<<
>>

9.2. ПРОЦЕСС ПОСТРОЕНИЯ ВЫБОРКИ

Процесс построения выборки включает ряд этапов, для иллюстрации которых рассмотрим следующий пример.

Общенациональное одновыборочное кросс-секционное ис-следование, посвященное потреблению жевательной резинки и проводившееся Roper Organization по заказу American Chicle Group (отделения компании Warner-Lambert) — пример исчер пывающего исследования детей и подростков: их семей и школ; их мнений по широкому кругу тем; их надежд и печалей.

Исследование проводилось методом персонального опроса по месту жительства респондентов.

Трехступенчатая стратифи цированная территориальная вероятностная выборка объемом 1000 респондентов репрезентировала детей и подростков в возрасте от 8 до 17 лет, посещающих школу в континентальной части США.

Выборка строилась следующим образом. На первой ступени отбора единицами отбора были административные округа (counties). Перед началом отбора административные округа каждого географического района были объединены в группы (так называемые страты), близкие по численности населения. В каждой страте было случайным образом отобрано несколько административных округов. Во всех стратах было в общей сложности отобрано 100 административных округов.

На второй ступени единицами отбора были более мелкие административные единицы: отдельные города или админи стративные районы (cities and towns). Они отбирались случай ным образом в каждом из отобранных на первой ступени административных округов.

На третьей ступени единицами отбора служили маршруты (census tracts), по которым будет перемещаться интервьюер. В городах, где по каждому маршруту имелись данные переписи населения, маршруты отбирались случайным образом пропор ционально численности населения. На сельских территориях, по которым детальных данных переписи не было, осуществлял ся случайный отбор маршрутов (rural segments).

Каждому интервьюеру назначалась начальная точка мар шрута, а также устанавливались правила отбора домохозяйств и респондентов в домохозяйствах. В частности, для обеспече ния правильных пропорций выборки были заданы половоз растные ограничения на отбор респондентов (квоты): требова лось опросить определенное число 8-12-летних отдельно маль чиков и девочек, 13-17-летних отдельно юношей и девушек.

Несмотря на соблюдение квот, после окончания опроса в пропорциях выборки все же обнаружились небольшие откло нения от статистических данных. В частности, 8-10-летних респондентов оказалось чуть меньше, а 11-12-летних — чуть больше. Эти отклонения при расчетах были скорректированы путем приписывания каждому респонденту весовых коэффи циентов, несколько отличающихся от единицы.

Приведенный пример демонстрирует пять этапов постро ения выборки.

Определение исследуемой совокупности. (Дети и под ростки в возрасте от 8 до 17 лет, посещающие школу в конти нентальной части США).

Выбор основы для построения выборки (sampling frame). (Список всех административных районов США, а также более мелких административных единиц: отдельных городов и рай онных центров в каждом из отобранных на первой ступени административных районов).

Выбор способа построения выборки. (Трехступенчатый стратифицированный вероятностный отбор).

Определение требуемого размера выборки. (1000 респон дентов).

Реализация процесса построения выборки (Три ступени отбора, а также разработка инструкций для интервьюеров по отбору домохозяйств и респондентов в домохозяйствах, коррек тировка пропорций фактически полученной выборки с помо щью весовых коэффициентов).

Рассмотрим каждый этап построения выборки.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ИССЛЕДУЕМОЙ СОВОКУПНОСТИ

Определение исследуемой совокупности (targetpopulation) — первая стадия построения выборки.

Исследуемая совокуп ность — это множество элементов или объектов, которые об ладают интересующей исследователя информацией и о которых требуется сделать выводы. Определить исследуемую совокуп ность означает принять решение о том, какие элементы или объекты должны иметь шанс быть включенными в выборку, а какие — нет.

' Определить исследуемую совокупность часто бывает доста

точно сложно. Предположим, требуется оценить отклик потре бителей на новый бренд мужской туалетной воды. Кого следует : включить в исследуемую совокупность? Всех мужчин вообще?

! Мужчин, пользовавшихся туалетной водой в течение послед

него месяца? А может быть, надо включить и женщин, так как некоторые из них покупают туалетную воду для мужчин? Перед тем, как определить исследуемую совокупность, следует отве тить на эти вопросы. Однако потом часто приходится по тем или иным соображениям отходить от наилучшего с содержа- , тельной точки зрения определения исследуемой совокупности.

Исследуемая совокупность определяется в терминах эле-ментов {elements), единиц отбора (sampling units), пространст венной протяженности (extent) и времени (time).

Элемент исследуемой совокупности — это объект, о кото ром или от которого должна быть получена информация. При опросах это, как правило, потенциальный респондент.

Единицы отбора — это элементы или группы элементов, которые доступны для отбора в ходе построения выборки. Предположим, например, что фирме нужно оценить реакцию потребителей на новую линию губной помады и она хочет включить в выборку женщин в возрасте 18 лет и старше. Если есть возможность непосредственно отбирать женщин нужного возраста, например, из каких-либо списков, то и единицами отбора, и элементами выборки являются женщины в возрасте 18 лет и старше. Предположим теперь, что такой возможности нет. Тогда единицами отбора служат домохозяйства, а элемен тами выборки — по-прежнему женщины в возрасте 18 лет и старше.

Говоря о пространственной протяженности, имеют в виду выбор географических границ, в которых будет проводиться исследование, а говоря о времени, — выбор временного диапа зона, в течение которого будет производиться собственно опрос.

Поясним принцип определения исследуемой совокупности на примере проведенного в США исследования по заказу сети супермаркетов.

Элементы: мужчины или женщины — главы семей, ответст венные за большинство покупок, совершаемых семьей в мага зинах.

Единицы отбора: домохозяйства.

Пространственная протяженность: континентальная часть штата Атланта.

Время: 1994 г.

Другой пример: выборка! фундаментального исследования Фонда «Общественное мнение» «Интернет в России / Россия в Интернете», о котором уже шла речь выше (см. с. 160).

Элементы: лица в возрасте 13 лет и старше, проживающие в городских населенных пунктах2. Из-за ресурсных ограниче ний исследуемую совокупность — население Российской Фе дерации в целом — пришлось переопределить, исключив, во- первых, детей моложе 13 лет из-за необходимости разработки специальной анкеты и дополнительной подготовки интервью еров, а во-вторых, сельское население, так как доля пользова телей Интернета на селе существенно ниже, а стоимость иссле-дования — выше, чем в городе.

Единицы отбора: домохозяйства.

Пространственная протяженность: вся территория Россий ской Федерации, за исключением Чеченской республики, ко торая была исключена из-за невозможности проведения опро сов не ее территории.

Время: с 14 по 30 сентября 2000 г.

ВЫБОР ОСНОВЫ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ВЫБОРКИ

Основу для построения выборки (sampling frame) составляют списки элементов исследуемой совокупности или правила на хождения этих элементов.

Примерами списков могут служить телефонная и адресная книги, список предприятий отрасли, список рассылки, кото рый можно приобрести в специализированных коммерческих организациях, и, наконец, географическая карта.

В качестве примера правил нахождения элементов исследуе мой совокупности приведем таблицу семизначных чисел, сге нерированных случайным образом для использования при оп росе в качестве телефонных номеров.

Другой пример — прави ла отбора интервьюером домохозяйств, в которых будет прово диться опрос. При использовании этого способа интервьюеру задаются маршрут (например, определенная улица), правило отбора домов (например, посещать каждый второй по порядку дом с левой стороны улицы, начиная с первого) и правило отбора квартир в домах (например, в соответствии со списком трехзначных случайных чиселі).

Часто эти два способа комбинируются: на одних ступенях построения выборки используют списки, а на других — прави ла нахождения. Так, при опросе о жевательной резинке (см. с. 268) на первой ступени отбора применялись списки админи стративных округов. На второй — списки более мелких адми нистративных единиц в отобранных на первой ступени округах. На третьей ступени — список маршрутов в отобранных на второй ступени более мелких административных единицах. А далее в ход пошли уже не списки, а правила нахождения сначала жилищ, а затем детей нужного возраста.

Часто бывает так, что список элементов исследуемой сово купности можно достать или составить, но он окажется неиде альным: некоторые элементы пропущены, а некоторые пози ции лишние. В таких ситуациях возникают уже упоминавшиеся ошибки основы выборки, относящиеся к категории ошибок исследователя (см. с. 170).

Иногда несоответствий в списках так мало, что ими можно пренебречь. Но чаще исследователь должен их скорректировать. Существуют три способа такой коррекции.

Первый — переопределение исследуемой совокупности: ее называют так, чтобы она соответствовала основе выборки, имеющейся в наличии. Например, вместо исследуемой сово купности: «семьи, проживающие в данном городе», берут дру гую: «семьи, чьи телефоны приведены в телефонной книге данного города». Такое переопределение делает исследование более «честным», но не исключает возможности получения ошибочных выводов относительно тех людей, чьи мнения нужно изучить.

Второй способ — отсев лишних элементов выборки на ста дии проведения опроса. Потенциальным респондентам задают ся «вопросы-фильтры». На основе полученных ответов прини мается решение, проводить с ними интервью или не проводить. Например, выясняются их социально-демографические харак теристики, степень знакомства с товаром и опыт его использо вания. Далее опрашивают только тех, кто ответил на вопросы- фильтры нужным для исследователя образом. Такая фильтрация позволяет избежать включения в выборку лишних элементов, но, естественно, не спасает, если элемент в списке отсутствует.

Третий способ — так называемое взвешивание, выравнива ние данных путем задания весовых коэффициентов, позволя ющих скорректировать ошибки основы выборки. Например, при опросе о жевательной резинке (см. с. 268) основа выборки была организована так, что в ходе отбора респондента исполь зовались половозрастные квоты. В этих квотах, как уже отме чалось, были предусмотрены две градации возраста. Это доста точно грубое деление привело к искажениям структуры опрошенных внутри первой из этих градаций (8-12 лет). Для исправления пропорций были применены весовые коэффици енты (см. также с. 88 и 334).

Поясним идею взвешивания следующим примером. Если в выборке 40% — мужчины, 60% — женщины, а в исследуемой совокупности (скажем, в составе населения) 46% мужчин и 54% женщин, то число респондентов, выбравших какой-либо опре деленный ответ на вопрос анкеты, будет рассчитываться по формуле:

п - 46/ . у,»** + 54/ . _ і і«. „»><>* + о оо • пже"

отв ~ /40 оте + /(JO Потв ~ М3 "дам + Потв

где гСГ ,п*и и потв — число выбравших указанный ответ мужчин, женщин и респондентов обоего пола соответственно.

При необходимости поддержания не одной, а нескольких пропорций, расчет, естественно, ведется по более сложным формулам. В самых сложных случаях, в частности, при отсутст вии статистической информации о детальной структуре иссле дуемой совокупности, используются специальные программные продукты, позволяющие в определенном смысле минимизиро вать искажения в структуре выборки.

ВЫБОР СПОСОБА ПОСТРОЕНИЯ ВЫБОРКИ

Способы построения выборки принято классифицировать по трем основаниям. Они делятся на:

байесовские (Bayesian) и традиционные;

с возвращением (replacement) и без возвращения;

вероятностные и невероятностные.

При байесовском подходе данные обрабатываются после опроса каждого респондента, так что выборочные статистики становятся точнее с каждым новым интервью. При этом фикси руются затраты на опрос и решается задача минимизации мате матического ожидания потерь, которые могут возникнуть, если решение, принятое по его результатам, окажется ошибочным. Минимум указанной величины достигается путем включения в выборку респондентов такого типа, информация о котором в наибольшей степени снижает вероятность принятия ошибочного решения. Теоретически этот подход очень привлекателен. Одна ко он сложен организационно и неприменим, когда цена ошибки неизвестна. При традиционном подходе отбор всех элементов выборки выполняется до начала сбора данных. Поскольку этот подход применяется в подавляющем большинстве случаев, будем исходить из того, что используется именно он.

При построении выборки с возвращением после того, как элемент был отобран из списка, используемого в качестве основы выборки, он по-прежнему остается в списке и может быть отобран вновь с той же вероятностью, что и любой другой элемент. При построении выборки без возвращения такая ситуация невозмож на. В зависимости от выбранного подхода выборочные статистики рассчитываются по-разному. Однако численно эти различия очень малы и становятся заметными, лишь когда размер иссле дуемой совокупности сопоставим с размером выборки.

Наиболее важное решение — это выбор между вероят ностными и невероятностными способами построения выбор ки. Поэтому чуть ниже мы обсудим этот вопрос детально. Пока же рассмотрим лишь одну ситуацию.

Если единицы отбора не являются элементами выборки, нужно будет выбирать элементы выборки в каждой единице отбора. Так, в случае проведения интервью по месту жительства респондентов недостаточно просто задать адрес отобранной квартиры, а в случае телефонных интервью мало задать телефон семьи. Надо еще решить, кого именно опрашивать в данной семье. Того, кто открыл дверь или ответил на звонок? А если нет, то в инструкциях нужно предусмотреть все ситуации, которые могут возникнуть. Нередко условиям отбора респон дента удовлетворяют два или более члена семьи. Например, если в исследовании о способах проведения досуга интервьюер изъявит желание побеседовать с главой семьи, то может ока-заться, что эти функции исполняют и муж, и жена одновремен но. В таких ситуациях в качестве одного из вероятностных способов построения выборки применим метод ближайшего дня рождения: опрашивается подходящий по параметрам член семьи, у которого раньше наступит день рождения.

Другой метод — использование специальных карт отбора респондента в семье или по-другому — карт Киша (Kish, 1965) . При использовании карт респонденты разного возрас та отбираются с вероятностью, пропорциональной их доле в исследуемой совокупности, причем каждый интервьюер дей ствует строго однозначным, полностью контролируемым об-разом. В этом состоит важнейшее преимущество этого метода перед методом квот, когда интервьюер при отборе может проявлять определенные предпочтения, соблюдая лишь огра ничения по соотношению респондентов разных половозраст ных категорий.

Для отбора используют восемь типов карт отбора респон дента в семье. Различаются между собой карты разного типа тем, какой по порядку возрастов респондент будет опрошен, если в семье окажется два, три, четыре и т.д. подходящих для опроса человек (табл. 20). Карты выдают интервьюерам с таким расчетом, чтобы в итоге с использованием карт перво го, четвертого и пятого типов были отобраны по одной шестой от числа всех респондентов, а с использованием карт второго, третьего, шестого и седьмого — по одной двенадца той.

Таблица 20.

Правила использования карт отбора респондентов № карты Доля отобранных

по карте респондентов Порядковый (по увеличению возраста) номер члена семьи, которого следует опросить, если число подходящих для опроса членов семьи составляет: 1 2 3 4 5 6 и более I 1/6 1 1 1 1 1 1 2 1/12 1 1 1 1 2 2 3 1/12 1 1 1 2 2 2 4 1/6 1 1 2 2 3 3 5 1/6 1 2 2 3 4 4 6 1/12 1 2 3 3 3 5 7 1/12 1 2 3 4 5 5 8 1/6 1 2 3 4 5 6

Чтобы можно было проконтролировать правильность от бора, интервьюер отмечает в карточке отбора результаты посещения каждой семьи: был ли опрошен требуемый рес пондент; если не был, то почему: его не было дома, он попросил перенести интервью на другое время или отказался дать интервью. В последнем случае записывается причина отказа.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ НЕОБХОДИМОГО РАЗМЕРА ВЫБОРКИ

Под размером выборки подразумевается число элементов, которые должны быть в нее включены. Необходимый размер выборки зависит от ряда качественных и количественных фак торов. Начнем с качественных факторов.

1. Чем важнее решение, тем больше информации нужно для его обоснования и тем точнее она должна быть. Соответственно, нужна большая выборка. Однако каж дая дополнительная единица повышения точности тре бует все больше затрат. Случайная ошибка выборки! уменьшается обратно пропорционально корню квадрат ному из числа элементов в выборке. Соответственно, чтобы снизить ее вдвое, нужно увеличить выборку в четыре раза. Допустим, при выборке объемом 100 рес пондентов стандартное отклонение оценки среднего со ставит 4 единицы. Если учетверить выборку, добавив еще 300 респондентов, стандартное отклонение оценки уменьшится вдвое и составит 2 единицы. Чтобы умень шить стандартное отклонение еще вдвое, понадобится вновь учетверить выборку, то есть добавить в нее уже не 300, а 1200 респондентов. Мы видим, что чем больше выборка, тем меньше выигрыш в точности от добавления в нее каждого следующего респондента.

На размере выборки сказывается природа исследования. Для поисковых исследований качественными методами размер выборки обычно мал. Для окончательных иссле дований, например, описательными методами, требуются значительные по объему выборки.

Если предполагается использовать тонкие методы анали за, выборка должна быть больше. То же относится к ситуации, когда нужно получить оценки не только для всех элементов выборки в целом, но и для отдельных подгрупп элементов (например, для представителей раз ных сегментов рынка).

Необходимый размер выборки можно приблизительно оценить, зная, в каких пределах он обычно находится в аналогичных исследованиях (табл. 21).

Таблица 21.

Минимальный и типичный размер выборки при разных исследованиях Задачи исследования Размер выборки Минимальный Типичный Выявление проблем (например, оценка потенциала рынка) 500 1000-2500 Решение проблем (например, отно-сительно цены товара) 200 300-500 Тестирование продукта 200 300-500 Тестирование телевизионной, ра дио- или печатной рекламы (в расче те на один рекламный продукт) 150 200-300

5. Наконец, размер выборки определяется финансовыми и временными ресурсами, а также численностью квалифи цированного персонала для сбора данных. Выбор размера выборки зависит и от того, как часто можно встретить нужных респондентов, а также от предполагаемой доли завершенных интервью (completion rate). Более подробно об этом говорится в следующем разделе.

Рассмотрим теперь количественные факторы. Приведем формулы для расчета размера выборки, исходя из допустимой случайной ошибки выборки и уровня доверительной вероят ности. Каждая из этих формул вытекает из соответствующей формулы для расчета статистической погрешности описатель ных исследований (см. с. 166).

Если в результате исследования требуется определить сред нее значение некоторого показателя, необходимый для этого размер выборки можно рассчитать по формуле:

(8)

где А — величина погрешности, которую решено считать допустимой;

Z — значение границы доверительного интервала по табли цам стандартизованного (т.е. с нулевым средним и единичной дисперсией) нормального распределения для выбранного уров ня доверительной вероятности; например, при уровне довери тельной вероятности 90% Z=l,64, при 95% — Z =1,96, при

99% - Z =2,58;

s — стандартное отклонение показателя, среднее значение которого требуется определить .

Приведем пример. Предположим, мы хотим по ответам опрошенных нами жителей страны сделать вывод о среднем доходе ее жителей, причем так, чтобы рассчитанная по выборке оценка отличалась от среднего значения, которое получилось бы в случае опроса всех жителей страны, не более чем на 100 рублей (т.е. А =100 руб.). Пусть мы выбрали уровень довери тельной вероятности 95%, то есть если бы мы построили не одну выборку, а много, то не более чем в пяти процентах этих выборок мы получали бы данные с погрешностью более 100 рублей. Пусть по опыту прежних исследований мы знаем, что стандартное отклонение распределения доходов в стране ст не превышает 2000 рублей. Тогда выборка должна состоять не менее чем из 1537 респондентов:

Предположим теперь, что в результате исследования требу ется определить долю жителей страны, определенным образом ответивших на некоторый вопрос анкеты, если бы он был им всем задан. Тогда формула для расчета размера выборки имеет вид:

где Д — величина погрешности в долях единицы, которую решено считать допустимой;

Z — значение границы доверительного интервала по таб-лицам нормализованного (т.е. с нулевым средним и единич ной дисперсией) нормального распределения для выбранного уровня доверительной вероятности; пример зависимости этой величины от уровня доверительной вероятности см. выше

(с. 279).

я — предположительная доля представителей исследуемой совокупности, которые ответили бы на данный вопрос интере сующим нас образом .

Приведем пример. Пусть нам нужно определить долю жителей страны, которые, если бы к ним обратились с вопро сом о некотором товаре, выразили бы намерение его приоб рести. Пусть нас устроит, если данные выборки будут с доверительной вероятностью 95% отклоняться от этой доли не более чем на 0,05. Пусть мы уверены, что доля лиц, высказывающих интересующее нас намерение, не может пре вышать 0,3. Тогда выборка должна состоять не менее чем из 323 респондентов:

п -

Г 1,96 -V0,3 (1-0,3)^

=323

0,05

Приведенные выше формулы (8) и (9) получены для случая, когда размер выборки пренебрежимо мал по сравнению с раз мером исследуемой совокупности. Если же они различаются не более чем в 10 раз, та же самая точность достигается при меньшем размере выборки пс, который можно рассчитать по формуле : N

"с="-тг—7 (10)

N + П-1

где N — размер исследуемой совокупности;

пс — размер выборки, учитывающий конечность исследуе мой совокупности.

В заключение отметим, что все приведенные выше формулы базируются на предположении, что выборка строится методом простого случайного отбора, описываемого несколько ниже (см. с. 289). Если же это не так, например, если выборка составляется из определенного числа групп респондентов, проживающих близко друг от друга, погрешность может оказаться выше той, из которой мы исходили. Представим себе, например, что при определении дохода, приходящегося на одного члена семьи, мы опрашиваем всех членов семей, попавших в выборку. Ясно, что ответы на этот вопрос в каждой семье будут совпадать. Другими словами, фактическое число действительно различных, с инте ресующей нас точки зрения, респондентов окажется равным не числу членов семьи, а всего лишь числу семей .

РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ПОСТРОЕНИЯ ВЫБОРКИ

Для построения выборки нужно детально определить, как конкретно будут воплощаться в жизнь все решения, о которых говорилось выше: об исследуемой совокупности, об основе выборки, о единицах отбора, о способе построения выборки и о ее размере. Так, если единицами отбора являются домохозяй ства, необходимо четко определить, какие именно домохозяй ства имеются в виду. Необходимо решить, что делать, если в нужной квартире никого нет дома, например, предусмотреть повторные визиты или звонки.

Вот как решались вопросы построения выборки в исследова нии, выполненном по заказу департамента туризма штата Фло рида (Malhotra, 1996, р. 364). Для проведения телефонного опроса все домохозяйства Флориды были разбиты по регионам штата: северный, центральный и южный. Затем случайным образом были сгенерированы телефонные номера. В домохозяйствах, которым принадлежат эти телефонные номера, отбирались лица, удовлетворяющие следующим четырем критериям:

25 лет или старше;

является жителем Флориды, по крайней мере, два года;

проживает на территории штата, по крайней мере, семь месяцев в году;

имеет водительские права штата Флорида.

Если несколько человек в семье удовлетворяли приведен ным критериям, для отбора респондента использовался метод ближайшего дня рождения. Чтобы застать этого респондента дома, применялись повторные звонки.

Таким образом, этапы разработки выборки выглядели в данном случае так.

Исследуемая совокупность: взрослые, удовлетворяющие четырем требованиям (элемент выборки) в домохозяйст вах с действующим домашним телефоном (единица отбо ра) в штате Флорида (пространственная протяженность) в течение проведения исследования (время).

Основа выборки: компьютерная программа для генериро вания случайных телефонных номеров.

Способ построения выборки: стратифицированный отбор. Исследуемая совокупность стратифицируется по географическому признаку на три региона.

Размер выборки: 868 респондентов.

Реализация процесса построения выборки: выборка рас пределяется между стратами; используется компьютеризи рованный набор случайных телефонных номеров; состав ляется список всех членов семьи, удовлетворяющих четырем условиям; методом следующего дня рождения отбирается один из них.

Исследование по выборке, построенной описанным выше образом, позволило департаменту туризма штата Флорида укре пить свое положение на рынке туристических услуг.

<< | >>
Источник: Галицкий Е.Б.. Методы маркетинговых исследований. 2004

Еще по теме 9.2. ПРОЦЕСС ПОСТРОЕНИЯ ВЫБОРКИ:

  1. 9.3. ВЕРОЯТНОСТНЫЕ И НЕВЕРОЯТНОСТНЫЕ СПОСОБЫ ПОСТРОЕНИЯ ВЫБОРКИ
  2. 10.5. Смещение при построении выборки
  3. 9. ПОСТРОЕНИЕ ВЫБОРКИ
  4. 9.4. ВЫБОР МЕЖДУ ВЕРОЯТНОСТНЫМИ И НЕВЕРОЯТНОСТНЫМИ МЕТОДАМИ ПОСТРОЕНИЯ ВЫБОРКИ
  5. 9.5. УЧЕТ МЕСТНЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ ПРИ ВЫБОРЕ МЕТОДА ПОСТРОЕНИЯ ВЫБОРКИ
  6. § 3. Методический раздел программы. Построение выборкиПонятие выборки
  7. Глава 4. Условия оптимального построения процесса обучения
  8. Построение государства как построение рынка
  9. Расслоенная выборка
  10. Виды выборки