Проведение социологического опроса. Кто пробовал?

[Любопытный]

Здравствуйте, коллеги-аспиранты!

Возникли некоторые вопросы в связи с написанием эмпирической части диссертации. Кто-нибудь имеет из форумчан опыт проведения социологического опроса? Поделитесь опытом, как Вы сотрудничали с организациями, в которых проходил опрос. Это работа с отделом кадров или все как-то иначе происходит? Напишите, пожалуйста. Буду Вам признателен, да и другие, думаю, тоже. На форуме через "Поиск" ничего не нашел похожего.

С уважением.

[Димитриадис]

Любопытный, опишите: 1) вашу отрасль, 2) проблему, 3) цель и 4) генеральную совокупность.

[Любопытный]

Любопытный, опишите: 1)отрасль, 2) проблема, 3) генеральная совокупность.

Димитриадис, специальность 22.00.04 у меня. Сфера научного поиска: профориентация студентов. По студентам более-менее понятно как опрашивать. А вот по молодым специалистам крайне затруднительно. Генсовокупность и выборку саму еще не рассчитывал. Очевидно, что это молодые люди до 30 лет (согласно общепринятой классификации) с высшим образованием. Более подробно высчитаю после получения актуальных статданных по региону. Проблема как раз не в расчетах, а в самой процедуре опроса: не совсем понятно, как проводить опрос по молодым специалистам. Навскидку кажется, что это крайне затруднительное мероприятие, поскольку в одной организации вряд ли наберешь более одного-двух десятков искомых респондентов, а их надо около 1 тыс. где-то. Вот и хотелось бы узнать об аналогичном опыте коллег, прошедших все это.

[Димитриадис]

Любопытный, естественно, придется окучивать организации 2 типов:
1) вузы.
2) предприятия - потребители выпускников.

Договориться с региональной службой занятости, они обязательно ведут мониторинг трудоустройства молодых спецов. Вузы если этим и занимаются, то эпизодчиески и всяк как б-г на душу положит. Следовательно, вузы инфой по МС не обладают, или веры ей нет. Взять перечень предприятий-организаций и разговаривать с ними (ОК, служба персонала), просит разрешения на анкетирование. Пообещать потом дать сводную аналитику по региону и дать её.

Другого пути нет.

[Любопытный]

Любопытный, естественно, придется окучивать организации 2 типов:
1) вузы.
2) предприятия - потребители выпускников.

Договориться с региональной службой занятости, они обязательно ведут мониторинг трудоустройства молодых спецов. Вузы если этим и занимаются, то эпизодчиески и всяк как б-г на душу положит. Следовательно, вузы инфой по МС не обладают, или веры ей нет. Взять перечень предприятий-организаций и разговаривать с ними (ОК, служба персонала), просит разрешения на анкетирование. Пообещать потом дать сводную аналитику по региону и дать её.

Другого пути нет.

Димитриадис, спасибо большое за отклик. Я, кстати, не подумал, что службу занятости можно задействовать как-то. В вузах удобно - там можно сразу по 50-70 человек опросить за раз. На предприятиях же все более сложно. Это меня и насторожило немного. Я подумал, может, кто-то имеет алгоритм особый, позволяющий опрос наиболее рационально провести. Может, еще кто-то откликнется. Странно, что эту тему ранее не поднимали на форуме.

[Степан Капуста]

а их надо около 1 тыс. где-то.

Реально надо? Может, в Ваших расчетах ошибочка вышла?..

[Любопытный]

Реально надо? Может, в Ваших расчетах ошибочка вышла?..

Расчетов еще не делал, как и писал ранее, я навскидку написал, по аналогии с выборками других защищавшихся. У них получается выборка по 500-700 респондентов где-то. Я округлил до тысячи. А так, да, поменьше будет.

[Степан Капуста]

Любопытный, советую сначала посчитать, а потом уже искать баттхерд. :-)

[Любопытный]

Любопытный, советую сначала посчитать, а потом уже искать баттхерд. :-)

:-) Думаю, уже сейчас надо бы этим озаботиться, поскольку подсчет особо делу не поможет. Будем ждать забредших на ветку социологов-аспирантов-кандидатов :-)

[Hogfather]

Мы, собственно, не настоящие социологи, но размер выборки радует. Это что же, вопросы типа "Да" и "Нет" и безумная точность? А если взять семибальную шкалу?
(ворчливо) Так можно и все население Земного шара опрашивать...

[Любопытный]

Мы, собственно, не настоящие социологи, но размер выборки радует. Это что же, вопросы типа "Да" и "Нет" и безумная точность? А если взять семибальную шкалу?
(ворчливо) Так можно и все население Земного шара опрашивать...

Не совсем настоящие пока, до защиты по крайней мере. Выборка вполне репрезентативна. Как раз с семибалльной шкалой точность увеличивается, ведь градация ответов становится более объемной.:cool:

[Степан Капуста]

Как раз с семибалльной шкалой точность увеличивается, ведь градация ответов становится более объемной.:cool:

У статистики почему-то другое мнение. :-)

[Любопытный]

У статистики почему-то другое мнение. :-)

Возможно, но обычно считается, что самый неточный вопрос - открытый, то есть без вариантов. Далее идет бинарный по типу да\нет, потом с учетом увеличения вариантов ответов точность возрастает. Ведь одно дело ответить "да" или "нет", другое - может оказаться, что респондент не знает, не уверен либо имеет какие-то существенные оговорки, которые и закладываются в ответы. С точки зрения обработки, возможно, это труднее. Не знаю, особо не интересовался этим. Парадоксально, но пока не нашли ни одного социолога, имеющего опыт проведения опросов. Мдя :-)

[Степан Капуста]

Любопытный, зато я — маркетолог, имеющий опыт проведения опросов. :-) И я с чистой совестью рекомендую сначала почитать учебник по статистике, от корки до корки, дабы потом не было мучительно больно за прожитые годы.

Вкратце: что вопрос с дихотомическим ответом, что вопрос с выборочным ответом имеют одинаковую ошибку выборки при одинаковой доверительной вероятности. Открытые вопросы потом сводятся к выборочным с соответствующими последствиями.

[Hogfather]

У статистики почему-то другое мнение. :-)
Вот с этого места поподробнее. Я аж заинтересовался: вдруг чего новое узнаю.
Вообще-то, рекомендуется переводить дихотомическую шкалу в 5-7 бальную, чтобы уменьшить необходимую выборку. Но я не маркетолог, я статистическим управлением качеством занимаюсь. И тоже имею опыт опросов, в том числе по SERQUAL.

[Любопытный]

Любопытный, зато я — маркетолог, имеющий опыт проведения опросов. :-) И я с чистой совестью рекомендую сначала почитать учебник по статистике, от корки до корки, дабы потом не было мучительно больно за прожитые годы.

Вкратце: что вопрос с дихотомическим ответом, что вопрос с выборочным ответом имеют одинаковую ошибку выборки при одинаковой доверительной вероятности. Открытые вопросы потом сводятся к выборочным с соответствующими последствиями.

Основы статистики мне знакомы, и для меня совершенно однозначно понятно, что "вопрос с дихотомическим ответом и вопрос с выборочным ответом имеют одинаковую ошибку выборки при одинаковой доверительной вероятности", поскольку шкалы не имеют никакого отношения к выборке. Речь шла все-таки о точности ответов респондентов, а не о точности самой выборки.
Модераторам: можно поделить тему на ветку помощи по проведению опросов и на ветку, где обсуждается отдельно методика? А не то "зафлудится" топик не тем, чем надо бы :-)

[Степан Капуста]

Hogfather, вкратце:

Есть выборка для изучения дихотомического признака. Это значит, нам нужно найти долю прямого признака (p) и долю обратного (1−p). Задаем параметры выборки: доверительный интервал, дисперсию признака в генеральной совокупности (или берем ее как ¼) и т. д. Считаем.

Теперь делаем выборку для изучения качественного признака. Поскольку качественный — не количественный, то нам нужно найти долю первого признака (p1), второго (p2), третьего (p3), ..., последнего (1−p1−p2−...−...pn-1). Ничего похожего не замечаете? Правильно, временно считаем первый признак прямым, а второй и последующие — обратным. Потом второй считаем прямым, остальные — обратным, и т. д. Таким образом, задача сводится к предыдущей.

Поскольку дисперсия в генеральной совокупности неизвестна, то ее в обоих случаях принимают за ¼.

[Hogfather]

Степан Капуста, ну, а теперь что я имел ввиду.
Пусть мы исследуем качество приготовления борща и ставим оценки: фигово и зашибись
В таком случае, минимальный размер выборки равен

http://www.texify.com/img/%5CLARGE%5C%21n%3D%28%5Cfrac%7B1.96%7D%7Bh%7D%29%5 E2%20p%20%281-p%29.gif
где n - размер выборки
p - предполагаемая доля прямого признака (матожидание)
h - требуемая точность
Примечание 1: 95% доверительный интервал и выборка более 30, иначе не 1.96

Пример 1: Пусть точность равна +-0.1, а p=0.5 тогда минимальный размер выборки равен 96.04

Коню понятно, что зная размер выборки можно оценить точность
http://www.texify.com/img/%5CLARGE%5C%21h%3D1.96%5Csqrt%7B%5Cfrac%7Bp%281-p%29%7D%7Bn%7D%7D.gif

Но мы не об этом. Берем и делаем шкалу от 1 до 7 и спрашиваем про наш борщ, насколько он воспринимается потребителем как офигенный

Тогда размер минимальный размер выборки считается по формуле
http://www.texify.com/img/%5CLARGE%5C%21n%3D%28%5Cfrac%7B1.96S%7D%7Bh%7D%29% 5E2.gif
где S - стандартное отклонение выборки. Умные книжки говорят, что в данном случае нужно не выпендриваться, а для подсчета СКО делить размах на 5 (именно на 5, а не 6). Ну а точность рекомендуют брать как размах деленный на 10.
n=(1.96*(6/5)/0.6)^2=15,37

Иными словами, чем больше градаций шкалы, тем лучше.
Это на пальцах.

Ну, еще приличные люди используют потом медиану и IQR, потому как так гораздо кошернее. Но это совсем другая история.

[Lazialle]

Любопытный, привет. Не могу не ответить, учитывая, сколько раз мне самому здесь помогали.
У меня был своеобразный соц. опрос или анкетирование. Но я, во-первых, не социолог (но, мне кажется, это и не важно в данном случае). Во-вторых, как участники начали "меряться письками" (это я по-доброму пытаюсь пошутить) - я немного потерялся, что надо тебе самому, так как эти формулы для меня, что писмена майя, - но, опираясь на первое сообщение темы, мне кажется, мой опыт будет тебе весьма полезен. Тем более, тебя интересуют технические моменты. Чтобы не отвлекать доблестных мужей от дискуссии, подробности кину тебе в почту личную чуть позднее: комп чего-то забарахлил.

Кстати, касательно количества опрашиваемых. Помню, что читал у нескольких авторитетов, что для корректного понимая общей картины хватает 200 человек выбранной фокус группы (не важно по какому принципу: социальные признаки, возрастные, гендерные или вообще групповой опрос). Количество свыше лишь просто увеличивает количество, оставляя процентное соотношение неизменным. Я, кстати, сам в этом убедился.

апд: Любопытный, отправил в личку описание. Плюс несколько страниц из своей диссертации вставил.

[докторенок]

Любопытный, Я, конечно. не социолог, но мне тоже кажется, что за 1 тысячей опрашиваемых гнаться не стоит. Я для диссертации проводила опрос, у меня было 500 респондентов. А так может Вам больше сосредоточиться на качественных исследованиях, например, обсуждение в фокус-группах, интревьюирование с самими молодыми специалистами и их работодателями?

[fazotron]

поскольку шкалы не имеют никакого отношения к выборке
Вот это правильно. Нельзя ставнивать коричневое с горячим, нельзя говорить, что применение более высокоразмерной шкалы повышает точность исследования и уменьшает выборку. Конечно, дихотомические вопросы могут ограничивать возможные варианты ответов и ухудшают понимание. Тогда, когда четко ясно, что других вариантов нет - они уместны. Но ведь и шкалы бывают разные и их оценки тоже спорны. Например, критикуется 5-бальная метрическая шкала: варианты ответов сдвигаются подсознательно в положительную сторону, поскольку оценки 1 и 2 у людей, воспитанных в российской школе близки и оценка идет обычно по трем цифрам 3,4,5. Поэтому и предлагают шкалу Лейкерта, которая более равномерно распределяет ответы
Но опять же, это не связано с репрезентативностью выборки.
Согласен с Докторенком, что обычно берут для организации 500 - 700 наблюдений, для региона около 1000. Надо еще учитывать, какая выборка: регулируемая, частично рег. или случайная

[Степан Капуста]

Степан Капуста, ну, а теперь что я имел ввиду.
Пусть мы исследуем качество приготовления борща и ставим оценки: фигово и зашибись
В таком случае, минимальный размер выборки равен

http://www.texify.com/img/%5CLARGE%5C%21n%3D%28%5Cfrac%7B1.96%7D%7Bh%7D%29%5 E2%20p%20%281-p%29.gif
где n - размер выборки
p - предполагаемая доля прямого признака (матожидание)
h - требуемая точность
Примечание 1: 95% доверительный интервал и выборка более 30, иначе не 1.96

Пример 1: Пусть точность равна +-0.1, а p=0.5 тогда минимальный размер выборки равен 96.04

Коню понятно, что зная размер выборки можно оценить точность
http://www.texify.com/img/%5CLARGE%5C%21h%3D1.96%5Csqrt%7B%5Cfrac%7Bp%281-p%29%7D%7Bn%7D%7D.gif

Но мы не об этом. Берем и делаем шкалу от 1 до 7 и спрашиваем про наш борщ, насколько он воспринимается потребителем как офигенный

Тогда размер минимальный размер выборки считается по формуле
http://www.texify.com/img/%5CLARGE%5C%21n%3D%28%5Cfrac%7B1.96S%7D%7Bh%7D%29% 5E2.gif
где S - стандартное отклонение выборки. Умные книжки говорят, что в данном случае нужно не выпендриваться, а для подсчета СКО делить размах на 5 (именно на 5, а не 6). Ну а точность рекомендуют брать как размах деленный на 10.
n=(1.96*(6/5)/0.6)^2=15,37

Иными словами, чем больше градаций шкалы, тем лучше.
Это на пальцах.

Ну, еще приличные люди используют потом медиану и IQR, потому как так гораздо кошернее. Но это совсем другая история.

Не совсем. Первый случай — все правильно. Во втором: ты предлагаешь и утверждаешь, что оценивший борщ на «7» получил удовольствия ровно в 1,1667 раза больше, чем тот, кто оценил на «6»? Это же не так, у каждого своя линейка. В качестве примера: приходит раздолбай к тебе на экзамен, молчит по-партизански и получает «2». Потом приходит отличник и получает «5». Отличник знает ровно в 2,5 раза больше, чем тот, кто вообще не учил?

Эта формула
http://www.texify.com/img/%5CLARGE%5C%21n%3D%28%5Cfrac%7B1.96S%7D%7Bh%7D%29% 5E2.gif
будет верна, если мы будем исследовать длину члена у тех, кто попробовал этот борщ. Тогда у того, кто имеет член длиной 7 см., он будет ровно в 7 раз больше, чем член длиной 1 см. А если просто оценки без линейки — тогда см. первую формулу. И еще: член может иметь любую длину: и 7,0 см., и 6,9 см., и 6,5 см. и т. д. Оценка борща — либо «7», либо «6» — т. е. она дискретна, а длина члена — непрерывна.

Теперь о дисперсиях. p(1−p)/n и есть дисперсия доли в совокупности. В формулах для непрервыных признаков эта дисперсия тоже есть. Причем если эти дисперсии неизвестны, то дисперсия доли принимается как ¼, а дисперсия непрерывного признака — как R2/36 (а СКО — R/6), где R — размах вариации. Это сделано из предпложения, что ошибок выборки, имеющих кратность больше 3, почти не бывает, потому как Ф(t=3)=0,997.

Итого: статистика удовлетворенность борщом и статистика длины членов тех, кто удовлетворялся этим борщом, — вещи немного разные.

[Hogfather]

Поэтому и предлагают шкалу Лейкерта
Дык, это да. Я про сам опрос пока ничего не говорил.

статистика удовлетворенность борщом и статистика длины членов тех, кто удовлетворялся этим борщом, — вещи немного разные.
(добродушно) А я и не смешиваю. Просто если Вы начнете мерить МПХ сантиметром, то тоже получите дискретные данные. Маловероятно, что Вы будете это делать микрометром. Да и тогда они будут дискретными, но с большей частотой дискретизации.
Это раз. А во-вторых, качество борща является характеристикой комплексной, поэтому есть простор для маневров, это не длина, тут дело поинтереснее будет.
В-третьих, не все шкалы линейны.
Где-то так.

[Степан Капуста]

Hogfather, дык длину МПХ можно измерять с точностью до атомов — и это можно считать непрерывным. А нелинейная шкала априори заставляет использовать первую формулу — там же дисперсия будет непонятной, с разными вероятностями отклоенений в большую и меньшую сторону.

[Alextiger]

Степан Капуста, сведение шкалы к дихотомии просто "убивает" целые классы явлений, а значит точность уменшается. Допустим есть мужчины, женщины и инопланетяне среднего рода. Шкала м/ж их просто не заметит :)

[Степан Капуста]

Alextiger, уменьшится точность описания явлений. А точность самой выборки — нет.

[Alextiger]

уменьшится точность описания явлений
так о ней и речь ;)

Добавлено через 2 минуты
Нельзя ставнивать коричневое с горячим
почему это нельзя? :)

[Степан Капуста]

так о ней и речь ;)

А я говорил о точности выборки в самом начале...

[Alextiger]

А я говорил о точности выборки в самом начале...
а это связано. Толку то от точности, если она явления не ловит? в корзину только :rolleyes:

Добавлено через 41 минуту
утверждаешь, что оценивший борщ на «7» получил удовольствия ровно в 1,1667 раза больше, чем тот, кто оценил на «6»? Это же не так, у каждого своя линейка.
так мы вообще субъективную оценку мерим. А шкала задана с градациями, и респондент сознательно относит себя к тому или иному интервалу. Если не доверяем границе в 1,1667 раза, введем промежуточные градации.

Добавлено через 5 минут
В качестве примера: приходит раздолбай к тебе на экзамен, молчит по-партизански и получает «2». Потом приходит отличник и получает «5». Отличник знает ровно в 2,5 раза больше, чем тот, кто вообще не учил?
"2" это только красивое слово :) на самом деле "неуд", т.е. "0" Если считать "в разы" то отличник бесконечно умнее :laugh:

[Степан Капуста]

"2" это только красивое слово :) на самом деле "неуд", т.е. "0" Если считать "в разы" то отличник бесконечно умнее :laugh:

Вот поэтому балльные шкалы — качественные априори. Для них в формулу вставляют дисперсию доли, а не самого признака.