Eşantionarea

Lector univ. dr. Valeriu Frunzaru

În viaţa de zi cu zi, dar mai ales în cercetarea ştiinţifică, facem deseori afirmaţii cu privire

la toate obiectele dintr-o categorie pe baza cunoaşterii doar a unora dintre ele. Înainte de

a-şi culege toamna viţa de vie, ţăranul gustă câteva boabe de struguri pentru a vedea dacă

recolta este suficient de coaptă pentru a fi culeasă. Iar după ce mustul a fiert şi s-a

transformat în vin, cumpărătorul degustă această licoare dintr-un pahar transparent, cu

picior, care să permită o bună examinare vizuală, olfactivă şi gustativă. Nu este necesar

să bea întreg butoiul, şi nici măcar întreaga sticlă cu vin, pentru a se decide dacă vinul

merită sau nu să fie cumpărat. Imposibilitatea testării întregului conţinut rezultă din

limitele fizice (nu poţi bea întreg butoiul cu vin) şi din eficienţa practică scăzută datorată

atât costurilor ridicate pentru vânzător (dacă toţi ar degusta în acest mod, el ar da

faliment), cât şi pentru client (aşa cum ni se repetă pe canalele TV după calupurile

publicitare, consumul excesiv de alcool dăunează grav sănătăţii).

O asemenea abordare este prezentă şi în rândul fizicienilor, chimiştilor sau al

cercetătorilor din domeniul ştiinţelor socio-umane. Pentru cunoaşterea opiniilor,

atitudinilor şi a comportamentelor umane este nevoie, în cele mai multe situaţii, de o

selecţie a persoanelor care participă la cercetare, plecând de la premisa că anumite

caracteristici ale acestor persoane (caracteristici alese în funcţie de obiectivele cercetării)

sunt, la modul ideal, identice cu cele ale populaţiei.

Sigur, dacă populaţia studiată numără câteva zeci sau chiar sute de persoane, le

putem include pe toate în cercetare fără să mai facem o selecţie. Când avem de a face cu

populaţii de dimensiuni mici (de exemplu 50 de persoane) este indicat să investigăm

întreaga populaţie, acest lucru oferind încredere în datele obţinute. Gary T. Henry (1990,

14-15) insistă asupra faptului că, dincolo de corectitudinea ştiinţifică a eşantionării,

clienţii pot avea rezerve cu privire la rezultatele cercetării, dacă în eşantion nu sunt

cuprinse persoanele care fac parte din instituţia sau localitatea unde beneficiarii îşi

desfăşoară activitatea. Cercetătorul american dă exemplul unei studiu care are ca obiectiv

1

testarea relaţiei dintre caracteristicile locale ale unui oraş sau judeţ şi nevoia de fonduri

guvernamentale. Folosirea eşantionului presupune logic eliminarea din cercetare a unor

unităţi administrative a căror lideri îşi pot manifesta neîncrederea sau critica referitoare la

rezultatele cercetării. Iar cercetătorul nu poate afirma cu certitudine (cu maximă

probabilitate) că absenţa din eşantion a acelui oraş sau judeţ nu afectează rezultatele

cercetării.

Dacă însă mărimea populaţiei este de câteva mii sau chiar de sute de milioane de

persoane, aşa cum este cazul unor ţări, cea mai bună soluţie este de a selecta o parte din

populaţie pe baza căreia să tragem concluzii cu privire la întreg. Această submulţime din

populaţie se numeşte eşantion, iar procesul de selecţie a persoanelor care fac parte din

eşantion se numeşte eşantionare. Statistic, prin populaţie înţelegem „orice colecţie bine

definită de obiecte de studiu” (Johnson, 1995/2007, 257), aceasta putând cuprinde toate

persoanele dintr-o localitate (teritoriu), clienţii unei bănci, posesorii unui anumit tip de

automobil, dar şi companiile care au dat faliment, ţările francofone sau frigiderele

produse de o fabrică într-o perioadă de timp. În studiul pieţei, prin populaţie înţelegem

ansamblul persoanelor cu anumite caracteristici socio-demografice, ale căror opinii,

atitudini sau comportamente dorim să le cunoaştem prin folosirea metodelor şi tehnicilor

de cercetare.

Traian Rotariu şi Petru Iluţ (1997/2006, 161) afirmă că cercetările pe eşantion,

comparativ cu cele pe întreg universul de indivizi al populaţiei prezintă trei mari avantaje.

Primul şi cel mai evident este cel economic, costul unei anchete sociologie bazată pe

chestionar fiind determinat, printre altele, de numărul de subiecţi care fac parte din

cercetare. Cu cât numărul persoanelor care răspund la întrebările din chestionar este mai

mare, cu atât sunt mai mari cheltuielile pentru multiplicarea instrumentului de cercetare,

transportul, plata şi verificarea operatorilor, respectiv postcodificarea şi introducerea

datelor în calculator. În al doilea rând, investigarea populaţiei unei ţări, aşa cum este

cazul recensămintelor, durează foarte mult, iar rezultatele finale ale cercetării sunt

publicate după 2-3 ani. În cele mai multe dintre situaţii, pentru adoptarea unei decizii de

către o companie sau de către actorii politici este nevoie de informaţii de ultimă oră, deci

obţinute printr-o modalitate rapidă de cercetare, aşa cum sunt cele realizate pe baza unui

eşantion. În ultimul rând, în ciuda aparenţelor, putem vorbi şi de un avantaj de

cunoaştere. Cu cât numărul de subiecţi este mai mare, cu atât este mai mare riscul erorilor

2

produse de operatorii de teren. În general, firmele de cercetare a pieţei colaborează cu

operatori care sunt bine selectaţi şi supuşi instructajului. Selecţia operatorilor de anchetă

se realizează plecând de la premisa că indicată pentru această activitate este „o persoană

inteligentă, sănătoasă, extrovertită şi fără prejudecăţi” (Blankenship apud Chelcea, 2004,

247). Pentru diminuarea erorilor datorate operatorilor, se realizează, dincolo de selecţia

atentă a acestora – plecând de la criteriile enumerate mai sus –, un control permanent al

muncii lor. În prealabil, se derulează instructajul operatorilor cu privire la obiectivele

cercetării, chestionarul pe care trebuie să îl aplice şi, nu în ultimul rând, modalităţile de

comunicare cu subiecţii chestionaţi: de la persuadarea în vederea acceptării să răspundă la

întrebările din chestionar, la exprimarea finală a mulţumirii pentru faptul că au luat parte

la cercetare. De asemenea, trebuie menţionată libertatea pe care eşantionul o oferă în

construirea chestionarului. Dacă numărul persoanelor investigate este mare, atunci nu

este indicată folosirea întrebărilor deschise, deoarece postcodificarea răspunsurilor şi

analiza lor necesită resurse umane, financiare şi de timp ridicate.

Aproape toate cercetările de piaţă folosesc eşantionarea pentru avantajele pe care

acesta le prezintă în ceea ce priveşte timpul, costul şi plusul de cunoaştere. Aceste criterii,

sunt importante nu doar în a decide dacă cercetarea trebuie să se realizeze pe întreaga

populaţie sau la nivelul unui eşantion, ci şi în alegerea tipului de eşantion. Timpul, costul,

plusul de cunoaştere, la care adăugăm obiectivele cercetării, prezenţa informaţiilor şi

accesul la populaţia pe care vrem să o investigăm sunt factori pe care cercetătorul îi i-au

în considerare atunci când decide asupra eşantionului pe care se va realiza investigaţia. În

primul rând, cercetătorul trebuie să decidă dacă eşantionul trebuie să fie neprobabilist

(nealeator) sau probabilist (aleator). Traian Rotariu şi Petru Iluţ (1997/2006, 167) afirmă

că „o procedură de eşantionare este aleatorie atunci când fiecare individ din populaţie are

o şansă calculabilă şi nenulă de a fi ales în eşantion”. În cazul eşantionării neprobabiliste,

există persoane din populaţia pe care vrem să o cunoaştem care nu au nicio şansă de a

face parte din eşantion. Eşantionarea probabilistă poate fi simplă aleatoare, prin

stratificare, cluster sau multistadială, iar cele mai folosite metode de eşantionare

neprobabilistă sunt cele de convenienţă, pe cote sau prin metoda „bulgărelui de zăpadă”.

3

Eşantionarea probabilistă

Avantajele eşantionării neprobabiliste sunt costurile reduse şi accesul la populaţia pentru

care nu avem informaţii, iar dezavantajul îl constă imposibilitatea calculării probabilităţii

ca rezultatele obţinute în urma investigaţiilor din eşantion să fie extrapolate la nivelul

populaţiei. Acest dezavantaj poate fi depăşit prin o eşantionare probabilistă, dar cu costuri

mai ridicate. Cele mai cunoscute metode de eşantionare probabiliste sunt: eşantionarea

simplă aleatoare, eşantionarea stratificată, eşantionarea multistadială şi eşantionarea

cluster.

Eşantionarea simplă aleatoare

Specific acestui tip de eşantionare este faptul că toţi membrii populaţiei studiate au şanse

egale de a face parte din eşantion. Modalitatea clasică de selecţie a persoanelor care fac

parte dintr-un asemenea eşantion este cea a extragerii aleatoare a bilelor dintr-o urnă.

Dacă fiecărei persoane din populaţie îi corespunde o bilă, extragerea unei bile (care

trebuie să aibă aceleaşi caracteristici fizice – formă, densitate, masă etc.) se face cu

probabilitatea n/N, unde n reprezintă mărimea eşantionului, iar N mărimea populaţiei.

Pentru ca toţi subiecţii să-şi păstreze şanse egale de a face parte din eşantion, bila extrasă

se reintroduce în urnă. Evident, neintroducerea bilelor în urnă nu mai reprezintă o

problemă când populaţia studiată este numeroasă. De exemplu, dacă vrem să extragem 10

bile (n=10) dintr-o urnă cu 50 de bile (N=50), fără reintroducerea bilelor extrase, atunci

probabilitatea de extragere a primei bile este p1=n/N=0,2, iar probabilitatea de extragere a

ultimei bile este p10=n/N-9=0,24. Dacă în urnă vor fi 500 de bile, p1-p10=0,00036 (evident

mult mai puţin decât 0,04), prin urmare neintroducerea bilei în urnă, în cazul

eşantioanelor din populaţii mari, duce la o schimbare practic nesemnificativă a şanselor

subiecţilor de a face parte din eşantion.

Extragerea dintr-o urnă a unui eşantion simplu aleator este mai degrabă o

procedură teoretică, pentru că greu ne putem imagina o urnă care să cuprindă peste 20 de

milioane de bile corespunzătoare populaţiei României. De aceea, sunt folosite celelalte

4

metode de eşantionare probabiliste, care păstrează elemente ale eşantionării simple

aleatoare, dar care au caracteristici specifice.

Înainte de a trece la prezentarea celorlalte metode de eşantionare, fără a intra în

detalii statistice, este necesară o scurtă prezentare a problemei reprezentativităţii

eşantioanelor simple aleatoare. Prin reprezentativitatea unui eşantion înţelegem

capacitatea acestuia de a reproduce caracteristicile populaţiei din care este extras.

În anul 2000, Gallup a realizat un Barometru de Gen pe un eşantion reprezentativ

la nivelul populaţiei adulte a României (n=1839), cu o marjă de eroare de +/- 2,3%, la un

nivel de încredere de 95%. Faptul că în eşantion, 63,8% au fost de acord cu afirmaţia că

„este mai mult de datoria femeilor decât a bărbaţilor să se ocupe de casă” înseamnă că

există probabilitatea de 0,95 ca un procent din populaţie cuprins între un minim de 61,5%

(63,8%-2,3%) şi un maxim de 66,1% (63,8%+2,3%) să fie de acord cu această afirmaţie.

Această propoziţie poate fi scrisă şi sub forma:

Pr (61,5% < V < 66,1%) = 0,95

Reprezentativitatea unui eşantion simplu aleator este calculată după formula:

Pr (Ves – t x ES < Vpop < Ves + t x ES) = N.I.

unde

Vpop – valoarea din populaţie pe care nu o cunoaştem, dar vrem să o estimăm

Ves – valoarea din eşantion

ES – eroarea standard

t x ES – marja de eroare

N.I. – nivel de încredere

Eroarea standard se calculează după formula:

ES = σ / n

unde

σ – abaterea standard (este o măsură a omogenităţii variabilei din populaţie)

σ = 2

1

( )n

ii

X X

n

￥

n – mărimea eşantionului

t – este un scor standard, fără unitate de măsură, care reprezintă distanţa în abateri

standard faţă de medie

5

Plecând de la aceste formule de calcul a reprezentativităţii eşantioanelor, trebuie să

subliniem două aspecte:

1) Întrucât nivelul de încredere este direct proporţional cu scorul t, eşantionarea

presupune un compromis între exactitatea şi siguranţa estimării. Dacă vrem să crească

probabilitatea ca estimarea noastră să fie corectă (N.I. creşte), atunci creşte şi scorul t,

deci şi eroarea de eşantionare. Prin urmare nu este suficient ca într-un raport de cercetare

să se menţioneze doar eroarea de eşantionare, ci şi nivelul de încredere. În general,

nivelului de încredere ales de cercetător este de 0,95, căruia îi corespunde o valoare a lui t

egală cu 1,96.

În Fig. 1 sunt prezentate trei curbe de distribuţie de eşantionare în funcţie de mărimea

eşantionului. Curba distribuţiei de eşantionare reprezintă o curbă a probabilităţilor pe care

le poate avea valoarea unei variabile din eşantion1. Pe orizontală sunt valorile pe care le

poate lua variabila, iar pe verticală probabilităţile ca variabila să aibă acele valori. Cu cât

eşantionul este mai mare, cu atât curba este mai înaltă. De exemplu, dacă vrem să aflăm

care este înălţimea medie a populaţiei şi extragem aleator două eşantioane, unul format

din 5 persoane şi altul format din 500 de persoane, probabilitatea ca înălţimea medie din

eşantion să se apropie de înălţimea medie din populaţie este mai mare în cazul

eşantionului mai mare. Dacă extragem aleator doar 5 persoane, comparativ cu 500, este

mult mai probabil să extragem doar copii, deci persoane cu înălţime mică.

1 Curba distribuţiei de eşantionare este una normală, simetrică, în care media, modul şi mediana au aceeaşi valoare şi le corespunde probabilitatea cea mai mare (punctul maxim de înălţime a curbei). Teoretic este demonstrat faptul că dacă extragem un număr foarte mare de eşantioane (care tinde spre infinit), media valorilor din aceste eşantioane este egală cu media din populaţie. De aceea, atunci când extragem un eşantion, ne dorim ca valoarea din eşantion să fie cât mai aporoape de valoarea din mijloc a curbei distribuţiei de eşantionare. Nu putem şti exact care este această distanţă, pentru că, logic, ar însemna să ştim şi valoarea din populaţie, dar putem şti care este probabilitatea ca valoarea noastră să se afle la o distanţă maximă de valoarea din populaţie. Această probabilitate se numeşte nivel de încredere, iar distanţa maximă delimitează marja de eroare. Trebuie menţionat faptul că suprafaţa care se află sub linia curbă între valorile -1,96 şi + 1,96 este de 95%.

6

Fig. 1. Curba distribuţiei de eşantionare în funcţie de mărimea eşantionului

2) Dacă t este prestabilit, plecând de la formula de mai sus a erorii de eşantionare, rezultă

că singura şansă de a micşora marja de eroare este de a scădea eroarea standard (ES).

Acest lucru se poate realiza fie prin scăderea abaterii standard (σ ), fie prin creşterea

volumului eşantionului (n). Dar abaterea standard a valorii pe care vrem să o măsurăm nu

poate fi scăzută şi, mai mult, nu o cunoaştem, pentru că altfel nu am mai măsura-o. De

aceea, atunci când se calculează eroarea de eşantionare se porneşte de la premisa teoretică

a unei abateri standard maxime. Să presupunem că facem o cercetare în care, printre

altele, vrem să cunoaştem dacă populaţia a auzit de produsul X. Această variabilă are

nivelul de eterogenitate maxim când jumătate din populaţie a auzit de acel produs, iar

cealaltă jumătate nu a auzit. Omogenitatea maximă ar fi fost când toţi au auzit sau toţi nu

au auzit de produsul X. Prin urmare şi abaterea standard este prestabilită. Singura soluţie

rămasă pentru reducerea marjei de eroare este de a creşte volumul eşantionului. Având

date abaterea standard, valoarea lui t şi nivelul de încredere, putem calcula eroarea de

eşantionare în funcţie de mărimea eşantionului (n) (Tabel 2).

Tabelul 2. Eroarea de eşantionare în funcţie de mărimea eşantionului

Mărimea eşantionului

Eroarea de eşantionare (%)

400 4,9600 4800 3,461067 31300 2,721500 2,532000 2,192400 2

7

Până la o anumită valoare, în jur de 1 000 de subiecţi, creşterea mărimii eşantionului duce

la scăderea masivă a erorii de eşantionare. Însă după această valoare, creşterea numărului

de subiecţi investigaţi nu mai aduce un plus semnificativ de cunoaştere. De exemplu,

creşterea numărului de subiecţi de la 600 la 1067 duce la o scădere a erorii de eşantionare

cu 1%, iar dacă adăugăm 400 de subiecţi la un eşantion de 2 000 de subiecţi scăderea

erorii de eşantionare va fi de doar 0,19%. Deci eşantionarea ajunge relativ rapid la un

nivel de reprezentativitate suficient de ridicat, după care creşterea volumului eşantionului

nu duce la un câştig semnificativ în această privinţă (Fig. 2).

0.00

2.00

4.00

6.00

8.00

10.00

12.00

14.00

16.00

50 29053077010101250149017301970221024502690293031703410365038904130437046104850

Fig. 2. Relaţia dintre mărimea eşantionului (orizontală) şi eroarea de eşantionare

(verticală)

Totuşi un eşantion mare, aşa cum este cel pe care Gallup a realizat Barometrul de Gen în

anul 2000 (n=1839), are avantajul că permite realizarea de inferenţe cu o marjă de eroare

acceptabilă chiar şi la nivelul subeşantioanelor pe care le putem extrage din el. Putem

afirma că 63,8% din populaţie, cu o marjă de eroare de +/-2,3% sunt de acord cu

afirmaţia că „este mai mult de datoria femeilor decât a bărbaţilor să se ocupe de casă”,

dar marja de eroare creşte la +/- 3,42 dacă vrem să inferăm opinia bărbaţilor din eşantion

(n=823) cu privire la această afirmaţie.

De asemenea, un eşantion mare este necesar şi în cazul în care doar un procent din

populaţie consumă un anumit produs, iar pentru a avea un subeşantion, care îndeplineşte

această caracteristică, cu o marjă de eroare acceptabilă, trebuie să construim un eşantion

suficient de mare. De exemplu, dacă din cercetările anterioare, cunoaştem că în jur de

8

40% din populaţie consumă un produs X, atunci pentru a avea un subeşantion care

îndeplineşte această caracteristică şi care are o marjă de eroare de +/-3% (n=1067),

trebuie să avem un eşantion din 2667 subiecţi.

40% ......................... 1067

100% ....................... n

n = 100 x1067/40 = 2667

Putem conchide că nu este suficient să spunem că un eşantion este reprezentativ,

ci trebuie menţionat volumul său, marja de eroare şi nivelul de încredere. Mai mult,

deoarece reprezentativitatea depinde de omogenitatea variabilei măsurate (pe care am

luat-o ca dată în calculul marjei de eroare), atunci putem vorbi de câte un nivel de

reprezentativitate al eşantionului pentru fiecare caracteristică măsurată a populaţiei.

De asemenea, trebuie subliniat faptul că gradul de reprezentativitate al

eşantionului nu depinde de proporţia dintre mărimea populaţiei şi mărimea eşantionului.

Altfel spus, un eşantion format din 1067 de subiecţi are aceeaşi marjă de eroare, +/-3%,

dacă este extras din populaţia oraşului Odobeşti sau din populaţia României sau a Chinei.

Diferenţa de reprezentativitate ar putea veni din faptul că populaţia Chinei este mai

eterogenă decât populaţia oraşului Odobeşti.

Eşantionarea stratificată

Dacă eroarea de eşantionare depinde şi de omogenitatea variabilei măsurate, atunci o

soluţie pentru diminuarea marjei de eroare ar fi realizarea unei eşantionări stratificate. Se

pleacă de la premisa că populaţia poate fi împărţită în subgrupe omogene în interior şi

eterogene în exterior. Odată stabilită structura populaţiei, se calculează proporţia pe care

fiecare subgrup, numit strat, o are raportat la populaţie. Această proporţii se regăsesc în

cadrul eşantionului construit, extragerea subeşantioanelor realizându-se prin eşantionare

simplă aleatoare.

Criteriile de stratificare a populaţiei pot fi: sexul, vârsta, mediul de rezidenţă,

starea civilă, educaţia etc. Folosirea unor criterii de grupare a populaţiei în straturi se

realizează plecând de la premisa că fiecare strat este omogen în interior din perspectiva

caracteristicii populaţiei pe care vrem să o măsurăm. De exemplu, dacă folosim drept

criterii de stratificare variabilele „sex” (bărbat şi femeie) şi „mediu de rezidenţă”

9

(comune, oraşe cu populaţia de până la 100 000 de locuitori şi oraşe cu peste 100 000 de

locuitori), atunci vom avea şase straturi. Să presupunem că într-un judeţ, distribuţia în

termeni relativi a populaţiei pe cele şase straturi este:

Bărbaţi Femei

Mediul rural 19% 21%

Oraşe cu populaţia sub 100 000 de locuitori 8% 9%

Oraşe cu populaţia de 100 000 de locuitori şi peste 21% 22%

Dacă mărimea eşantionului pe care dorim să-l construim este de 2000 de subiecţi, atunci

structura eşantionului va fi următoarea:

Bărbaţi Femei Total

Mediul rural 380 420 800

Oraşe cu populaţia sub 100 000 de locuitori 160 180 340

Oraşe cu populaţia de 100 000 de locuitori şi peste 420 440 860

Total 960 1 040 2 000

Observăm faptul că, deşi am extras un eşantion mare (n=2000), mărimea

subeşantioanelor este prea mică pentru a face inferenţe pe baza lor cu o marjă de eroare

acceptabilă. Pentru subeşantioanele extrase din mediul rural şi din marile oraşe, marja de

eroare este în jur de 5% (care corespunde unui eşantion de 400 de persoane), prin urmare

datele obţinute pe baza analizei acestora nu pot fi mulţumitoare, mai ales în situaţia când

frecvenţele relative a variabilelor măsurate sunt mai mici decât marja de eroare2.

Pentru a putea creşte nivelul de reprezentativitate al subeşantioanelor, o soluţie ar

putea fi creşterea ponderii lor în cadrul eşantionului. Putem extrage din populaţie

subeşantioane formate din 600 de persoane pentru fiecare strat. Să presupunem că unul

dintre obiectivele cercetării este de a afla care este procentul de persoane care au făcut

vreodată cumpărături la un supermarket aflat la marginea unui mare oraş, iar rezultatele

cercetării sunt cele obţinute mai jos:

2 Frecvenţa absolută reprezintă numărul de unităţi din populaţie care îndeplinesc o anumită caracteristică. Frecvenţa relativă reprezintă raportul dintre frecvenţa absolută şi numărul tuturor unităţilor din populaţie. De exemplu, eşantionul imaginat conţine, în frecvenţe absolute, 960 de bărbaţi şi 1040 de femei, iar în frecvenţe relative, 48% bărbaţi şi 52% femei.

10

bărbaţi din mediul rural 14%bărbaţi din oraşe cu populaţia sub 100 000 de locuitori 34%bărbaţi din oraşe cu populaţia de 100 000 de locuitori şi peste 100 000 70%femei din mediul rural 12%femei din oraşe cu populaţia sub 100 000 de locuitori 37%femei din oraşe cu populaţia de 100 000 de locuitori şi peste 100 000 74%

Din exemplul dat, putem spune, cu o marjă de eroare de +/-4%, pentru un eşantion

reprezentativ la nivelul femeilor din oraşele mari ale judeţului X, că 74% dintre

persoanele de gen feminin au făcut cumpărături cel puţin o dată în supermarketul

considerat.

La nivelul eşantionului (n=3600), proporţia celor care au afirmat că au făcut

cumpărături în supermarketul X este:

(14 + 43 + 70 + 12 + 37 + 74)/6 = 40,2

Această cifră nu reprezintă procentul de persoane din populaţie care au făcut cumpărături

la supermarketul ipotetic. Toate subeşantioanele sunt egale (n=600), deci fiecare

reprezintă 16,66% din populaţie. Prin urmare, subeşantioanele din mediul rural sau din

oraşele mari sunt subreprezentate, iar cele din micile oraşe suprareprezentate. Pentru a

obţine date corecte despre populaţie, trebuie să ponderăm rezultatele obţinute din

eşantionul construit cu ajutorul procentelor referitoare la structura populaţiei:

14 x 0,19 + 3 x 0,08+ 70 x 0,21 + 12 x 0,21 + 37 x 0,09 + 74 x 0,22 = 42,21

În final, putem conchide faptul că un eşantion stratificat este superior din punct de vedere

al reprezentativităţii unui eşantion simplu aleator, deoarece straturile din care extragem

subeşantioanele sunt mai omogene în interior decât întreaga populaţie. De asemenea,

acest tip de eşantionare permite compararea caracteristicilor subpopulaţiilor care

formează straturile, inclusiv prin supradimensionarea subeşantioanelor care iniţial aveau

un nivel de reprezentativitate nesatisfăcător.

Eşantionarea multistadială

Dacă ne propunem să realizăm o eşantionare simplă aleatoare sau stratificată la nivelul

populaţiei României, există un risc ridicat ca eşantionul să cuprindă persoane din foarte

11

multe localităţi, dispersate în întreaga ţară, iar pentru fiecare dintre subiecţi, operatorii de

teren să investească un efort semnificativ, cu riscul negăsirii lor acasă. Costurile

financiare mari, nevoia de resurse umane numeroase şi timpul îndelungat de realizare a

unor cercetări pe asemenea eşantioane sunt dezavantaje care contrabalansează atuul

reprezentativităţii ridicate. Pentru a creşte eficacitatea unei cercetări, se poate recurge la

eşantionarea multistadială, care pleacă de la ideea că populaţia poate fi împărţită în

subgrupuri, fiecare subgrup poate fi împărţit la rândul lui în alte subgrupuri ş.a.m.d., iar

din ultimul subgrup se pot extrage aleator subiecţii investigaţi. Prin urmare, eşantionarea

este una grupală, deoarece persoanele care fac parte din eşantion nu sunt dispersate pe

întreg teritoriul, ci sunt grupate în anumite zone geografice şi administrative.

Premisa de la care se pleacă în acest tip de eşantionare este aceea că grupurile

sunt similare, iar selecţia aleatoare pe fiecare stadiu a unora dintre ele nu duce la

diminuarea reprezentativităţii eşantionului. Însă, dacă vrem să realizăm o cercetare la

nivel naţional, iar primul stadiu în eşantionare constă în selecţia aleatoare a cinci din

judeţele ţării, există riscul ca aceste prime grupuri alese să facă parte dintr-o singură

regiune istorică, fapt ce ar avea consecinţe negative asupra inferenţelor rezultatelor

obţinute. De asemenea, trebuie luat în calcul faptul că pentru un anumit nivel, grupurile

pot fi diferite ca mărime. Cum fiecare grup, indiferent de mărime, are şanse egale de a fi

ales, înseamnă că persoanele care fac parte din grupurile mai mici au şanse mai mari de a

face parte din eşantion decât persoanele care fac parte din grupurile mai mari. O soluţie

pentru a egala probabilitatea selecţiei subiecţilor din eşantion, aşa cum afirmă Gary T.

Henry (1990, 31-31), este ca fiecare grup să fie selectat cu o probabilitate

corespunzătoare mărimii sale.

Să presupunem că trebuie să realizăm o eşantionare bistadială (pe două stadii)

dintr-o populaţie formată din 600 000 de persoane, care poate fi împărţită în 10 000 de

grupuri, numite „unităţi primare de eşantionare” (primary sampling units), unde 5 000

sunt formate din 40 de persoane, iar celelalte 5 000 sunt formate din 80 de persoane.

Dacă mărimea eşantionului este de 1 000 de persoane şi extragem câte 10 persoane din

fiecare unitate primară de eşantionare rezultă că trebuie selectate 100 de unităţi din cele

10 000 existente. În acest context, putem avea două situaţii.

1) Selectarea eşantionului cu probabilitate neegală:

12

- în cazul unităţilor cu 40 de persoane, probabilitatea de eşantionare a unei

persoane este de 0,0025 (100/10 000 x 10/40)

- în cazul unităţilor cu 80 de persoane, probabilitatea de eşantionare a unei

persoane este de 0,00125 (100/10 000 x 10/80)

2) Selectarea eşantionului cu probabilitate egală.

Pentru ca toate persoanele să aibă şanse egale de a face parte din eşantion, selectarea

fiecărei unităţi de eşantionare se va face în funcţie de mărimea sa.

p = c x Nc/N

unde

p – probabilitatea unei unităţi de eşantionare primare de a fi selectată

c – numărul de unităţi selectate (100)

Nc – numărul de subiecţi dintr-o unitate (40 sau 80)

N – numărul total de subiecţi (600 000)

În exemplul nostru, probabilitatea unui grup format din 40 de persoane de a fi

selectat este 0,0066 (100 x 40/600 000), iar a unui grup format din 80 de persoane

este de 0,0133 (100 x 80/600 000), adică dublă. Crescând probabilitatea de selecţie a

grupurilor mai mari, atunci se egalizează probabilitatea de selecţie a subiecţilor.

- în cazul unităţilor cu 40 de persoane, probabilitatea de eşantionare a unei

persoane este de 0,00167 (100 x 40/600 000 x 10/40)

- în cazul unităţilor cu 80 de persoane, probabilitatea de eşantionare a unei

persoane este de 0,00167 (100 x 80/600 000 x 10/80)

Putem observa că în cazul selectării eşantionului cu probabilitate neegală,

grupurile formate din 40 de subiecţi sunt suprareprezentate (0,0025>0,00167), iar

grupurile formate din 80 de subiecţi sunt subreprezentate (0,00125<0,00167). În

concluzie, în eşantionarea multistadială trebuie să fim foarte atenţi la mărimea grupurilor

selectate, altfel riscăm diminuarea gradului de reprezentativitate a eşantionului. Şi

aceasta, în condiţiile în care, la un volum egal, un eşantion multistadial este mai puţin

reprezentativ decât unul aleatoriu.

13

Eşantionare stratificata multistadială cu selecţie sistematică în ultimul stadiu

Eşantionarea stratificată este valoroasă pentru nivelul ridicat de reprezentativitate, dar,

practic, este greu de pus în aplicare. Eşantionarea multistadială este eficientă practic, se

poate realiza cu un cost scăzut şi într-un timp acceptabil, dar are un nivel de

reprezentativitate mai mic. Pentru a îmbina eficacitatea eşantionării multistadiale cu

avantajele teoretice ale eşantionării stratificate se poate realiza o eşantionare stratificată

multistadială. Acest tip de eşantionare este folosit în majoritatea cercetărilor pe

eşantioane reprezentative la nivel naţional. De exemplu, Barometrul de Opinie Publică

realizat în mai 2005 de către Fundaţia pentru o Societate Deschisă a fost realizat pe un

eşantion probabilist tristadial. Au fost folosite patru criterii de stratificare: ariile culturale

grupate pe provincii istorice (18), mediul de rezidenţă (urban, rural), mărimea localităţilor

urbane (patru tipuri) şi gradul de dezvoltare al localităţilor rurale (trei categorii),

rezultând 126 de straturi posibile (18 x 7). După împărţirea populaţiei pe straturi, au fost

extrase aleator unităţile de eşantionare: mai întâi localităţile, apoi secţiile de votare, iar în

ultimul stadiu, subiecţii. Ulterior, au fost selectate aleator din localităţile care fac parte

din eşantion secţiile de votare, deoarece listele electorale sunt cele mai folosite liste cu

informaţii referitoare la populaţia adultă a României. Listele electorale sau ale pacienţilor

medicilor de familie, cărţile de telefon etc. formează cadrul de eşantionare, fără de care

este practic imposibilă realizarea unei cercetări. Actualitatea şi corectitudinea cadrului de

eşantionare sunt factori esenţiali în construcţia unui eşantion cu un nivel acceptabil de

reprezentativitate. În prezent, există problema că multe dintre persoanele aflate pe listele

electorale nu pot fi găsite acasă deoarece au migrat temporar în străinătate, partea

pozitivă fiind aceea că alegerile electorale din fiecare an duc la actualizarea listelor

electorale.

În ultimul stadiu, selecţia subiecţilor de pe lista electorală se realizează prin

metoda sistematică de eşantionare. În acest stadiu, sunt extrase un număr prestabilit de

persoane, numit mărimea punctului de eşantionare, prin utilizarea unui pas de

eşantionare. Dacă notăm cu N numărul de persoane de pe lista de votare şi cu n mărimea

punctului de eşantionare, atunci mărimea pasului de eşantionare va fi N/n. Alegem apoi

un număr mai mic decât mărimea pasului de eşantionare, iar persoana care se afla

poziţionată la acel număr va fi prima persoană selectată în eşantion. Următoarea persoană

14

selectată se va afla la un pas de eşantionare distanţă de prima persoană ş.a.m.d. De

exemplu, dacă pe o listă electorală sunt 1350 de pe persoane, iar noi trebuie să selectăm

prin această procedură 15 persoane, pasul de eşantionare va fi 90 (1350/15). Să

presupunem că alegem aleator (între 1 şi 90) numărul 37, care va corespunde primei

persoane selectată în eşantion aflată în listă la poziţia 37. Vom selecta în continuare

persoanele de la poziţiile 127, 217, 297 etc., până vom avea cele 15 persoane

corespunzătoare punctului de eşantionare, la care mai adăugăm o listă de rezervă formată

din aproximativ cinci persoane pentru situaţia în care subiecţii nu sunt găsiţi acasă sau nu

vor să răspundă la întrebările din chestionar.

O eşantionare similară cu cea sistematică este cea prin metoda itinerariilor.

Extragerea celor n subiecţi dintr-o localitate se poate realiza, de asemenea, cu ajutorul

unui pas de eşantionare, dar nu având la bază cadrul de eşantionare (lista electorală), ci

direct pe străzile localităţii. Mai întâi se alege aleator o stradă, apoi de pe acea stradă o

locuinţă. Următoarea locuinţă va fi aleasă în funcţie de un pas de eşantionare şi de o serie

de reguli prestabilite, pentru a se evita subiectivitatea operatorului de teren. De exemplu,

dacă pasul de eşantionare este 7, după ce a fost selectată aleator prima casă, trebuie

selectată a şaptea casă pe aceeaşi parte a străzii ş.a.m.d. În continuare, cercetătorul trebuie

să stabilească reguli pentru orice situaţie posibilă: dacă urmează un bloc vor fi selectate

locuinţele în aceeaşi ordine ca şi casele (pot fi selectate toate locuinţele corespunzătoare

pasului de eşantionare sau doar un număr prestabilit). Dacă strada se încheie, se poate

trece pe partea cealaltă a străzii, iar dacă şi aceasta se încheie, se poate continua

eşantionarea pe prima stradă la dreapta. În cazul în care o persoană nu este găsită acasă,

se trece la locuinţa următoare păstrând regula pasului de eşantionare.

Atât eşantionarea sistematică, cât şi cea prin metoda itinerarelor prezintă

dezavantajul că odată ales primul punct de sondaj (chiar dacă acesta se face aleator),

următoarele puncte de sondaj care corespund pasului de eşantionare au probabilitatea 1

de a face parte din eşantion, iar celelalte (din interiorul pasului) au probabilitatea 0.

Eşantionarea cluster

Eşantionarea sistematică din ultimul stadiu poate fi înlocuită cu eşantionarea cluster, prin

investigarea tuturor subiecţilor din ultimul grup selectat, care este numit „cluster”. În

15

general, se foloseşte eşantionarea cluster atunci când există o grupare naturală a

subiecţilor: săli de clasă, gospodării, blocuri, străzi etc. Dacă în eşantionarea stratificată,

populaţia este împărţită în grupuri (straturi) omogene în interior, din care sunt selectate

aleator un număr de persoane, clusterele sunt omogene între ele şi eterogene în interior.

Observăm că eşantionarea cluster este mai degrabă similară eşantionării multistadiale,

diferenţa constând în faptul că, în ultimul stadiu de eşantionare, sunt investigate toate

persoanele din cluster.

Voi prezenta în continuare un exemplu de eşantionare stratificată multistadială cu

selecţia finală de tip cluster. În anul 2007, am realizat o cercetare pe elevii claselor a XII

din Bucureşti, care a avut ca scop cunoaşterea modalităţilor de informare şi a

mecanismelor de decizie cu privire la alegerea facultăţii. Eşantionarea (n=1428) a fost

probabilistă stratificată bistadială, prin împărţirea într-o primă etapă a populaţiei cercetate

în opt straturi folosind ca şi criterii de stratificare performanţele liceenilor la olimpiadele

naţionale (licee cu olimpici şi licee fără olimpici) şi profilul claselor (real, uman, tehnic,

artistic/sportiv). După ce am împărţit populaţia în cele opt straturi, am extras aleator un

număr de 60 de clase proporţional cu mărimea straturilor, plecând de la premisa că

mărimea medie a unei clase este de 25 de elevi. Administrarea chestionarelor asupra

tuturor elevilor din clasele selectate a fost realizată în luna mai a anului 2007, de către 60

de studenţi ai Facultăţii de Comunicare şi Relaţii Publice din cadrul SNSPA.

Înainte de a realiza eşantionarea propriu-zisă, am strâns informaţii cu privire la

profilul şi numărul de clase de a XII-a din liceele bucureştene. În urma împărţirii pe

straturi, a rezultat că în Bucureşti la acea dată erau 15 licee cu olimpici (având elevi care

au obţinut premii la olimpiadele naţionale) şi 88 de licee fără olimpici (Tabelul 3).

Tabelul 3. Distribuţia claselor de a XII-a pe straturi, în Bucureşti, în anul şcolar 2006-2007 (în frecvenţe absolute)

număr de clase la fiecare profiltotal clase

număr licee

real uman tehnicartistic/sporti

vlicee fără olimpici

88 170 129 163 24 486

licee cu olimpici

15 72 38 0 0 110

16

Tabelul 4. Distribuţia claselor de a XII-a pe straturi, în Bucureşti, în anul şcolar 2006-2007 (în frecvenţe relative)

distribuţia claselor pe profiluri (%)total clase (%)

real uman tehnicartistic/ sportiv

licee fără olimpici 28.52 21.64 27.35 4.03 81.54licee cu olimpici 12.08 6.38 0 0 18.46

Deoarece ne-am propus ca eşantionul să fie de 1500 de persoane, având ca premisă faptul

că mărimea medie a unei clase este de 25 de elevi, am selectat 60 de clase (clustere)

proporţional cu mărimea fiecărui strat (Tabelul 5).

Tabelul 5. Structura eşantionului pe straturi

numărul de clase pentru fiecare profil total număr

clase eşantionreal uman tehnic

artistic/ sportiv

licee fără olimpici 17 13 16 2 49licee cu olimpici 7 4 0 0 11

Selecţia claselor din fiecare strat a fost realizată prin metoda pasului de eşantionare, luând

în considerare numărul de clase de a XII-a din fiecare liceu. Fără luarea în calcul a

acestui aspect, exista riscul (prezentat în subcapitolul referitor la eşantionarea

multistadială) subreprezentării liceelor mai mari şi suprareprezentării liceelor mai mici.

De exemplu, pentru selectarea celor 17 clase din cele 170 de clase cu profil real din

cadrul liceelor fără olimpici, pasul de eşantionare a fost 10. Folosirea pasului de

eşantionare pentru selectarea subeşantionului de pe o listă a tuturor claselor din strat a

făcut ca liceele mai mari să aibă şanse mai mari de a avea în eşantion una, doua sau chiar

trei clase.

Eşantionare neprobabilistă

Pe baza unor interviuri realizate pe câteva persoane prin care se doreşte să se afle „vocea

străzii”, unii jurnalişti trag concluzii cu privire la valorile şi atitudinile românilor în

ansamblu. În această generalizare, nu se ţine cont de faptul că doar unele persoane au

avut şansa de a trece pe strada în care reporterul TV realiza interviurile, iar dintre acestea

şi-au exprimat opinia prezentată în emisiune doar persoanele care au dorit să răspundă la

17

întrebări şi care au fost selectate subiectiv de reporter şi de persoana care face montajul

emisiunii. O generalizare eronată se poate face şi pe baza răspunsurilor la întrebările de

pe site-ul unor ziare sau instituţii, deoarece persoanele care nu folosesc internetul sau care

nu intră pe acel site nu au şansa de a răspunde la întrebări.

În ciuda limitelor eşantionării neprobabiliste, lipsa banilor, a informaţiilor despre

publicul pe care dorim să-l investigăm şi chiar a timpului ne obligă să realizăm cercetarea

pe un asemenea eşantion. Voi prezenta cele mai folosite metode de eşantionare

neprobabilistă, subliniind punctele tari şi punctele slabe ale fiecăreia dintre ele.

Eşantionarea de convenienţă (convenience sampling). Un eşantion de convenienţă este

ansamblul de persoane din populaţia pe care dorim să o investigăm care este dispus să

participe la cercetare, la care există acces uşor şi cu resurse financiare reduse. Multe

dintre cercetările din domeniul psihologiei sau psihologiei sociale au fost realizate pe

asemenea loturi experimentale. Un exemplu clasic este cel al experimentului cu privire la

obedienţă realizat de către Stanley Milgram, care a recrutat subiecţii printr-un anunţ

publicitar într-un ziar local (apud Chelcea, 2006, 139). Întrucât s-au prezentat pentru

experiment 296 de persoane (subiecţii primeau 4,5 $ pentru participare), de diverse

profesii, cu vârsta între 20 şi 50 de ani, a fost realizată o selecţie aleatoare a acestora,

rămânând pentru cercetare aproximativ 12% din totalul celor interesaţi. Multe dintre

experimente realizate în universităţi au avut drept subiecţi studenţi care s-au oferit

voluntar şi care au beneficiat pentru această prezenţă de credite academice. Eşantionul

construit rămâne unul de convenienţă, chiar dacă ulterior, din ansamblul subiecţilor

disponibili, sunt extrase aleator două grupe de persoane care formează grupul de control

şi grupul experimental3.

O eşantionare de convenienţă a fost realizată de titularii acestui curs în cadrul

unei anchete sociologice pe bază de chestionar în anul 2008. Această anchetă a avut ca

punct de plecare lucrarea lui Paul H. Ray şi Sherry Ruth Anderson Cultural creatives.

How 50 million people are changing the world (2000), care scoate în evidenţă existenţa

în SUA a trei subculturi: modernă, tradiţională şi creativă (cultural creative) Obiectivul

cercetării a fost de a identifica dacă în România există valori şi atitudini care corespund

3În cadrul unui asemenea experiment, vrem să vedem în ce măsură o variabilă independentă introdusă de cercetător acţionează asupra grupului experimental. În contextul controlului celorlalte variabile, putem măsura efectul acestei variabile prin comparaţia grupului experimental cu grupul de control (care este un grup martor, asupra căruia nu acţionează variabila independentă).

18

culturii creative4. Limitele bugetare ale proiectului de cercetare ne-au determinat să

apelăm la un eşantion de convenienţă alcătuit din studenţii ai Facultăţii de Comunicare şi

Relaţii Publice (SNSPA). Eşantionul (N=744) nu este reprezentativ la nivelul populaţiei

României şi nici la nivelul studenţilor din România. Aşa cum reiese din Tabelul 1, există

diferenţe semnificative între răspunsurile studenţilor din eşantionul nostru şi răspunsurile

obţinute în urma realizării Barometrului de Gen de către Gallup în anul 2000, pe un

eşantion reprezentativ la nivelul populaţiei adulte a României (n=1839), cu o marjă de

eroare de +/- 2,3%, la un nivel de încredere de 95%.

Tabelul 1. Atitudini cu privire la împărţirea rolurilor în familie (răspunsuri „Da”)

Eşantion de convenienţă

(Studenţi, 2008)

Eşantion reprezentativ la nivel naţional

(Barometrul de Gen, 2000)Dvs. credeţi că... % femei % bărbaţi % femei % bărbaţieste mai mult de datoria bărbaţilor decât a femeilor să aducă bani în casă?

21,6 43,1 69,6 71,2

este mai mult de datoria femeilor decât a bărbaţilor să se ocupe de casă?

19,5 36,8 65,6 61,6

bărbaţii pot creşte copii la fel de bine ca şi femeile?

65,0 53,4 24,8 28,4

Dincolo de distanţa în timp între cele două cercetări, diferenţele între răspunsuri se

datorează structurii diferite ale celor două eşantioane. În eşantionul pe care a fost realizat

Barometrul de Gen, 55,2% dintre subiecţi erau femei, 55,9% aveau cel puţin liceul

absolvit, iar vârsta lor medie era de 47,99 ani. În eşantionul de studenţi, 71,5% erau de

gen feminin, toţi aveau liceul absolvit, iar vârsta medie era de 26,52 de ani. Diferenţele

mari între caracteristicile socio-demografice ale celor două eşantioane se reflectă în

răspunsurile subiecţilor cu privire la împărţirea rolurilor în familie.

Putem conchide că eşantionul de convenienţă prezintă avantajul accesului uşor şi

cu costuri reduse la subiecţii pe care se realizează investigaţia, dar concluziile analizei

rezultatelor cercetării nu pot fi generalizate la nivelul populaţiei.

Eşantionarea pe cote. Este un tip de eşantionare care reproduce întocmai caracteristicile

populaţiei studiate după o serie de variabile alese în funcţie de obiectivele cercetării şi de

caracteristicile populaţiei. La început, cercetătorul împarte populaţia în subgrupuri (cote)

4Pentru a vedea rezultatele acestei cercetări vezi Paul Dobrescu et al. (2008). Cultural creatives. Cercetări privind evoluţia valorilor în societatea românească. Bucureşti: Editura comunicare.ro.

19

şi calculează procentul fiecăruia raportat la întreg. Apoi, după ce stabileşte mărimea

eşantionului, calculează numărul persoanelor din subgrupurile din eşantion în

conformitate cu structura populaţiei pe cote. De exemplu, dacă vrem să facem o

eşantionare pe cote la nivelul populaţiei României, putem, în funcţie de obiectivele

cercetării, să împărţim populaţia în cote în funcţie de mediul de rezidenţă (rural, urban),

sex (femei, bărbaţi), regiuni istorice (Moldova, Transilvania, Banat, Muntenia, Oltenia şi

Dobrogea) şi etnie (români, maghiari, rromi). Cunoscând structura populaţiei cu privire la

aceste caracteristici în urma recensământului din anul 2002, la care s-au adăugat ajustări

aduse de Institutul Naţional de Statistică, putem şti, de exemplu, care este procentul de

persoane de sex feminin, din mediul rural, de etnie română, din totalul populaţiei din

Oltenia. Să presupunem că acest procent este de 21%, iar raportul dintre populaţia

Olteniei şi populaţia României este de 16%, înseamnă că procentul de femei care

îndeplinesc aceste criterii raportat la populaţia întregii ţări este de 3,36% (21% x 16%).

Dacă mărimea eşantionului pe care dorim să-l construim este de 1 000 de persoane,

atunci cota din eşantion de persoane de sex feminin, din mediul rural, de etnie română,

din totalul populaţiei din Oltenia este, prin rotunjire, de 34 de persoane (1000 x 3,36%).

În cadrul exemplului dat, ţinând cont de criteriile de împărţire a populaţiei, vom avea 72

de cote5, iar pentru fiecare cotă trebuie să calculăm un procent care se va regăsi în

structura eşantionului.

Eşantionarea pe cote este similară eşantionării (probabiliste) stratificate, prin

împărţirea populaţiei în subgrupuri după anumite caracteristici, dar selecţia persoanelor

din interiorului grupului nu se face aleator, ca în cazul eşantionării stratificate, ci prin

selecţia subiectivă a operatorului de teren. Deşi eşantionul pe cote reproduce socio-

demografic structura populaţiei, implicarea subiectivităţii în alegerea respondenţilor face

ca acest tip de eşantion să nu reproducă şi caracteristicile populaţiei la nivelul opiniilor,

atitudinilor sau comportamentelor. Avantajul economic este contrabalansat de minusurile

în planul cunoaşterii. Un exemplu clasic care arată slăbiciunile eşantionării pe cote este

cel al sondajelor premergătoare alegerilor prezidenţiale din SUA din 1948. Trei firme de

sondare a opiniei publice au prezis victoria lui Thaomas Dewey împotriva lui Harry

Truman (Henry, 1990, 25). Însă, la alegeri, Truman a obţinut 50%, iar Dewey 45%,

eroarea (bias) datorându-se selectării subiective de către operatorii de interviu (persoane 5 Luând în calcul valorile pe care le pot lua variabilele: mediu de rezidenţă (2), sex (2), regiune istorică (6) şi etnie (3), vom avea 72 de cote (2 x 2 x 6 x 3).

20

albe, care depăşesc un anumit nivel de educaţie şi de venit) mai mult a simpatizanţilor

Partidului Republican.

Eşantionarea tip „bulgăre de zăpadă”. În lipsa informaţiilor care să permită identificarea

populaţiei studiate, cea mai utilizată metodă de eşantionare este cea numită „bulgăre de

zăpadă”. Cercetarea începe cu investigarea indivizilor cunoscuţi, iar acestora li se cere,

dacă este posibil, să dea informaţii cu privire la alte persoane care îndeplinesc

caracteristicile subiecţilor vizaţi de cercetare. Eşantionarea tip „bulgăre de zăpadă” este

folosită, de exemplu, când vrem să facem o cercetare pe un eşantion de persoane care au

anumite hobby-uri (filatelie, tango, motociclism etc.) sau fac parte din anumite grupuri

care încalcă legea (consumatori de droguri, imigranţi ilegali etc.). Dacă o firmă care

produce sau distribuie motociclete vrea să cunoască opiniile posesorilor unor asemenea

mijloace de transport cu privire la notorietatea, calitatea sau lucrurile care ar trebui

schimbate la aceste produse, poate să apeleze, pentru început, la persoanele cunoscute

care îndeplinesc această caracteristică. Ţinând cont de faptul că există comunităţi ale

motocicliştilor, primii subiecţi intervievaţi sunt rugaţi să recomande cercetătorului sau

operatorului de teren alte persoane care posedă motociclete. Astfel, din recomandare în

recomandare, se poate construi un eşantion, care creşte asemenea unui bulgăre de zăpadă

rostogolit şi care permite în urma aplicării instrumentului de cercetare atingerea

obiectivelor studiului.

Gary T. Henry (1990, 20-21) adaugă la tipurile de eşantionare neprobabiliste

enunţate mai sus, alte două metode mai puţin folosite în cercetarea de piaţă: eşantionarea

celor mai asemănătoare/diferite cazuri (most similar/dissimilar cases) şi a cazurilor tipice

(tipical cases). În primul tip de eşantionare, se pot compara politicile unor firme care au

caracteristici asemănătoare (domeniu de activitate, cifră de afaceri, pieţe comune etc.), iar

în al doilea caz, sunt investigate anumite „cazuri tipice”, considerate reprezentative

pentru populaţia pe care dorim să o cunoaştem. În condiţiile în care este comună

nemulţumirea cu privire la dezavantajele acestor tipuri de eşantionare, judecata atentă şi

buna cunoaştere a populaţiei sunt necesare pentru selecţia cazurilor studiate.

21

Consideraţii finale

Eşantionarea este o etapă esenţială în cercetare, acurateţea şi validitatea rezultatelor

investigaţiei depinzând, în mare măsură, de felul în care au fost selectaţi subiecţii şi de

numărul lor. Argumentele pentru alegerea unei anume metode de eşantionare şi a

mărimii eşantionului sunt în multe situaţii pragmatice, depăşind considerentele strict

teoretice. Resursele financiare şi umane, timpul aflat la dispoziţie pentru derularea

anchetei sociologice şi elaborarea raportului de cercetare, structura şi mărimea

chestionarului, informaţiile cu privire la populaţia investigată (existenţa unui cadru de

eşantionare) sunt aspecte practice faţă de care cercetătorul întotdeauna trebuie să ţină

cont. Aceste constrângeri, împreună cu cele de ordin teoretic aflate în acord cu

obiectivele anchetei sociologie, fac dificilă munca cercetătorului, care trebuie să

dovedească în etapa de cercetare dedicată eşantionării multă imaginaţie, o cât mai bună

cunoaştere a populaţiei investigate şi, evident, a metodologiei de eşantionare.

Termeni cheie

eşantionpopulaţieeşantionarecadru de eşantionarepunct de eşantionarereprezentativitateeşantionare probabilistăeşantionare neprobabilistă

eşantionare de convenienţă eşantionare pe coteeşantionare tip „bulgăre de zăpadă”eşantionare simplă aleatoareeşantionare multistadialăeşantionare sistematicăeşantionare prin metoda itinerareloreşantionare pe cote

Bibliografie

Chelcea, Septimiu. (2004). Metodologia cercetării sociologice. Metode cantitative şicalitative. Bucureşti: Editura Economică.

Chelcea, Septimiu. (2006). Influenţa socială: normalizare, conformare, obedienţă şimanipulare. În S. Chelcea (coord.). Psihosociologie. Teorie şi aplicaţii (133-146). Bucureşti: Editura Economică.

Henry T. Gary. (1990). Practical Sampling. Londra: Sage Publications Lmt. Johnson, Allan G. [1995](2007). Dicţionarul Blackwell de sociologie. Bucurşti: Editura

Humanitas.Rotariu Traian, Iluţ Petru. [1997](2006). Ancheta sociologică şi sondajul de opinie.

Teorie şi practică. Iaşi: Editura Polirom.

22