечно, не встретим. Полных данных о генеральной совокупности в нашем распоряжении нет и не будет, и нас утешает лишь то, что они отсутствуют в принципе. Единицы наблюдения обладают разной доступностью, а некоторые оказываются недоступными вовсе. Принцип случайного отбора соблюсти не удается, а масштабы обследования часто слишком малы, чтобы претендовать хотя бы на какую-то репрезентативность в статистическом смысле слова.

И что греха таить, практикующие исследователи (в том числе грамотные и все понимающие) начинают заменять книжные принципы отбора другим мощным принципом – принципом удобства, или повышенной доступности. Если нас интересуют руководители предприятий, то опрашиваем представителей деловой ассоциации, на которую у нас есть хороший выход. Понадобились школьники – идем в школу, где у нас есть знакомые учителя. А то и просто набираем знакомых или через знакомых, а потом, для пущей учености, называем это принципом снежного кома.

Что ж, многим из нас приходится поступать именно так. К тому же существуют труднодоступные объекты (например, бандитские авторитеты), на которых без специальной и очень личной рекомендации вообще не выйдешь. Допустим, мы не можем порою построить нормальную выборку, пусть будет так. Но давайте не будем превращать нужду в добродетель и говорить с гордым или отрешенным видом, что вопросы выборки нас не касаются.