Как организовать и представить исследовательский проект. 75 простых правил

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.

Если уж мы отобрали кого-то полухаотичным перекатыванием снежного кома от знакомых к друзьям этих знакомых, то давайте хотя бы задним числом попытаемся выявить, по каким закономерностям происходил отбор, представители каких групп попали в наше исследование и к какому объекту относятся полученные нами результаты. Но лучше, конечно, продумать некие принципы отбора заранее, чтобы потом не было мучительно больно за бесцельно потраченные силы.

Требования к заведомо нерепрезентативной выборке

Каковы же минимальные требования нестатистического характера, которые желательно соблюсти в любом, сколь угодно малом обследовании? Первое требование – собрать максимальное количество данных о генеральной совокупности: статистику (если есть), существующие профессиональные описания объекта.

Второе требование – отобрать наиболее важные группы или кластеры, которые будут помещены в фокус нашего исследования и из которых мы отберем единицы наблюдения. Каждая группа должна представлять особый тип объекта, а все вместе они должны покрывать предметное поле нашего исследования в той мере, в какой мы это себе можем позволить (полностью покрыть это поле, как правило, никому не удается).

Третье требование – обеспечить наличие и качественное представительство каждой отобранной группы во всей выборке. Как обеспечить наличие, довольно ясно – представители всех этих групп должны быть охвачены нашим обследованием. Менее понятно, что значит «обеспечить представительство», ибо здесь неумолимо встает вопрос о количестве единиц обследования. Достаточно ли взять по одному случаю на каждый тип объекта? Строить свои суждения на основе одного кейса как-то неловко, поскольку не оставляет мысль: «А вдруг второй респондент станет говорить нечто совершенно противоположное». Берем два, три – все равно мало. Или достаточно? Есть ли какие-то счастливые формулы, которые можно вычитать из учебника и с успехом применять на микровыборках? Увы, таких правил и формул быть не может, ибо мы оказываемся вне поля статистических расчетов. Сколько мы возьмем интервью – 10, 20 или 50 – с точки зрения статистики никакой роли не играет: все это не достигает пределов статистического анализа. Иные специалисты скажут нам, что статистически разница между 100 и 200 тоже не существенна. Она существенна только для нас, ибо в этих случаях серьезно различаются затраты нашего собственного труда.

Как же быть, чтобы не растерять весь энтузиазм на полевых работах и добраться живым до анализа полученных данных, не растратив попусту и без того небольшие деньги? Сначала мы должны рассчитать свои силы и отпущенное нам время. И здесь следует учесть нехитрое правило.

Правило 15. Полевые обследования всегда занимают больше времени, чем мы рассчитываем, пусть даже со всеми припусками и допусками.

Затем мы должны еще раз просмотреть список основных критериев, по которым выделяются группы и подгруппы изучаемых нами объектов. Чем они более детальны, тем больше единиц наблюдения требуется для того, чтобы после завершения обследования мы спали спокойно. Не исключено, что здесь придется умерить амбиции и отказаться от какого-то не столь важного для нас аналитического аспекта, уменьшить количество выделенных типов, привести задачу в соответствие нашим возможностям.