Valimid kvantitatiivsetes ja kvalitatiivsetes uurimustes (0)

Lembit Õunapuu, PhD, dotsent
Tartu Ülikool

Sisukord

Sisukord 1
Valimid kvantitatiivsetes ja kvalitatiivsetes uurimustes 2
Valimi mõiste 2
Kvantitatiivse ja kvalitatiivse uurimuse valimite eripärad 2
Tõenäosuslike valimite representatiivsus 3
Valimi koostamise tõenäosuslikud ja mittetõenäosuslikud meetodid 4
Lihtne juhuvalim 4
Kihtvalim 5
Klastervalim 6
Mitmetasandiline valim 6
Kõikne valim 6
Mugavusvalim 7
Ettekavatsetud valim 7
Kvootvalim 7
Lumepallivalim 8
Uuritava juhitud valim 9
Tõenäosusliku valimi suurus 11
Tõenäosusliku valimi suuruse kalkulaatorid 12
Valimiviga, veapiirid 13
Valim kvalitatiivsetes uurimustes 14
Valimi koostamise põhimõtted kvalitatiivsetes uurimustes 14
Kvalitatiivse uurimuse valimivõtu tasandid 14
Kvalitatiivse valimi koostamise põhimõtted 16
Teoreetiline valim 16
Kasutatud kirjandus 17

Valimid kvantitatiivsetes ja kvalitatiivsetes uurimustes

Valimi mõiste

Uurimistöö erinevatel etappidel tuleb teha mitmesuguseid valikuotsustusi. Näiteks kirjanduse valimise juures kerkib küsimus, et milliseid allikaid valida, et need oleksid tõepoolest uurimisprobleemi esindavad. Andmete kogumise etapil tuleb valida, milliseid objekte mõõta või milliseid nähtusi uurimise alla võtta. Ka andmete tõlgendamise etapil peame tegema mingi valiku, milliseid andmeid tõlgendada või milliste andmete sisulisi tahke avada. Valikuotsustuse sisuks on alati mingisugusest suuremast uuritavast hulgast uurimiseks väiksema hulga moodustamine.
Kui uurimise all on väga suured objektide hulgad, siis muutub uurimine raskesti läbiviidavaks ja äärmiselt kulukaks. Ajalisi ja rahalisi ressursse kaaludes tekib vajadus populatsiooni kitsendada, s.o. üldkogumi asemel võetakse uurimise ja analüüsimise alla selle mingi väiksem alamhulk.
Mis on valim?
Valim on uurimiseks eraldatud populatsiooni osa.
Selleks tuleb uuritavast populatsioonist mingil kindlal viisil välja eraldada väiksem hulk - valim.
Valim kujutab endast objektide väiksemat hulka, mis on valitud suuremast hulgast, s.o populatsioonist või üldkogumist, mille kohta soovitakse informatsiooni saada.
Valimi eraldamine populatsioonist pole suvaline tegevus. Et valimi uurimisel saadud tulemused oleksid usaldusväärsed, tuleb valimi eraldamiseks silmas pidada kindlaid metoodilisi nõudeid. Valimi moodustamise protseduur määrab selle, kuivõrd on uurimine korratav ja mis laadi üldistusi tohib valimilt populatsioonile teha.
Valim peab olema nii kirjeldatud, et oleks selge, milliste tunnustega ja milline hulk objekte või nähtusi eraldatakse populatsioonist valimisse . Lisaks peab olema määratud ka valimi koostamise viis, s.o metoodilised protseduurid valimi koostamiseks .

Kvantitatiivse ja kvalitatiivse uurimuse valimite eripärad

Kvantitatiivse ja kvalitatiivse uurimuse erinevast funktsioonist teadustöös tuleneb ka valimi koostamise eripära. Kvalitatiivse suundumusega uurimuste funktsiooniks on avastada ja ilmutada tegelikkuse fenomene. Kvalitatiivne uurimisviis on teaduslik tegevus, mis otsib ja ilmutab tegelikkuse fenomene. Sellest tuleneb otseselt kvalitatiivse uurimuse valimite avatus ja paindlikkus . Kvantitatiivse suundumusega uurimuse funktsiooniks on otsida ja luua vorme avastatud tegelikkuse fenomenidele. Kvantitatiivne uurimisviis on teaduslik tegevus, mis otsib ja loob uusi vorme tegelikkuses tunnetatud nähtuste vormistamiseks. Sellest tuleneb kvantitatiivse uurimuse valimi formaliseeritum iseloom.
Kvantitatiivse suundumusega uurimustes on valim ette kindlaksmääratud populatsiooni väiksemaks hulgaks taandamise ( redutseerimine ) tulem. Töötatakse välja valimi koostamise ranged eeskirjad, mida järgides püüeldakse selle poole, et valimil oleksid kõik populatsiooni tunnused. Valim peab populatsiooni kõigis selle osades esindama. Piltlikult öeldes, valim peab olema populatsiooni minimudel.
Kvalitatiivse suundumusega uurimustes on valim populatsiooni tunnuste järk-järgulise otsimise ja ühendamise tulem. Populatsioon pole ette määratud. Valimi väljaarendamine toimub senikaua , kuni saavutatakse valimisse haaratavate populatsiooni tunnuste küllastumine, s.o kuni ei selgu enam uusi tunnuseid.
Valimi koostamiseks kasutatakse nii tõenäosuslikke (probability sampling) kui ka mittetõenäosuslikke (nonprobability sampling) valimi koostamise meetodeid . Tõenäosuslike meetodite aluseks on statistiline tõenäosusteooria. Tõenäosusteooria näitab matemaatiliselt mingi sündmuse toimumise tõenäosust, s.o. antud juhul populatsiooni liikme valimisse sattumise tõenäosust, kui neid sealt võtta juhuslikult.
Kvalitatiivses uurimuses võib valimi koostamine toimuda kahel viisil: formaliseeritult või paindlikult. Formaliseeritum valimi koostamine kvalitatiivses uurimuses on vajalik näiteks siis, kui uurime inimeste eneseteadvust vaba enesekirjelduse meetodil. Vaba enesekirjelduse sisu oleneb näiteks soost ja east . Seega tuleks eelnevalt otsustada mitmelt uuritavalt vabad enesekirjeldused võtta ja määrata kindlaks vanusegruppide arv ning uuritavate hulk nendes. See oleks siis formaliseeritud lähenemine. Paindlikkus aga tähendab seda, et valimi koostamine toimub eesmärgipäraselt ja järk-järgult uurimistöö käigus.

Tõenäosuslike valimite representatiivsus

Suure uurimisobjektide hulga korral, olgu siis sotsiaalsetes uuringutes, kus objektideks on inimesed või sündmused või etnograafilised objektid muuseumides, pole uurimisega alati võimalik haarata kogu uuritavate hulka. Vajalik oleks uuritavat kogumit vähendada, kuid nii, et populatsioonist võetud väiksema hulga uurimisel saadud andmed oleksid üldistatavad populatsioonile. Tulemuste usaldatavus kindlustatakse representatiivse, s.o. populatsiooni esindava valimi moodustamisega. Kui moodustatakse mitterepresentatiivne valim, toob see kaasa selle, et kogu populatsiooni kohta üldistatakse tulemused, mis ei pruugi seal üldiselt kehtida. Sellise tagajärje vältimiseks on välja töötatud valimi koostamise reeglid, mille järgimine kindlustab valimi representatiivsuse ja tulemuste valiidsuse, s.o. usaldatavuse.
Representatiivse valimi saavutamiseks peaks olema täidetud mõned nõuded:

• Populatsiooni igal liikmel peab olema võrdne võimalus sattuda valimisse.
  
• Populatsiooni struktuuri kõik osad peavad kajastuma valimis.
  
• Valimi piisav suurus.
  

Liikmete võrdse võimaluse valimisse sattumiseks kindlustab juhuvalim (Sturgis 2006:115; Black 1999; Tiit ja Möls 1997; Kõverjalg 1994), mis saadakse indiviidide lihtsa juhusliku valiku teel populatsioonist. Juhuslik valimine ei tähenda suvalist valimist. Juhuslikku valikut ohjab metoodiline nõue - populatsiooni igal liikmel peab olema võrdne võimalus sattuda valimisse. Juhuslikkuse kindlustamiseks kasutatakse mitmesuguseid võimalusi, nagu loosimine, juhuslike arvude genereerimine arvutil jne.
Teine nõue kindlustab selle, et populatsiooni omadused oleksid valimiga esindatud . Näiteks õpilaste õpiedukuse uurimisel peavad representatiivsesse valimisse kuuluma nii võimekad kui ka vähevõimekad õpilased.
Piisavalt suure mahuga valim ja selle õige valik kindlustavad selle, et valimi uurimisel saadakse peaaegu samad tulemused, kui oleks uuritud kogu populatsiooni.

Valimi koostamise tõenäosuslikud ja mittetõenäosuslikud meetodid

Kvantitatiivses uurimuses kasutatakse nii tõenäosuslikke kui ka mittetõenäosuslikke valimi koostamise meetodeid. Meetodi valik oleneb uurimuse eesmärgist ja uuritava populatsiooni iseärasustest.
Tõenäosuslikest valimitest on tuntumad lihtne juhuvalim ( simple random sampling), süstemaatiline juhuvalim (systematic random sampling), kihtvalim (stratified random sampling), klastervalim (cluster sampling) ja mitmetasandiline klastervalim (multistage sampling) ( Flick 2011a:71-3; Sturgis 2006:113-117; Hayes 2005:36-39).
Mittetõenäosuslikeks valimiteks on mugavusvalim (convenience sampling), ettekavatsetud valim (purposive sampling), kvootvalim (quota sampling), lumepallivalim (snowball sampling) teoreetiline valim (theoretical sample) (Flick 2011b:117-123; Berg 2004:35-37; Krippendorff 2004:113-116; Marshall 1996:523-524), mida kasutatakse just kvalitatiivsetes uurimustes. Suhteliselt uus valimi moodustamise viis on uuritava juhitud valimi koostamine (respondent driven sampling) (Heckathorn 1997, 2002; Magnani et.al. 2005; Wejnert & Heckathorn 2008).
Tõenäosuslike valimimeetodite puhul on peamiseks tingimuseks metoodiliselt korraldatud juhuslikkus. Juhuslik valik ei tähenda populatsiooni liikmete suvalist võtmist valimisse. Juhuslikkus korraldatakse kindlate metoodiliste põhimõtete abil, et kindlustada populatsiooni esindav valim. Järgnevalt on käsitletud lähemalt kasutatavamaid tõenäosulike valimite moodustamist ja illustreeritud näidetega.

Lihtne juhuvalim

Lihtne juhuvalim saadakse, kui kindlaksmääratud mahuga populatsioonist eraldatakse liikmeid lihtsa juhusliku valiku teel ja seejuures on igal populatsiooni liikmel võrdne võimalus (tõenäosus) saada valimisse võetud.
Mis on valikufreim?
Valikufreim on liikmete nimekiri populatsioonis, millest tehakse valimivõtt.
Lihtsa juhuvalimi koostamisel lähtutakse populatsiooni nimekirjast, mida nimetatakse valimi raamiks (sampling frame) ehk valikufreimiks. Valikufreimi kvaliteedist, selle täielikkusest sõltub valimi kvaliteet. See on nimekiri, mis sisaldab populatsiooni kõiki liikmeid. Valikufreimina kasutatakse näiteks rahvastikuregistrit, mingi piirkonna elanike tegelikku nimekirja, mingi kooli kogu õpilaskonna nimekirja jne.
Kui populatsiooni liikmed on nummerdatud ja määratud sobiv valimi maht, siis valimi koostamiseks valitakse nimekirjast liikmeid mõne formaalse juhuslikkuse meetodiga. Näiteks kasutatakse juhuslike arvude tabelit. Sellise tabeli võib koostada EXCEL ´i juhuarvude generaatori abil, kasutades funktsiooni RANDBETWEEN. Juhuslike arvude tabeli või arvuti juhuslike arvude generaatori abil leitakse soovitud valimi mahule vastav arv juhuarve, mis määravad ära valimisse valitavate üldkogumi liikmete järjekorranumbrid. Isikud, kelle järjekorranumber ühtib genereeritud juhuarvuga, võetakse valimisse (tabel 1). Sellisel viisil on täidetud metoodiline nõue – populatsiooni igal liikmel on võrdne võimalus sattuda valimisse.
Tabel 1 Näide lihtsa juhuvalimi moodustamisest
Lihtne juhuslik valik
Ühes koolis uuriti õpilaste arusaamu koolivägivallast. Nimekirjas oli 900 õpilast, millest tuli uurimiseks moodustada 500 õpilasega juhuvalim. Juhuslikkuse kindlustamiseks kasutati juhuslike arvude generaatorit, mille abil tekitati 500 juhuslikku arvu vahemikus 1 – 900. Saadud juhuslikud arvud tähistasid valimisse võetavate õpilaste järjekorranumbrit üldnimekirjas.
Lihtsat juhuslikku valikut ei saa teha ilma piisavalt täpse populatsiooni nimekirjata. Sageli on sellise nimekirja koostamine problemaatiline ja kulukas , mistõttu lihtne juhuvalim osutub mõnikord ebaefektiivseks. Lisaks on lihtne juhuslik valik ka aeganõudev. Seetõttu otsitakse lihtsa juhusliku valiku alternatiive, selle süstematiseeritumaid ja kombineeritud viise.
Süstemaatiline juhuvalim
Liikmed populatsioonist valitakse süstemaatilise juhusliku valiku teel, s.o valik toimub kindlate intervallide järel (tabel 2). Populatsiooni täpne maht ei pea olema teada, s.t ei eeldata valikufreimi olemasolu. Kui näiteks soovitakse uurida inimeste suhtumist pärimuskultuuri tänavaküsitluse teel, siis pole võimalik küsitletavaid eelnevalt nimekirja alusel nummerdada. Valiku juhuslikkuse kindlustamiseks võiks pärast esimest küsitlemist küsitleda näiteks iga seitsmendat vastutulijat. Selline süstemaatiline valimine välistab subjektiivse valimise mingite muude mõjutuste ajendil.
Tabel 2 Näide süstemaatilise juhuvalimi moodustamisest
Süstemaatiline juhuslik valik
Ühe linna elanikkonna kultuuritarbimise uurimiseks valiti küsitlemiseks inimesi, kes elasid majades , mille number oli 7 või lõppes 7-ga.
Süstemaatilise juhuvaliku eeliseks on võimalus valimit koostada populatsioonist, mille täpne suurus ei ole teada ja mille liikmed ei ole individuaalselt kindlaks tehtud.

Kihtvalim

Kihtvalimi puhul jaotatakse kogu populatsioon mingi tunnuse alusel alampopulatsioonideks, nn. kihtideks ja seejärel valitakse lihtsa või süstemaatilise juhuvaliku teel igast kihist representatiivne valim. Kihitunnusteks võetakse tunnused, mis tõenäoliselt mõjutavad uuritavat omadust, näiteks sugu, haridus , religioon , asula tüüp, institutsiooni osakond jne.
Näites (tabel 3) on kihi tunnuseks osakond, mille alusel jaotati üliõpilaskond kihtideks. Kui kihid määratud, siis võetakse igast kihist lihtne juhuslik või süstemaatiline juhuvalim.
Tabel 3 Näide kihtvalimi moodustamisest
Juhuslik valik kihtidest
Vaja oli uurida kõrgkooli esmakursuslaste arvutikasutamise oskust. Kogu populatsioon - esmakursuslased, jaotatakse kihtideks osakondade kaupa. Teades üliõpilaste arvu osakonniti, on võimalik juhusliku valiku teel valida igast kihist, representatiivsust silmas pidades, kindel arv küsitletavaid. Saadakse valim, mis on esindav kogu esmakursuslaste populatsiooni jaoks.
Kui lihtsa juhuvalimi puhul oli keerukas saada populatsiooni nimekirja, millest valim koostada, siis kihtvalimi kasutamine on teatud puhkudel veelgi keerukam rakendada, sest uurija peab hankima lisainfot ka selle kohta, millisesse kihti iga populatsiooni liige kuulub.

Klastervalim

Klastervalimi moodustamiseks jagatakse populatsioon gruppidesse ehk klastritesse. Klaster on homogeenne (omadustelt ühtlane) indiviidide/objektide grupp, mis on valikuühikuks (tabel 4). Klastriteks võib olla terve perekond, kooliklass, koolid, maakonnad Eestis jne. Valim moodustub klastrite juhusliku valiku teel. Klastreid võib valida süstemaatilise või lihtsa juhusliku valiku või juhusliku kihtvaliku meetodil Uurimise alla kuuluvad kõik liikmeid nendes klastrites. Kui kihtvalimi puhul valiti juhuslikult valimisse kihtidest, siis klastervalimi puhul valitakse juhuslikult klastrid.
Tabel 4 Näide klastervalimi moodustamisest
Klastrite juhuslik valik
Vaja on uurida ühe piirkonna gümnasistide kultuuritarbimist. Gümnasiste on 2500, s.o. 25 klassikomplekti. Klassid on klastriteks, millest valitakse juhusliku valiku teel viis klassi, mis teeb ligikaudu 125 indiviidi.
Klastervalimi eelistamise põhjuseks on see, et puudub klastrisisene nimestik, mis koostatakse uurimise käigus. Klastervaliku korral tuleb vaid koostada klastrite nimestikud. Uurimuse ajaliste ja materiaalsete võimaluste seisukohalt on see mitmeti ökonoomsem.
Õpilaste uurimisel on klastervalimil veel üks eelis, nimelt võimaldab see lapsi testida nende tavapärases klassikeskkonnas. Kui lapsed valida välja mõõtmiseks individuaalselt, võib see nende tegevusele mõju avaldada. Siin näeme antud juhtumil klastervaliku eelist juhuvalimi ees kogu populatsioonist.

Mitmetasandiline valim

Meetod sarnaneb klastervalikuga, ainult selle erinevusega, et sisaldab valimi võtmist erinevatel tasanditel. Mitmetasandiline valim moodustub mitmekordse juhusliku valimise teel, kusjuures valik toimub erinevatel tasanditel ja valitavad objektid on igal tasemel erinevad. Alustatakse nagu klastervaliku puhulgi klastrite moodustamisega ja klastrite juhusliku valikuga. Seejärel valitakse igast klastrist juhuslikult uued klastrid. (tabel 5)
Tabel 5 Näide mitmetasandilise valimi moodustamisest
Mitmetasandiline valik
Projekti „ Tiiger luubis “ raames uuriti info-kommunikatsioonitehnoloogia rakendatust üldhariduskoolide õppeprotsessis. Valimi koostamiseks kasutati kahetasandilist klastervalimi metoodikat. Esimese tasandina defineeriti juhuvalimi meetodil kool, teise tasandina testitav või testitavad klassid konkreetses valimisse sattunud koolis. Juhuvalimi põhimõtte kohaselt oli igal Eesti üldhariduslikul põhikoolil ja gümnaasiumil ning igal valitud koolide VIII ja XI klassil võrdne võimalus osutuda valituks. Valimi koostamisel kasutati juhuarvude tabelit. ( Toots et al 2004:11)

Kõikne valim

Kui uuritakse ja mõõdetakse populatsiooni moodustava koosluse kõiki objekte, siis kõneldakse kõiksest uurimusest. Kõikne valim langeb kokku populatsiooniga või erineb sellest väga vähe. Kui uurimine oleks näiteks seotud Eesti ülikoolidega, siis kõikse uurimuse korral mõõdetakse teatud tunnuseid kõikides ülikoolides.
Mittetõenäosuslikke valimeid kasutatakse sotsiaalteaduslikes uurimustes, kus sageli tuleb uurida varjatud ja raskesti kättesaadavaid elanikkonna gruppe, mille suurus pole täpselt teada. Seega pole võimalik populatsiooni ette määrata, mistõttu pole võimalik kasutada tõenäosusliku valiku põhimõtteid. Kasutada tuleks paindlikumaid valimi moodustamise meetodeid, milleks sobivad mitmed mittetõenäosuslikud valimi moodustamise meetodid. Järgnevalt on käsitletud kasutatavamaid mittetõenäosuslikke valimi koostamise meetodeid.

Mugavusvalim

Mugavusvalimi puhul toimub liikmete valimine n.ö „mugavalt“, uurija jaoks kergesti kättesaadavatest huvialustest, näiteks pereliikmetest , töökaaslastest jne. Mugavusvalimi koostamine pole metoodiliselt eesmärgipärane ega ka strateegiliselt kavandatud. Lähtutakse lihtsa kättesaadavuse, leitavuse või uuritavate koostöövalmiduse põhimõttest. Valimit kasutatakse mõnikord esialgsete uurimisandmete saamiseks pilootuurimuses. Üsna sage on mugavusvalimi rakendamine koos kihtvalimi või mitmeastmelise valimiga (tabel 6).
Tabel 6 Näide mugavusvalimi kombineerimisest teiste meetoditega
Mugavusvaliku kasutamine
Rikka (2010, lk 14) uuris loodusteaduste õpetajate poolt väärtustatud toetussüsteemi uurimuslike tööde läbiviimiseks. Kasutati kihtvalimit ja kihi piires mugavusvalimit. Eesti koolid jaotati 2009. aasta riigieksamite keskmiste tulemuste alusel kolme kihti: I kihti moodustasid koolid edetabeli esimesest kolmandikust (1-74), II kihi moodustasid teise kolmandiku (75-149) ning III kihi moodustasid kolmanda kolmandiku koolid (150-223). Mugavusvalimi põhimõttel valiti kihtidest õpetajaid, kelle kontaktid olid internetis olemas ning kes nõustusid vastama.
Nõmmela Semjonov (2010, lk 34) uuris üldhariduskooli kiusamiskäitumises osalejaid, kasutades mugavusvalimi koostamisel kolmetasandilise klastervalimi metoodikat. Kolmetasandilise klastervalimi esimese tasandi klastri moodustasid koolid. Teisel tasandil valiti koolidest klassid ning kolmandal õpilased nendest klassidest.

Ettekavatsetud valim

Inglise keelset terminit - purposive sample – on tõlgitud väga erinevalt: ettekavatsetud valim, eesmärgist lähtuv valim, eesmärgipärane valim, sihipärane valim, suunatud valim, tahtlik valim). Neist kaks esimest on enam kasutatavad. Ettekavatsetud valimi puhul valib liikmed valimisse uurija, lähtudes oma teadmistest, kogemustest ja eriteadmistest mõne grupi kohta. Populatsioonist püütakse leida kõige tüüpilisemaid esindajaid. Näiteks kui eesmärgiks on uurida kodutuid, siis juhusliku valiku meetodid pole siin kasutatavad. Valimisse võetakse uuritavad ettekavatsetult kindlate kriteeriumide alusel (tabel 7).
Tabel 7 Näide ettekavatsetud valimi moodustamisest
Ettekavatsetud valik
Uuriti kodutuse põhjuseid Lätis kodutute endi seisukohast lähtudes. Koostati mitte-tõenäosuslik eesmärgipärane (non-random purposive) valim. Peamine respondentide valiku kriteerium oli see, et tegemist oleks täiskasvanutega, kes on kodutud . Valimisse võeti kodutud öömajades, tänavatel, turgudel, tunnelites, jaamades, parkides ja haiglates. (Dobelniece 2007:9)

Kvootvalim

Kvootvalim on soovitava struktuuriga valim, mis koostatakse taustandmete (näiteks vanus, sugu, elukoht, rahvus, haridus jne) põhjal nii, et määratakse kvoodid, kui palju objekte tuleb vaadeldavatest tunnusrühmadest valida. Kvoodid määratakse vastavalt populatsiooni struktuurile. Kui näiteks populatsioonis on 20-30 aastaseid mehi 10%, siis peab ka valimis olema nende osakaal 10%. Seda osakaalu silmas pidades arvutatakse valimi jaoks välja meestekvoot.
Kvootvalim võimaldab kombineerida valimit, mis peegeldab uuritava populatsiooni liikmete erinevate rühmade proportsioone. Kvootvalimi koostamine algab teatava maatriksi loomisega , kus on read ja veerud tunnuste ja kvootidega. Valimisse valitavate liikmete arv peab vastama kindlaksmääratud kvootidele. Tabelis 8 on toodud näide kvootvalimist.
Tabel 8 Näide kvootvalimi koostamisest
Kvootvalim
Justiitsministeerium (2004) viis läbi korruptsiooniuuringu Eestis. Uuringu sihtrühmaks olid ettevõtete tippjuhid (direktorid, tegevjuhid, juhatajad, omanikud ). Valimi moodustamisel pandi paika kvoodid ettevõtete suurusrühmadele (kuni 19, 20–49, 50–99 ja 100+ töötajat) ning tegevusaladele (vt tabel).
Tabel Kvoodid ettevõtte suurusele (töötajate arv) ja tegevusalale
A põllumajandus, jahindus , metsamajandus
B kalandus
C mäetööstus
D töötlev tööstus
E energeetika , gaasi- ja veevarustus
F ehitus
G hulgi- ja jaekaubandus; remont
H hotellid ja restoranid
I veondus , laondus , side
J rahandus , kindlustus ( finantsvahendus )
K kinnisvara-, üürimis- ja äriteenindus
L riigivalitsemine ja -kaitse, sotsiaalkindlustus
M haridus
N tervishoid ja sotsiaalhoolekanne
O teised riigi-, sotsiaal- ja isikuteeninduse liigid

Lumepallivalim

Lumepallivalim on üks tuntumaid meetodeid varjatud populatsioonide uurimisel. Meetod põhineb inimestevaheliste sidemete ärakasutamisel. Tabelis 9 on toodud näide lumepallivalimist.
Valimi moodustamise aluseks pole valikufreim. Valimi moodustamise protsess algab, kui uurija eraldab väikese rühma teadaolevatest sihtrühma liikmetest. Esmase rühma liikmed on valimi „seemned“, kes on esimesed uurimuses osalejad. „Seemned“ nimetavad uurimise tingimustele vastavaid uusi liikmeid. Leitud isikud nimetavad järgmised uuritavad ja need omakorda nimetavad järgmised sobivate tunnustega inimesed. Selline ahelprotsess jätkub seni, kuni uurimuse metoodikas kavandatud valimi suurus on saavutatud. (Salganik & Heckathorn 2004:196).
Tabel 9 Näide lumepallivalimi kasutamisest
Lumepallivalim
Soo ja Laas (2009:18) uurisid naistevastast vägivalda paarisuhetes ja töökohal. Valimi moodustamise kriteeriumid olid järgmised: naise täisealisus (vanem kui 18 eluaastat ), erinevate vanusgruppide esindatus (18-30, 31-45, üle 45-aastased), eelpool kirjeldatud vägivalla kogemuse olemasolu (kogemused hõlmaksid vaimset, füüsilist, seksuaalset ja/või majanduslikku vägivalda). Valimi suuruseks planeeriti kaheksa paarisuhte ja seitse töökoha vägivalla ohvrit. Uuringus püüti vältida naiste otsimist sotsiaaltöötajate või naiste varjupaikade kaudu põhjusel, et valim sisaldaks ka naisi, kes ei ole abi otsinud. Respondentide leidmiseks kasutati lumepallimeetodit (vägivalda kogenud naised teadsid ise soovitada mõnda oma tuttavat, kes on samuti olnud ohver).
Lumepallivalimi moodustamisega seoses tuleb silmas pidada mõningaid probleeme, mis lõpptulemusena võivad kallutada uurimuse tulemusi. Probleem on seotud esimese lähtevalimiga, s.o. esmaste kontaktide valimisega, kellega alustada valimi moodustamist. Küsimus on selles, et kuidas kindlusta esmaste kontaktide juhuslik valik ja kuivõrd see avaldab mõju järgnevate valimite moodustamisele. See küsimus on oluline, sest “… ükskõik mitu lainet valimi moodustamise ahelas sisaldub, paratamatult peegeldab see esialgse valimi mõju“ (Heckathorn 1997:176). Näiteks esimese valimi selektsiooni võib juba mõjutada indiviidide koostöövalmidus. Viimane on üks otsustavamaid tegureid, mis hakkab määrama indiviidi sattumist esmasesse valimisse. Seega peab arvestama tulemuste tõlgendamisel, et sisuliselt on tegemist koostöövalmite indiviidide populatsiooni uurimisega. Lumepalli valimi korral võib juba esmase valimi moodustamisel mõju avaldada ka liikmete leitavus sotsiaalvõrgustiku kaudu, s.o. kuivõrd lai on uuritava suhtlusvõrgustik, kuivõrd esimese kontaktrühma liikmed kuuluvad vastavatesse klubidesse või külastavad kogunemiskohti või internetis vastavaid veebilehti. Võib juhtuda, et esmase valimi moodustamisel võib osa peidetud populatsiooni liikmetest jääda uurimata ja uurimistulemused olla tugevalt kallutatud.

Uuritava juhitud valim

Uuritava juhitud valim on lumepallivalimi edasiarendus. Uuritava juhitud valimi meetod on ahelvalim, mille puhul valitakse esmalt varjatud populatsioonist mittejuhuslikult esimesed isikud, nn „seemned“, kes esindavad selle populatsiooni alagruppe. Esmalt väljavalituid motiveeritakse tasuga intervjuud andma ja endasarnaseid uurimisse värbama. Nn „seemned“ värbavad endasarnaseid, kes moodustavad valimi esimese laine. Seejärel värbavad esimese lainega leitud isikud omakorda kindla arvu endasarnaseid, kes moodustavad teise laine (joonis 1). Protsess jätkub seni, kuni saavutatakse uurimismetoodikas kavandatud valimi moodustamise etappide läbimine.
Joonis 1 Uuritava juhitud valimi moodustumise ahel
Kuna varjatud populatsiooni puhul puudub ettekujutus populatsiooni suurusest ja puudub kindel valimi raamistik , siis pole ka võimalik kasutada lihtsat juhuvalimit. Isegi mugavusvalimi kasutamine pole võimalik, sest osa populatsiooni alarühmadest võib jääda valimisse haaramata. Seetõttu, et valim hõlmaks varjatud ja raskesti kättesaadava populatsiooni võimalikult erinevaid esindajaid, tuleb minna seda teed, et kasutada ära sihtrühma liikmete vahelisi sidemeid .
Kuna mitmete ahelvalimite, näiteks lumepallivalimi puhul, on selgunud mitmed esindavuse probleemid, siis nende ületamiseks töötas Heckathorn (1997) välja uue lähenemise: uuritava juhitud valimi. Viimane erineb lumepallivalimist kahe tunnuse poolest. Esiteks, uuritava juhitud valimi puhul rakendatakse kahest motiveerivat süsteemi (peamine tasu intervjuu andmise eest ja teine tasu uute liikmete värbamise eest). Teiseks, uuritavatel ei paluta identifitseerida omasugust uurija jaoks, vaid palutakse omasugune värvata uurimusse.
Ahelvalimitest on uuritava juhitud valim osutunud hästi töötavaks just HIV epideemiaga ja seksuaalse ülekandega infektsioonidega seotud järelvalves, kus vajatakse rahva üldpopulatsioonist alampopulatsioonide väljaeraldamist, et mõista lokaalseid epideemiaid, välja selgitada äkiliselt esile kerkivaid uusi infektsiooniallikaid ja epideemia leviku käitumuslikke ning boiloogilisi faktoreid ( Mills et al 2004; Magnani et al 2005).
Uuritava juhitud valimi koostamise meetodi juurde kuulub rida valikukriteeriume, mis annavadki lumepallivalimiga võrreldes suurema formaliseerituse ja kindlustavad esmase valimi võimaliku mõju minimiseerimise järgnevatele valimitele. Trummal jt (2007:7) kasutasid oma meestega seksivate meeste pilootuurimuses uuritava juhitud valimi koostamise meetodit koos 8 valikukriteeriumiga:
- neil oli õigesti märgistatud uurimuse kupong;
- nad olid vähemalt 18 aastat vanad;
- nad elasid Tallinnas või Harjumaal ;
- nad olid viimase 6 kuu jooksul olnud oraalses või anaalses seksuaalvahekorras meesterahvaga;
- nad olid võimelised andma informeeritud nõusoleku uuringus osalemiseks;
- nad olid võimelised vastama küsimustele eesti või vene keeles;
- nad nõustusid uurimuse protseduuridega, sh nõustusid andma vereproovi HIV-i, süüfilise ja B-hepatiidi suhtes testimiseks;
- nad ei viibinud uurimuses osalemise ajal alkoholi ega uimastite mõju all.
Tabelis 10 on toodud näiteid varjatud populatsiooni korral uuritava juhitud valimi moodustamisest.
Tabel 10 Uuritava juhitud valimi moodustamise näited
Uuritava juhitud valimi koostamine
Illegaalsete narkootikumide tarvitajate uurimuses värvati 48 „seemet“ neljast väikelinnast, igast linnast 12 isikut. Igal „seemnel“ paluti värvata kolm endasarnast ja neil omakorda kolm endasarnast kuni värbamisaja ametliku lõpuni. Uuritava juhitud valimisse värvatud 621 isikut sõeluti läbi, mille tulemusena osutus kõlblikuks 439. ( Rudolph et al 2011:282)
Uuriti nelja linna jazzmuusikuid, kes on süstivad narkomaanid. Iga linna kohta valiti 6 võtmemuusikut, kes olid valimi seemneks. Neile tutvustati uurimuse eesmärke ja intervjueeriti 114 küsimuse abil. Igale „seemnele“ anti ülesanne värvata vähemalt 4 endasarnast jazzmuusikut. Uusi värvatuid intervjueeriti ja neile anti omakorda ülesanne värvata endasarnaseid. Selline protsess kestis senikaua, kuini saadi igast linnast 300 värvatut. Muusikuid tasustati nii intervjuu andmise eest kui ka värbamise eest. (Heckathorn & Jeffri 2001:317)

Tõenäosusliku valimi suurus

Kvantitatiivsete uurimuste tõenäosuslike valimite puhul tuleb uurijal lahendada oluline küsimus: kui suur peaks olema valim? Teisiti, millise mahuga (n) peaks olema populatsiooni suhtes representatiivne valim?
Üsna sageli võib kohata seisukohta: mida suurem on valim, seda representatiivsem see peaks olema. Andmemasin (2009) järgi on seisukoht - „mida suurem on uuringus vastajate arv, seda parem, kvaliteetsem, usaldusväärsem on uuringu tulemus - müüt, linnalegend, vale jne“. Otsest vastust valimi suuruse küsimusele anda ei saa, sest koostatava valimi suuruse määramisel tuleb silmas pidada mitmeid asjaolusid:
- uurimuse eesmärk,
-kasutatavad ressursid ,
- võimalik vastamisprotsent,
- populatsiooni struktuur.
Valimi suuruse määramise esmaseks teguriks on uurimuse eesmärk. Kui näiteks eesmärgiks on uurida inimeste lugemisharjumusi, siis on selge, et pole mõtet uurida lasteaialaste lugemisharjumusi. Tuleb teha piirang.
Populatsiooni kõikide objektide uurimine ei ole alati füüsiliselt võimalik. Tuleb teha valik, sest ajalised ja materiaalsed ressursid seavad piirid valimi suurusele.
Valimi planeerimisel tuleb arvestada ka isikute hulgaga, kes ei vasta või ei ole nõus koostööks. Seega tuleb valim planeerida vastajate võimalikku protsenti silmas pidades.
Sotsiaalsete uuringute valimi suuruse määramise üheks otsustavaks kriteeriumiks on populatsiooni struktuur. Valimi struktuur peab vastama võimalikult populatsiooni struktuurile. Kui valimi struktuur ei vasta populatsiooni struktuurile, siis pole ka mõtet rääkida representatiivse valimi suurusest.

Tõenäosusliku valimi suuruse kalkulaatorid

Representatiivse valimi suuruse arvutamiseks on olemas spetsiaalsed statistilise arvutuse valemid. Statistilisi peensusi vähem tundvatele inimesele pakutakse täna internetis representatiivse valimi suuruse arvutamiseks kalkulaatoreid. Näiteks vabalt võib alla laadida kalkulaatori veebilehtelt MaCorr Research Solutions Online (MaCorr) (joonis 2) või toetudes juhistele arvutada oma uurimuse valimi suurus otse veebis (Resolution Research 2012) (joonis 3).
Joonis 2 Valimi suuruse kalkulaator (Allikas: MacCorr)
Usaldusnivoo ( Confidence Level) Millist usaldusnivood vajate? Usaldusnivoo näitab uurijale kuivõrd kindel ta võib olla tulemuste kehtivuses. Seda väljendatakse protsentides, mis näitab kehtivuse tõenäosust. Seega 95%-lise usaldusnivoo korral võib uurija olla kindel, et 95% tulemustest kehtivad kogu uuritavas populatsioonis ja 5%-il juhtudel mitte. Sotsiaalteaduslikes uurimustes kasutatakse üldjuhul 95%-list usaldusnivood. 99%-list, s.o. väiksemat eksimist kasutatakse enamasti näiteks meditsiiniliste uuringute puhul.
Usaldusintervall (Confidence Interval) Millist valimiviga aktsepteerite? Usaldusintervall on vahemik, milles populatsiooni näitajad teatava tõenäosusega asuvad. Tüüpiliselt võetakse see +/- 5%. Avaldab valimi suurusele kõige tugevamat mõju. Usaldusintervalli otspunkte nimetatakse usalduspiirideks või veapiirid ( margin of error ).
Mis juhtub usaldusintervalliga, kui suurendada usaldusnivood? Usaldusnivoo suurendamine tähendab, et läheme järeldustes täpsemaks, millega läheb vahemik laiemaks, milles asub üldkogumi näitaja. Mis juhtub usaldusintervalliga, kui suurendada valimi suurust? Mida suurem on valim, seda väiksemaks vahemikus asub üldkogumi parameeter (näitaja).
Populatsiooni suurus Kui suur on uuritav populatsioon? Teisiti, kui suurest hulgast juhuvalim moodustatakse.
Valimi tulemi tõenäosus Mis on valimi vastuste osakaal üldjaotuses? Milline on küsimustiku vastuste oletatav jaotumine ? Kui seda ei osata määrata, siis võetakse see vaikimisi 50%, mis annab arvutamisel kõige suurema valimi.
Valimi jaotus: näide
Oletame, et 2705 valijaga valimi põhjal näidati, et 56,5% vastanuist hääletab
Euroopa Liiduga liitumise poolt;
Me ei tea antud juhul populatsiooni parameetreid;
Oletame, et meil on kahtlus , et äkki oli pooldajaid siiski ainult pooled hääletanutest;
Hääletamise tulemuste kohta järelduste tegemiseks leitakse valimi tulemi tõenäosus ‘kahtlusega’, et populatsiooni parameeter on 50%
Kalkulaatori kasutamiseks järgi järgmisi juhised:
1. Vali soovitud usaldusnivoo.
2. Vali soovitud veapiir.
3. Sisesta populatsiooni suurus.
4. Kliki „calculate“, mille tulemusena kuvatakse valimi suurus.
Märkus: Usaldusnivoo (95%) ja veapiir (+/-5) on kõige enam vaikimisi kasutatavad suurused.
Joonis 3 Valimi suuruse kalkulaator (Allikas: Resolution Research 2012)

Valimiviga, veapiirid

Mis on valimiviga?
Valimiviga on lahknevus populatsiooni ja valimi näitajates, mis tuleneb populatsiooni ja sellest eraldatud valimi omaduste erinevustest.
Tuleb rõhutada, et ka siis, kui valimi representatiivsuse nõuded on rangelt täidetud, pole võimalik valimi uurimistulemuste põhjal iseloomustada tervet populatsiooni absoluutselt täpselt. Väikese hulga põhjal tervikut konstrueerides võime teha vigu. Tervikliku populatsiooni omadused võivad teatud ulatuses siiski erineda valimi omadustest. Seda erinevust nimetatakse valimiveaks (sampling error).
Valimiviga (vt näidet tabel 11) näitab, kui vigaselt valim populatsiooni esindab. Viga oleneb valimi suurusest ja valimi moodustamise viisist. Valimi suurendamisel valimiviga väheneb. Valimivea vähendamiseks võiks ju valimi mahtu tõsta, kuid see toob kaasa mõõtmis- ja analüüsimahu kasvu.
Tabel 11 Näide valimivigadest
Küsitluse eesmärgiks oli uurida:
1) Teadlikkust Euroopa Sotsiaalfondist ja selle toetusvaldkondadest;
2) Teadlikkust Euroopa Sotsiaalfondi ja Euroopa Liidu toetuste eesmärkidest
3) Milliste infokanalite kaudu saadakse teavet ESF-i projektide kohta.
Küsitluse sihtrühmaks olid Eesti elanikud vanuses 15-74 (ESA 01.01.2009 andmetel 1 034 752 inimest). Valimi suurus on 1000 inimest, mille puhul on küsitlustulemuste laiendamisel üldkogumile maksimaalne valimiviga 95%-lisel usaldusnivool 3,10%.
Küsitluse sihtrühmaks olid Eesti elanikud vanuses 15-74 (ESA 01.01.2009 andmetel 1 038 848 inimest). Valimi suurus on 1000 inimest, mille puhul on küsitlustulemuste laiendamisel üldkogumile maksimaalne valimiviga 95%-lisel usaldusnivool 3,10%. (Haridus- ja Teadusministeerium 2011)
Uuriti avalikku arvamust Tallinna juhtimisest.
Uuringu üldkogumi moodustavad 15-74-aastased Tallinna elanike registrisse kantud elanikud (kokku
~317 706 inimest - ESA, 01.01.2004. andmetel). Uuringu valimiks on 500 vastajat . Valim moodustati selliselt , et iga linnaosas esindaks statistiliselt usaldusväärne hulk vastajaid . Maksimaalne valimiviga kuni +/- 4,38%. (Tallinna Linnavolikogu … 2006)
Valimiviga iseloomustab veapiir. Veapiir näitab, kui palju võivad uurimistulemused kõikuda, kui üldistame uurimistulemusi kogu populatsioonile Teisiti, veapiir näitab, kui suur on eksimine, kui üldistame valimisse eraldatud indiviidide uurimistulemused kogu uuritavale populatsioonile.

Valim kvalitatiivsetes uurimustes

Valimi koostamise põhimõtted kvalitatiivsetes uurimustes

Kui kvantitatiivses uurimuses sõnastatakse valimi moodustamiseks ranged reeglid, siis kvalitatiivse uurimuse valimi moodustamine pole nii formaliseeritud. Valimi koostamiseks kirjeldatakse viis, kuidas andmeid koguda kättesaadavatest või ettekavatsetult määratud sündmustest, juhtumitest, materjalidest jne. Kvalitatiivse valimi koostamise juhised keskenduvad peamiselt kättesaadavuse või ettekavatsetuse korraldamisele. Kvalitatiivse valimi moodustavad lõpuks uuritava nähtuse kõikvõimalikud variandid või erisused fenomeni enda sees.
Kui kvantitatiivse orientatsiooniga uurimustes on valimi koostamise üks olulisi küsimusi, kui palju liikmeid populatsioonist valida, siis kvantitatiivsetes uurimustes on põhiliseks küsimuseks: milliseid objekte valida. Sotsiaalteaduslikes uurimustes ei koostata valimit mitte ainult inimpopulatsioonidest, vaid valim tuleb koostada tegelikkuse väga erinevatest kogumitest, nagu sotsiaalsed situatsioonid, milles uuritavad asuvad või etnograafiliste objektide kogumitest jne See viib otsese vajaduseni näha ja eristada tegelikkuse erinevaid tasandeid.

Kvalitatiivse uurimuse valimivõtu tasandid

Kvalitatiivse valimi koostamise hõlbustamiseks tuleks tegelikkus liigendada erinevateks üldkogumiteks.
Väga üldiselt liigendades võib välja tuua meid ümbritsevas elutegelikkuses 4 põhilist üldkogumit:
1. Materjalid
2. Indiviidid
3. Ühiskondlikud fenomenid
4. Ühiskondlikud struktuurid
Iga üldkogumi moodustavad mingi ühistunnusega nähtused või objektid. Materjalide kogum hõlmab näiteks kõik etnograafilised esemed, dokumendid , pildid, andmekogud jne. Indiviidide kogum hõlmab inimesi ja nende sisemisi nähtusi. Ühiskondlike fenomenid kogum hõlmab näiteks inimrühmi, kollektiive, nende sisemisi nähtusi ja ühiskondlikke sündmusi ning olukordi . Ühiskondlike struktuuride kogum hõlmab näiteks majanduslikke, poliitilisi, hariduslikke jne süsteeme. Igas üldkogumis võib valimeid koostada erinevatel tasemetel . Näiteks Flick (2011c, lk 29-33) toob välja 5 valimivõtu taset:
- inimeste eraldamine valimisse;
- sündmuste ja sündmuskohtade valik;
- rühmade konstrueerimine ;
- andmekogumite moodustamine;
- valimi koostamine sündmuste ja materjalide sees.
Materjalide kogum
Valimi koostamine materjalide kogumist võib toimuda erinevatel tasemetel: materjali tüübi tasand ja materjali sisu tasand. Esimesel juhul toimub mitmesuguste objektide valik nende tüübi järgi, teisel juhul materjali sees.
Materjali tüübi tasandil kerkib küsimus, milliseid, mis tüüpi objekte valida üldkogumist, millised on õiged eksemplarid uurimisküsimustele vastamiseks. Nn õigete eksemplaride valimine on sageli vaid esimene etapp valimi koostamisel. Sageli järgneb esimesele valikule valimi koostamise teine etapp, kus valim koostatakse materjali sisu alusel, s.o materjali sees. Materjali sisu tasandil tuleb lahendada küsimus, milliste sisuliste tunnustega objektid eraldada uurimise alla. Näiteks pärimusega seotud uurimuste puhul eraldatakse muuseumikogudest sobivad objektid, näiteks teatud piirkonna käsitööd, millele omakorda võib järgneda valimi koostamine tehnoloogia või maagilise tähenduse alusel, silmas pidades objekte, mille juures on sellekohaseid andmeid võimalik koguda.
Indiviidide kogum
Inimeste eraldamine populatsioonist valimisse, toimub uurimustes, kus püütakse välja selgitada inimeste arvamusi , hoiakuid ja kogemusi seoses mingi nähtusega. Siin kerkib küsimus, kuidas ja milliseid inimesi valimisse haarata. Kui näiteks uurimuse eesmärgiks on välja selgitada vägivalla all kannatavate laste eneseteadvuse iseärasused, siis tuleneb siit vajadus, võtta valimisse mingi hulk vägivallakogemusega lapsi. Kui aga soovitakse näiteks saada hinnanguid rakendatud õppekavale või õpikutele sisule, siis tuleb valimisse haarata vastava ala eksperdid või õpetajad, sest nemad on nende õpikute alusel töötanud.
Ühiskondlike fenomenide kogum
Uurides ühiskondlikke fenomene, tekib vajadus koostada erinevaid rühmi ja valida, milliseid nähtusi või sündmusi (kommunikatsioon, interaktsioon, kollektiivne teadvus, massirahutused, kollektiivne surve, moraalistandardid, religioossed väärtused, tööeetika jne) uurida.
Inimrühmade koostamine valimina on vajalik, kui uuritakse nähtusi, millega on seotud teatud hulk väga erineva haridus-, töö- või elukogemusega inimesi. Uuritav nähtus oleks nagu „rühmalugu“. Siin kerkib küsimus, kuidas koostada õige koosseisuga rühmad. Inimesed rühmades peavad olema seotud uuritava nähtusega, neil peab olema uuritava nähtusega seoses mingi kogemus ja tekkinud mingid hoiakud. Näiteks mingi institutsiooni sisese konflikti juurte selgitamiseks on vaja koostada rühmade valim. Rühmad peaksid olema erinevad oma koosseisult ja olema koostatud nii, et oleks esindatud kogu kogemuste erisus seoses antud konfliktiga. Lõpuks võrreldakse erinevaid rühmi, nende arvamusi, rühmadiskussioonis selgunud lahendusi jne. Seega rühmade koostamine on korrektse valimi koostamise tähtis küsimus.
Rühmade valimise kõrval on sageli vaja valida uurimiseks sotsiaalses elutegevuses toimuvaid sündmusi või nähtusi.
Sündmuskohtade ja sündmuste valimi koostamise vajadus tekib uurimustes, kus eesmärgiks on uurida sotsiaalseid fenomene: interaktsiooni , kommunikatsiooni, tegevusi, info liikumist jne. Siin kerkib küsimus, milliseid sündmuskohti ja sündmusi valida, millised on kõige inforikkamad sündmused, millest tõepoolest on midagi uurida ja õppida. Kui näiteks tahetakse uurida kasvatusraskustega õpilaste kommunikatsioonimustreid, siis on vaja määrata kindlaks situatsioonid, kus seda kommunikatsiooni uuritakse. See on mitmeastmeline protsess. Esmalt tuleb valida sündmuskoht või sündmuskohad (kool või koolid). Teiseks tuleb valida situatsioonid valitud sündmuskohas/tades, mis on sobivad uurimisküsimuste lahendamiseks (klassisündmused, vahetunnisündmused, sööklasituatsioonid, ekskursioon vms). Kolmandaks tuleb valida spetsiifilised situatsioonid: suhted – õpilane-õpetaja või õpilane-õpilane).
Ühiskondlike struktuuride kogum
Ühiskondlike struktuuride kogum hõlmab institutsioonid , riigid, valitsemisvormid, haridus-, majanduslikud, poliitilised jne süsteemid, hierarhiad ning korrad , samuti ka globaalsed süsteemid ja integraalsed võrgustikud, infrastruktuurid, toetusgruppide süsteem. Valimi koostamisel tuleb hoolega jälgida, millise struktuuride üldkogumi tasandil valimi koostamine toimub. Üldkogumi võimalike valimivõtu tasandeid silmas pidades on valimi väljaarendamisel tõenäolisem, et valimisse haaratakse uuritava üldkogumi võimalikult kõik aspektid.

Kvalitatiivse valimi koostamise põhimõtted

Kvalitatiivsetes uurimustes kasutatakse üldjuhul mittetõenäosuslikke valimeid: mugavusvalim, ettekavatsetud valim, kvootvalim, lumepallivalim, uuritava juhitud valimi koostamise meetod ja teoreetiline valim. Kvalitatiivsete uurimuste valimite koostamisel lähtutakse kahest põhimõttest:
1. Eesmärgipärane nähtuste valimisse eraldamine
2. Järk-järguline nähtuste valimisse eraldamine (Flick 2011 b, lk 120)
Esimene põhimõte tähendab valimi koostamist kindlal eesmärgil, kus uuritavad nähtused valitakse üldkogumist valimisse mingi sisulise kriteeriumi alusel. Teine põhimõte tähendab valimi järk-järgulist komponeerimist. Järk-järgulise valimi koostamise põhimõtet rakendatakse teoreetilise valimi koostamisel.
Patton (2002:230-243) pakub välja nähtuste eesmärgipärase valimisse eraldamise järgmised kriteeriumid:
- valimisse lõimitakse ekstreemsed või kõrvalekalduvad juhtumid . Uuritav valdkond esitatakse tema ekstreemsuste kaudu, et jõuda valdkonna kui terviku mõistmiseni.
- valimisse eraldatakse tüüpilised juhtumid. Uuritav valdkond esitatakse tema seesmusest ja keskmest alustades.
- valimi koostamisel püütakse jõuda maksimaalse variatiivsuseni. Valimisse võetakse vaid mõned juhtumid, mis aga üksteisest võimalikult palju erinevad. Võimaldab uurida varieerumise ulatust ja diferentseerumist uuritavas valdkonnas.
- valimisse valitakse juhtumid nende intensiivsuse alusel. Valimisse võetakse juhtumid, mis on kõige intensiivsemad või siis süstemaatiliselt liites ja võrreldes juhtumid, kus intensiivsus on erinev.
- valitakse kriitilised nähtused, kus uuritavad seosed on eriti selgepiirilised.
- valida võib ka juhtumeid, mis on poliitiliselt aktuaalsed või tundlikud.
- valiku kriteeriumiks võib võtta ka mugavuse või kättesaadavuse. Valimisse võetakse sellised juhtumid, mis antud tingimustes on kättesaadavad. Piiratud aja- ja inimressursside korral võib see osutuda ainsaks otsustavaks kriteeriumiks.

Teoreetiline valim

Teoreetiline valim on nähtuste järk-järguline valimisse haaramise meetod.
Mis on põhistatud teooria?
Põhistatud teooria on kvalitatiivse uurimuse meetod, võimaldab luua juba kogutud andmete põhjal nn teooria või nähtuse tõlgendus, mis juhib edasist uurimise käiku.
Teoreetilise valimi koostamise metoodika arendasid välja ( Glaser & Strauss 1967).Teoreetiline valimi moodustamine tugineb nn „põhistatud teooriale “ ( Strauss & Corbin 1990), millele vastavalt tehakse kvalitatiivses uurimuses andmete kogumise käigus vahetõlgendusi juba kogutud andmete põhjal, et luua nn teooria, mis juhib edasist andmete kogumise käiku, s.o. seda, milliseid tunnuseid veel valida uurimise alla. Seejärel kogutakse andmeid edasi, et uue vahetõlgenduse käigus täpsustada juba loodud teooriat, mis omakorda juhib järgnevat tunnuste valimist.
Teoreetilise valimi moodustamine toimub sammhaaval. Andmete kogumise käigus keskendutakse järk-järgult teatud teemadele, et luua kogutud andmete põhjal esmateooria või täiendada esialgset kontseptuaalset ettekujutust uuritavast nähtusest. Andmete kogumise käigus loodud vaheteooria juhib valimi koostamise ja täiendamise käiku, s.o otsustamist, millistel üldkogumi tasanditel, milliseid tunnuseid veel lisada valimisse, kuni saavutatakse uurimiseks piisav tunnuste hulk.
Teoreetilisel valimil on kaks erinevat osa: formaalne ja kvalitatiivne, mida Flick (2011b, lk 120) nimetab vastavalt statistiliseks ja teoreetiliseks. Statistiline osa moodustub demograafilistest andmetest (sugu, vanus jne).
Tabelis 12 on toodud näide ühe uurimuse teoreetilise valimi koostamise protsessist, kus koguti andmeid järk-järgult, organiseeriti neid ümber, keskendudes kõige sagedasematele ja tähendusrikkamatele sündmusele koolis. Kogutud andmetele toetudes täiendati esialgset kontseptsiooni noorte subkultuurist erikoolis ja organiseeriti ümber ka andmete kogumist. Nii sündis uurimuse valim uuritavat subkultuuri iseloomustavatest põhitunnustest.
Tabel 12 Näide teoreetilise valimi moodustamise protsessist
Teoreetiline valim
Salla (2011:22,23) uuris noorte subkultuuri olemust erikoolis ja kooli mõju sellele. Uurimisel kasutati teoreetilist valimit, milleks uurimise esimestel nädalatel vaadeldi koolis toimuvat avatult, jälgiti õpilaste suhtlemist ja suhteid personaliga. Tervikpildi saamiseks koolis toimuvast vaadeldi koolielu hommikust hilisõhtuni kuuel järjestikusel päeval. Teisel vaatluspäeval keskenduti enam huvipakkuvatele seikadele, vesteldi personaliga ja õpilastega.

Kasutatud kirjandus

Andmemasin. (2009) http://www.andmemasin.eu/index.php/muut-suur-valim-usaldusvaarne-uuring/ (06.04.2012).
Berg, B.L. (2004). Qualitative research methods for the social sciences (5th ed.). U.S.A. Pearson Education, Inc.
Black, T.R. (1999). Doing Quantitative Research in the Social Sciences. SAGE Publikation Ltd.
Dobelniece, S. (2007) Kodutus Lätis: põhjused ja tagajärjed. [Doktoritöö]. Tallinna Ülikool. Sotsiaaltöö osakond.
Flick, U. (2011 a).Introducing Research Methodology. A beginner`s Guide to Doing a Research project . SAGE Publication, Ltd.
Flick, U. (2011 b). An introduction to qualitative research. (4th ed.). SAGE Publication, Ltd.
Flick, U. (2011c). Designing qualitative research. SAGE Publications, Ltd.
from chain -referral samples of hidden populations. - Social Problems, Vol. 49, No.1, p 11-34.
Glaser, B.G. & Strauss, A,L. (1967). The discovery of grounded theory: Strategies for qualitative research. New York :Aldine.
Haridus- ja teadusministeerium. (2011) Eesti 15-74- aastaste elanike teadlikkus Euroopa Sotsiaalfondist. http://www.hm.ee/index.php?popup=download&id=10975 (06.04.2012).
Heckathorn, D.D. & Jeffri, J. (2001) Finding the beat: Using respondent-driven sampling to study jazz musicians. – Poetics. Journal of Empirical Research on Culture, the Media and the Arts , Vol 28, p 307-329.
Heckathorn, D.D. (1997) Respondent-driven sampling: A New Approach to the Study of Hidden Populations. - Social Problems, Vol.44, No.2, p 174-199.
Heckathorn, D.D. (2002) Respondent-driven sampling II: derivimgvalid population estimates from chain-referral samples of hidden populations. – Sosial Problems, Vol. 49, No 1, p. 11-34. http://www.respondentdrivensampling.org/ (25.03.2012)
Justiitsministeerium. (2004). Korruptsiooniuuring Eestis. Tehniline aruanne. http://www.korruptsioon.ee/orb.aw/class=file/action=preview/id=50633/Tehniline+aruanne+2004.pdf (08.04.2012).
Krippendorff, K. (2004). Content analysis . An Introduction toi ts methodology. Sage Publications, Inc.
Kõverjalg, A. (1994). Teadustöö metoodika alused II. Tallinn: Eesti Riigikaitse Akadeemia.
MaCorr: Research Solutions Online http://www.macorr.com/index.ht m (03.10.2011)
Magnani R, Sabin K, Saidel T, Heckathorn D. (2005). Sampling hard to reach and hidden populations for HIV surveillance. – Aids, Vol.19, Supplement 2: S67-S72. http://www.respondentdrivensampling.org/ (25.03.2012).
Marshall, M.N. (1996). Sampling for qualitative research. - Family Practice , Vol.13, No. 6 522-525.
Mills, S., Saidel, T., Magnani, R., Brown , T. (2004). Surveillance and modelling of HIV, STI, and risk behaviours in concentrated HIV epidemics. – Sexually Transmitted Infections, Vol. 80, Suppl 2: ii57–ii62. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1765848/?tool=pubmed (22.11.2011.
Nõmmela Semjonov, J 2010. Kiusamiskäitumises osalejate projektiivjoonistused. [Magistritöö]. http://hdl.handle.net/10062/15222 (08,10,2012).
Patton, M.Q. (2002) Qualitative evaluation and research methods (3rd ed.). London SAGE.
Resolution research: A Full Service Market Research Company Performing both Qualitative Market Research & Quantitative Market Research. http://www.resolutionresearch.com/results-calculate.html (29.03.2012).
Rikka, K. (2010) Õpetajate poolt väärtustatud toetussüsteemid uurimusliku õppe läbiviimiseks loodusteaduste tundides . [Magistritöö] http://www.google.ee/url?sa=t&rct=j&q=mugavusvalim&source=web&cd=10&ved=0CFYQFjAJ&url=http%3A%2F%2Fwww.ut.ee%2Fbiodida%2Fmagfail%2Fkristi_rikka_bioloogiaop_magtoo2010.pdf&ei=10vcTvq7A4md-wbytrCRAQ&usg=AFQjCNFa4Wkos8yMcQvoaYgGnrg5keMJIw&cad=rja (25.03.2012).
Rudolph, A.E., Craford, N.D., Latkin, C., Heimer, R., Benjamin, E.O., Jones , K.C., Fuller, C.M. (2011) Subpopulations of Illicit Drug Users Reached by Targeted Street Outreach and Respondent-Driven Sampling Strategies: Implications for Research and Public Health Practice. - Annals of Epidemiology, Vol.21, No 4, p 280-289.
Salganik, M.J., Heckathorn, D.D. (2004). Sampling and Estimation in Hidden Populations Using Respondent-Driven Sampling. Sociological Methodology, 34, 193-239.
Salla, K-A. (2011) Noorte subkultuur erikoolis kui totaalses asutuses. [Magistritöö]. Tallinna ülikool. rahvusvaheliste ja Sotsiaaluuringute Instituut. http://e-ait.tlulib.ee/163/1/salla_kadri_ann.pdf (29.03.2011).
Soo, K. ja Laas, A. (2009) Naistevastane vägivald paarisuhetes ja töökohal. Vägivalla mõju naisele. TÜ Sotsiaalteaduskond . Sotsioloogia ja sotsiaalpoliitika instituut http://www.ut.ee/gender/pdf/GVEI_uuring.pdf (29.03.2012).
Strauss, A. & Corbin, J. (1990) Basics of gualitative Research. Grounded theory procedures and techniques. U.S.A. Sage Publications, Inc.
Sturgis, P (2006) Surveys and Sampling. In Research Methods in Psychology (3rd ed). Eds. Chris Fife-Schaw, Jonathan A Smith, Sean Hammond, Glynis M Breakwell. Sage Publications, Inc.
Tallinna Linnavolikogu Kantselei. (2006) Avalik arvamus Tallinna juhtimisest 2006. Tallinn: Turu-uuringute AS. http://www.tallinn.ee/est/g3111s27179 (07.04.2012).
Tiit, E.-M., Möls, M. (1997) Rakendusstatistika algkursus. Tartu.
Toots,A., Plakk,M., Idnurm, T. (2004) Infotehnoloogia Eesti koolides . Trendid ja väljakutsed. Uuringu „Tiiger luubis” (2000–2004) lõppraport. http://www.hm.ee/index.php?popup=download&id=3879 (27.03.2012).
Trummal, A., Johnston, L.G., Lõhmus, L. 2007. HIV-nakkuse levimus ja riskikäitumine meestega seksivate meeste seas Tallinnas ja Harjumaal: Pilootuurimus uuritava poolt juhitud kaasamise meetodil. Tervise Arengu Instituut. http://www2.tai.ee/teated/GF/Meestega_seksivate_meeste_uurimus_2007.pdf (10.11.2011).
Wejnert, C., Heckathorn, D.D. (2008) Web-Based Network Sampling Efficiency and Efficacy of Respondent-Driven Sampling for Online Research. - Sociological Methods & Research, Vol. 37, No 1, p. 105-134.