случайном В. м. отбор ведется так, чтобы каждая отбираемая единица имела одинаковые шансы попасть в выборку. Достигается это либо путем жеребьевки либо применением механического отбора, т. е. выбор определяется игрой слепого случая. Примером случайной выборки может служить ежегодно производящаяся в СССР с. — х. перепись (т. н. «весенний опрос»), охватывающая ок.
10% всех крестьянских хозяйств. Отбор хозяйств производится путем отметки в налоговых списках каждого десятого хозяйства; в районах с мелкими селениями отбираются не хозяйства, а целые селения. Типический отбор предполагает возможность предварительного установления типов различных единиц данной совокупности и удельного веса типических групп этой совокупности. В отобранной совокупности должны быть представлены все типы. Предварительное же знание удельного их веса позволит охарактеризовать всю совокупность.
Классическим примером типической выборки является Норвежская перепись населения, произведенная по проекту статистика Киера в 1895. В городах все улицы были разбиты на 4 типические группы: с численностью населения до 100 ч., от 100 до 500, от 500 до 1 т. и свыше 1 т. ч. Из первого типа улиц была подвергнута обследованию х/20 их часть, и в каждой улице были обследованы все дома; из второго типа — 1/10 улиц, и в каждой — х/2 домов; из третьего типа — соответственно х/4 улиц и х/б домов; и, наконец, из четвертого типа — 1/., улиц и х/10 домов.
Улицы и дома в пределах типа отбирались механически (по порядку расположения).
В сельских местностях все общины были разделены на типы по преобладающему занятию населения — земледельческие, скотоводческие, лесные, рыболовные, промысловые и занимающиеся судоходством. В пределах каждого типа имел место механический отбор (по территориальному расположению). И в городах и в селах для определения типа и удельного веса типических групп были использованы данные предшествующей переписи.
В. м. не следует смешивать с другими методами статистического наблюдения, а именно: несовершенно-сплошным, бланковым и монографическим. Под несовершенносплошным разумеется такой метод, при котором при наблюдении имеют место незначительные или случайные пропуски. Применение его возможно только в таких совокупностях, где имеется налицо концентрация элементов. Примером несовершенносплошного метода может служить статистика жел. — дор. грузооборота, в которой применяется так называемый выборочно-цензовый метод. Суть его заключается в том, что данные получаются лишь по немногим крупным станциям, охватывающим, однако, 90—95% всего грузооборота. Говорить о том, что эти крупные станции репрезентируют всю совокупность, строго говоря, нельзя. Они просто дают сведения по подавляющей массе грузов; недостающими же сведениями по 5—10% грузов практически пренебрегают.
Другим примером может служить статистика крупной промышленности. В силу кон 672
центрации промышленности, на относительно малом числе крупнейших промышленных предприятий сосредоточены подавляющее большинство рабочих, механических двигателей и подавляющая масса продукции.
Поэтому для практических целей возможно собирать сведения только по немногим крупнейшим предприятиям, пренебрегая мелкими, количество которых велико, но удельный вес ничтожен. Бланковый способ, являющийся разновидностью несовершенно-сплошного метода, применяется при анкетных исследованиях, когда нет возможности сказать заранее, какая часть адресатов пожелает заполнить анкету. Примером этого метода может служить система собирания сведений об урожае от сельскохозяйственных корреспондентов, при которой обратно получается обычно лишь часть разосланных анкет. Наконец, монографический способ имеет в виду детальное изучение отдельных единиц или отдельных групп единиц, признаваемых типичными.
Этот способ ясно отграничивается от типической выборки в следующем отношении.
При типической выборке в пределах типа осуществляется случайный отбор, и, следовательно, каждый тип характеризуется определенными, сводными признаками, полученными в результате массового статистического наблюдения. Монография же в пределах типа имеет дело лишь с единичными наблюдениями. Примером монографии служат бюджетные обследования рабочих и крестьянских семей в их классической форме — детальное обследование немногих семей.
Теоретические основания выборочного метода.
Случайная выборка. Изучается нек-рая определенная статистическая совокупность, состоящая из S единиц, из к-рых пусть М единиц обладают каким-либо признаком А, отличающим их от всех прочих единиц данной совокупности, именуемой г снеральной. Отношение М : S представит собой долю признака А в генеральной совокупности. Производится случайная выборка, рассчитанная на игру слепого случая при отборе единиц. В результате выборки s единиц оказывается, что, положим, т из них обладают признаком А. В какой мере отношение т к з, называемое частостью w, воспроизводит долю р признака А (в нашей совокупности)? Для ответа на этот вопрос обращаются к теории вероятностей. Эта теория дает технические средства для подсчета всех мыслимых'Возможных комбинаций, возникающих при случайном отборе единиц. При этом подсчете теория, абстрагируя реальные условия выборки, учитывает лишь основные ее черты и рассматривает такую идеальную, абсолютно однородную совокупность, при к-рой шансы выбрать любую единицу не зависят от порядка, в к-ром протекает процесс выборки. Такого рода воспроизводимый в идее процесс игры слепого случая именуют идеальным стохастическим процессом, противополагая ему р еальный стохастический процесс действительной выборки. Идеальный стохастический процесс отражает в абстракции реальный процесс совершенно так же, как идеальная окружность геометрии отражает в абстракции реальные колеса.
Шансы появления единицы с признаком А зависят исключительно от доли признака р. Отношение шансов появления признака А к числу всех возможных шансов называется вероятностью (см.). Величина вероятности определяется долей признака. — Равенством между вероятностью и долей признака А характеризуется лишь количественное их соотношение. Но качественно они различаются. Доля признака есть сводная характеристика реальной генеральной совокупности, а вероятность характеризует шансы появления признака А в идеальном стохастическом процессе, отображающем основные черты действительного стохастического процесса случайной выборки.
В идеальном стохастическом процессе выборки среди s отобранных единиц может оказаться обладателей признака А любое число в пределах от 0 до s.
