Стратификационная выборка предполагает деление генеральной совокупности на несколько взаимоисключающих категорий, или групп. И только после этого в каждой из групп проводят выборку, вероятностную или не вероятностную — в зависимости от методов оценки результатов, которые собираются применить. Разбивка совокупности на группы преследует цель достижения большей эффективности. Если совокупность поддается разбивке на группы так, что внутри каждой из них оказываются относительно однородные элементы, то для достижения тех же целей аудита можно использовать меньший объем выборки. Чаще всего за основу стратификации берут стоимость элемента, хотя аудитор может ориентироваться и на местоположение, тип операции или дату счета. В большинстве случаев самые значительные по стоимости элементы подвергаются 100 процентной проверке.
Итак, для построения стратификационной выборки необходимо:
1. Разбить проверяемую совокупность на интервалы.
2. Определить для каждого интервала число документов.
3. Определить общую сумму всех документов в каждом интервале.
Стратифицированная выборка в любом случае оказывается точнее собственно-случайной. Этот метод особенно хорош, когда генеральная совокупность неоднородна. В этом случае собственно-случайный отбор крайне неэффективен (требует большого объема выборки).
Однако стратифицированная выборка может быть применена лишь при наличии дополнительной информации о генеральной совокупности (например, нам необходимо процентное соотношение мужчин и женщин, в случае, если мы хотим стратифицировать выборку по полу). Отсутствие такой информации делает применение стратифицированной выборки невозможным. Еще один недостаток стратифицированного отбора - это возможность систематической ошибки, например, из-за неточной информации о параметрах генеральной совокупности.
Серийная выборка - частный случай выборки кластерной. Извлекается в один этап: отобранные кластеры (серии) подвергаются сплошному обследованию. Применяется, если кластеры имеют небольшой объем и если вариация (изменчивость) основных изучаемых показателей между кластерами меньше, чем внутри кластеров. Например, в качестве серий часто используют школьные классы, академические группы, производственные бригады и т.п. Ясно, что доверительный интервал при гнездовой выборке будет меньше (выборка точней) при той же надежности чем при случайной, т.к. межгрупповая дисперсия меньше общей дисперсии.
Главный "козырь" этого типа отбора в том, что он гораздо проще в организационном плане. Действительно, гораздо проще выбрать несколько групп и опросить их целиком, чем бегать за каждым респондентом. Это дает выигрыш в средствах и во времени.
Но при этом необходимо следить, чтобы количество групп в генеральной совокупности было достаточно большим, иначе ни о каком принципе случайности не может быть и речи. Более того, возможны перекосы из-за того, что на момент опроса не удается застать всех членов группы. К тому же объем выборки при гнездовом отборе обычно больше, чем при случайном отборе, то есть это выборка менее эффективная со статистической точки зрения.
Комментариев нет:
Отправить комментарий