Статистическое наблюдение можно организо–вать как сплошное и несплошное. Сплошное предус–матривает обследование всех единиц изучаемой со–вокупности явления, несплошное – лишь ее части. К несплошному относится и выборочное наблюде–ние.

Целью выборочного наблюдения является полу–чение информации прежде всего для определения сводных обобщающих характеристик всей изучаемой совокупности. Соблюдение принципа позволяет по– лучить такую совокупность единиц, которая по инте–ресующим исследователя признакам представляет всю изучаемую совокупность, т. е. является репрезен–тативной (представительной).

При проведении выборочного наблюдения об–следуются не все единицы изучаемого объекта, а лишь ее некоторая часть, специальным образом отобранная. Первый принцип отбора – обеспечение случайности – заключается в том, что при отборе каждой из единиц изучаемой совокупности обеспечи–вается равная возможность попасть в выборку. Слу–чайный отбор можно обеспечить только при соблюде–нии определенной методики.

Второй принцип отбора – обеспечение доста–точного числа отобранных единиц – тесно связан с понятием репрезентативности выборки. Понятие репрезентативности отобранной совокупности еди–ниц не следует понимать как ее представительность во всех отношениях. Такое представительство обес–печить практически невозможно. Любое выборочное наблюдение проводится с определенной целью и четко сформулированными конкретными зада–чами, понятие репрезентативности должно быть связано с целью и задачами исследования. Отобран–ная из всей изучаемой совокупности часть должна быть репрезентативной прежде всего в отношении тех признаков, которые изучаются или оказывают су–щественное влияние на формирование сводных обоб–щающих характеристик.

Генеральной совокупностью называется вся изучаемая совокупность единиц, подлежащая изуче–нию по интересующим исследователя признакам. Выборочной совокупностью называется отобранная в случайном порядке из генеральной совокупности не–которая ее часть. Характеристиками генеральной и вы–борочной совокупностей могут служить средние зна–чения изучаемых признаков, их дисперсии и средние квадратические отклонения, мода и медиана и др.

Суть выборочного метода состоит в получении первичных данных, осуществляемых наблюдением выборки с последующим обобщением, анализом и их распространением на всю генеральную совокупность с целью получения достоверной информации об ис–следуемом явлении.

Репрезентативность выборки обеспечивается соблюдением принципа случайности отбора объектов совокупности в выборку.

Цель выборочного метода – сделать вывод о значении признаков генеральной совокупности на основе информации от случайной выборки из этой со–вокупности.

Между признаками выборочной совокупности и признаками генеральной совокупности существует некоторое расхождение, которое называют ошибкой статистического наблюдения. Величина возможной ошибки выборочного признака слагается из ошибок регистрации и ошибок репрезентативности.

Под ошибкой репрезентативности (представи–тельства) понимают расхождение между выборочной характеристикой и предполагаемой характеристикой генеральной совокупности. Ошибки репрезентатив– ности бывают случайными и систематическими.

Систематические ошибки связаны с нарушени–ем установленных правил отбора. Случайные ошибки объясняются недостаточно равномерным представлением в выборочной совокупности раз–личных категорий единиц генеральной совокупно–сти. В результате первой причины выборка легко может оказаться смещенной, так как при отборе каждой единицы допускается ошибка, всегда напра–вленная в одну и ту же сторону. Эта ошибка получи–ла название ошибки смещения. Ее размер может превышать величину случайной ошибки. Особен–ность ошибки смещения состоит в том, что, пред–ставляя собой постоянную часть ошибки репре–зентативности, она увеличивается с увеличением объема выборки. Случайная же ошибка с увеличени–ем объема выборки уменьшается.

Ошибки смещения бывают преднамеренными и непреднамеренными. Причиной возникновения преднамеренной ошибки является тенденциозный подход к выбору единиц из генеральной сово– купности.

Случайная ошибка выборки возникает в результа–те случайных различий между единицами, попавшими в выборку, и единицами генеральной совокупности. Теоретическим обоснованием появления случайных ошибок выборки являются теория вероятностей и ее предельные теоремы.

Предельные теоремы теории вероятностей по–зволяют определять размер случайных ошибок вы–борки. Различают среднюю (стандартную) и предель–ную ошибки выборки. Под средней (стандартной) ошибкой выборки понимают расхождение между средней выборочной и генеральной совокупностями. Предельной ошибкой выборки принято считать мак–симально возможное расхождение.

В математической теории выборочного метода сравниваются средние характеристики признаков вы– борочной и генеральной совокупностей и доказывает–ся, что с увеличением объема выборки вероятность появления больших ошибок и пределы максимально возможной ошибки уменьшаются.

Интервал, в который с данной степенью вероят–ности будет заключена неизвестная величина оцени– ваемого параметра, называют доверительным, а ве–роятность Р – доверительной вероятностью.

Наряду с абсолютной величиной предельной ошибки выборки рассчитывается и относительная ошибка выборки, которая определяется как процентное отношение предельной ошибки выборки к соответ– ствующей характеристике выборочной совокупности.

Средняя (стандартная) ошибка выборки зависит от объема выборки и степени вариации признака в ге– неральной совокупности.

Одним из научных принципов в теории выбороч–ного метода является обеспечение достаточного чи–сла отобранных единиц.

Уменьшение стандартной ошибки выборки всег–да связано с увеличением объема выборки. Расчет необходимого объема выборки строится с помощью формул, выведенных из формул предельных ошибок выборки ( ? ) , соответствующих тому или иному ви–ду и способу отбора. Так, для случайного повторного объема выборки (n) имеем:

откуда

При случайном повторном отборе необходимой численности объем выборки прямо пропорционален квадрату коэффициента доверия и дисперсии вариа–ционного признака и обратно пропорционален ква–драту предельной ошибки выборки. В частности, с увеличением предельной ошибки в 2 раза необхо–димая численность выборки может быть уменьшена в 4 раза. Из трех параметров два (коэффициент дове–рия и предельная ошибка выборке) задаются иссле–дователем. При этом исследователь исходя из цели и задач выборочного обследования должен решить вопрос, в каком количественном сочетании луч–ше включить эти параметры для обеспечения оп–тимального варианта. В одном случае его может устраивать в большей мере надежность полученных ре–зультатов (t), нежели мера точности ( Д ), в другом – наоборот. Сложнее решить вопрос в отношении вели–чины предельной ошибки выборки, так как этим пока–зателем исследователь на стадии проектировки вы–борочного наблюдения не располагает. В практике принято задавать величину предельной ошибки вы–борки в пределах до 10% предполагаемого среднего уровня признака. К установлению предполагаемого среднего уровня можно подходить по-разному: ис–пользовать данные подобных ранее проведенных об–следований или же воспользоваться данными основы выборки и произвести небольшую пробную выборку.

При проектировании выборочного наблюдения предполагаются заранее заданная величина допу–стимой ошибки выборки в соответствии с задачами конкретного исследования и вероятность выводов по результатам наблюдения.