تحديد حجم العينة: كيفية التأكد من حصولك على حجم العينة الصحيح

طريقة اقتباس المقال الحالي:
محمد تيسير، "تحديد حجم العينة: كيفية التأكد من حصولك على حجم العينة الصحيح،" في مؤسسة المجلة العربية للعلوم ونشر الأبحاث، تم الاسترداد بتاريخ (02/08/2023)، من (https://blog.ajsrp.com/?p=39141).
حجم العينة

تحديد حجم العينة: كيفية التأكد من حصولك على حجم العينة الصحيح

 

يعد العثور على الحجم المثالي للعينة للحصول على نتائج سليمة إحصائيًا مشكلة قديمة. نلقي هنا الضوء على بعض الأساليب والأدوات لتحديد حجم العينة.

 

ما هو حجم العينة؟

حجم العينة هو مصطلح يستخدم بشكل متكرر في الإحصائيات وأبحاث السوق ، وهو مصطلح يظهر حتمًا عندما تقوم بمسح مجموعة كبيرة من المستجيبين. يتعلق الأمر بالطريقة التي يتم بها إجراء البحث على أعداد كبيرة من مجتمع الدراسة.

حجم العينة هو مصطلح يستخدم في أبحاث السوق لتحديد عدد الموضوعات المدرجة في حجم العينة. من خلال حجم العينة ، نفهم مجموعة من الموضوعات التي يتم اختيارها من عامة مجتمع الدراسة وتعتبر ممثلة لمجتمع الدراسة الحقيقيين لتلك الدراسة المحددة.

على سبيل المثال ، إذا أردنا التنبؤ بكيفية تفاعل مجتمع الدراسة في فئة عمرية معينة مع منتج جديد ، فيمكننا أولاً اختباره على حجم عينة يمثل مجتمع الدراسة المستهدف. سيتم تحديد حجم العينة ، في هذه الحالة ، من خلال عدد الأشخاص في تلك الفئة العمرية التي سيتم مسحها.

حجم العينة

لماذا حجم العينة مهم؟

عندما تقوم بمسح عدد كبير من المستجيبين ، فأنت مهتم بالمجموعة بأكملها ، ولكن ليس من الممكن بشكل واقعي الحصول على إجابات أو نتائج من الجميع تمامًا. لذلك تأخذ عينة عشوائية من الأفراد تمثل مجتمع الدراسة ككل.

حجم العينة مهم جدًا للحصول على نتائج دقيقة وذات دلالة إحصائية وإجراء دراستك بنجاح.

  • إذا كانت عينتك صغيرة جدًا ، فيمكنك تضمين عدد غير متناسب من الأفراد الذين هم من القيم المتطرفة والشذوذ. يؤدي هذا إلى تحريف النتائج ولن تحصل على صورة عادلة لجميع مجتمع الدراسة.
  • إذا كانت العينة كبيرة جدًا ، تصبح الدراسة بأكملها معقدة ومكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً للتشغيل ، وعلى الرغم من أن النتائج أكثر دقة ، فإن الفوائد لا تفوق التكاليف.

إذا كنت قد توصلت بالفعل إلى متغيراتك ، فيمكنك الوصول إلى حجم العينات الصحيح بسرعة باستخدام حاسبة حجم العينة .

إذا كنت تريد البدء من نقطة الصفر في تحديد حجم العينات المناسب لأبحاث السوق الخاصة بك ، فدعنا نوجهك عبر الخطوات.

 

تعرف على كيفية تحديد حجم العينة

لاختيار حجم العينة الصحيح ، تحتاج إلى مراعاة بعض العوامل المختلفة التي تؤثر على بحثك ، واكتساب فهم أساسي للإحصاءات المعنية. ستتمكن بعد ذلك من استخدام صيغة حجم العينة لتجميع كل شيء معًا وأخذ عينات بثقة ، مع العلم أن هناك احتمالًا كبيرًا أن يكون المسح الخاص بك دقيقًا من الناحية الإحصائية.

الخطوات التالية مناسبة لإيجاد حجم عينة للبيانات المستمرة – أي البيانات التي يتم عدها عدديًا. لا تنطبق على البيانات الفئوية – أي وضعها في فئات مثل الأخضر والأزرق والذكور والإناث وما إلى ذلك.

 

المرحلة 1: النظر في متغيرات حجم العينة الخاصة بك

قبل أن تتمكن من حساب حجم العينات، تحتاج إلى تحديد بعض الأشياء حول مجتمع الدراسة المستهدف ومستوى الدقة الذي تحتاجه:

  1. حجم مجتمع الدراسة

كم عدد الأشخاص الذين تتحدث عنهم في المجموع؟ لمعرفة ذلك ، يجب أن تكون واضحًا بشأن من يتناسب مع مجموعتك ومن لا يتناسب معها. على سبيل المثال ، إذا كنت تريد التعرف على مالكي الكلاب ، فسيتعين عليك تضمين كل من امتلك كلبًا واحدًا على الأقل في وقت ما. (يمكنك تضمين أو استبعاد أولئك الذين امتلكوا كلبًا في الماضي ، اعتمادًا على أهدافك البحثية.) لا تقلق إذا كنت غير قادر على حساب العدد الدقيق. من الشائع أن يكون لديك رقم غير معروف أو نطاق تقديري.

  1. هامش الخطأ (فترة الثقة)

الأخطاء أمر لا مفر منه – السؤال هو مقدار الخطأ الذي ستسمح به. يتم التعبير عن هامش الخطأ ، فاصل الثقة AKA ، من حيث الأرقام المتوسطة. يمكنك تعيين مقدار الاختلاف الذي ستسمح به بين متوسط ​​عدد عينتك ومتوسط ​​عدد مجتمع الدراسة لديك. إذا سبق لك أن شاهدت استطلاعًا سياسيًا للأخبار ، فقد رأيت فترة ثقة وكيف يتم التعبير عنها. سيبدو الأمر كالتالي: “68٪ من الناخبين قالوا نعم للمقترح Z ، بهامش خطأ +/- 5٪.”

  1. مستوى الثقة

هذه خطوة منفصلة عن فاصل الثقة المسمى بالمثل في الخطوة 2. وهي تتعامل مع مدى الثقة التي تريدها لتكون متأكدًا من أن المتوسط ​​الفعلي يقع ضمن هامش الخطأ الخاص بك. فترات الثقة الأكثر شيوعًا هي 90٪ ثقة و 95٪ ثقة و 99٪ ثقة.

  1. الانحراف المعياري

تطلب منك هذه الخطوة تقدير مدى اختلاف الردود التي تتلقاها عن بعضها البعض وعن متوسط ​​العدد. يعني الانحراف المعياري المنخفض أن جميع القيم سيتم تجميعها حول الرقم المتوسط ​​، في حين أن الانحراف المعياري المرتفع يعني أنها منتشرة عبر نطاق أوسع بكثير بأرقام متطرفة صغيرة جدًا وكبيرة جدًا. نظرًا لأنك لم تقم بإجراء الاستطلاع الخاص بك بعد ، فإن الخيار الآمن هو الانحراف المعياري بمقدار 0.5 والذي سيساعد في التأكد من أن حجم العينات كبير بما يكفي.

 

المرحلة 2: حساب حجم العينة

الآن بعد أن حصلت على إجابات للخطوات من 1 إلى 4 ، فأنت جاهز لحساب حجم العينات الذي تحتاجه. يمكن القيام بذلك باستخدام حاسبة حجم العينة عبر الإنترنت أعلاه أو باستخدام الورق والقلم الرصاص.

  1. ابحث عن درجة Z الخاصة بك

بعد ذلك ، تحتاج إلى تحويل مستوى ثقتك إلى درجة Z. فيما يلي درجات Z لمستويات الثقة الأكثر شيوعًا:

  • 90٪ – درجة Z = 1.645
  • 95٪ – درجة Z = 1.96
  • 99٪ – درجة Z = 2.576

 

إذا اخترت مستوى ثقة مختلفًا ، فاستخدم جدول Z-Score الخاص بنا للعثور على درجاتك.

  1. استخدم صيغة حجم العينة

قم بتوصيل درجة Z ، ومعيار الانحراف ، وفاصل الثقة في حاسبة حجم العينات أو استخدم صيغة حجم العينة هذه لحسابها بنفسك:

هذه المعادلة لحجم غير معروف من مجتمع الدراسة أو لحجم سكاني كبير جدًا. إذا كان عدد سكانك أصغر ومعروفًا ، فما عليك سوى استخدام آلة حاسبة لحجم العينة أعلاه 

 

كيف يبدو ذلك في الممارسة؟

إليك مثال عملي ، بافتراض أنك اخترت مستوى ثقة بنسبة 95٪ وانحراف معياري 0.5 وهامش خطأ (فاصل ثقة) بنسبة +/- 5٪.

((1.96) 2 × .5 (.5)) / (.05) 2

(3.8416 × .25) / .0025

.9604 / .0025

384.16

هناك حاجة إلى 385 المجيبين

هاهو! لقد حددت للتو حجم عينتك.

 

استكشاف أخطاء نتائج حجم العينة وإصلاحها

إذا كان حجم العينات أكبر من أن تتم إدارته ، فيمكنك تعديل النتائج بأي منهما

  • خفض مستوى ثقتك بنفسك
  • زيادة هامش الخطأ الخاص بك

سيؤدي هذا إلى زيادة فرصة الخطأ في أخذ العينات ، ولكنه يمكن أن يقلل بشكل كبير من عدد الردود التي تحتاجها.

 

حساب حجم العينة

إن استخدام الصيغ الإحصائية لتحديد حجم العينات يعني ، أولاً وقبل كل شيء ، اختيار معيار مرجعي مهم للقياسات التي يجب إجراؤها بناءً على النتائج المقدمة من خلال  البحث النوعي  الذي يتعين إجراؤه ، وعادةً ما يكون لدى الباحث ، بهذا المعنى ، بديلان:

يمكنه مراقبة قياس المتغيرات وتحديد المؤشرات المحددة التي تعبر عن تطورها. وبالتالي ، يمكن للباحث متابعة تحديد وتيرة زيارة الوحدة التجارية والمؤشر المناسب الذي يصف هذا المتغير ليكون متوسط ​​التكرار الأسبوعي لزيارة المجموعة المعنية ، في الأدبيات المتخصصة ، يتم تحديد اختيار هذا البديل تحت مفهوم أخذ العينات فيما يتعلق بالمتغيرات التي تم فحصها.

قد يهدف إلى تقييم سمات محددة لظاهرة التسويق التي تم التحقيق فيها. على سبيل المثال ، قد يتابع الباحث تحديد تفضيلات المستهلكين للترتيب الداخلي لوحدة تجارية ، وهذا تقييم مجموعة من السمات التمثيلية للتصميم الداخلي ، في الأدبيات المتخصصة ، يتم تحديد اختيار هذا البديل تحت مفهوم أخذ العينات مع خصائص التحقيق.

 

عملية حجم العينة

تتضمن عملية حجم العينة عدة أنشطة محددة ، وهي:

         * تحديد مجتمع الدراسة موضوع البحث.

         * اختيار إطار حجم أخذ العينات 

         * اختيار طريقة حجم أخذ العينات 

         * تحديد طرق اختيار وحدات حجم العينات.

         * تحديد أم حجم العينة.

         * اختيار الوحدات الفعلية لحجم العينة 

         * إجراء النشاط الميداني.

يجب أن يتم تحديد مجتمع الدراسة المستهدف بحذر شديد لتجنب الميل إلى اختيار عدد كبير غير مبرر من مجتمع الدراسة أو الميل إلى اختيار مجموعة سكانية ضيقة بشكل غير مبرر. على سبيل المثال ، بالنسبة للشركات التي تنتج السيارات ، يمكن تمثيل إجمالي مجتمع الدراسة من قبل سكان البلد بأكمله ، بما في ذلك الأطفال من مختلف الأعمار. 

لكن مجتمع الدراسة المعين ، الذين سيكونون موضوع البحث ، سيتكونون فقط من مجتمع الدراسة الذين تزيد أعمارهم عن 18 عامًا. لا يمكن قبول مجتمع الدراسة المقيد بشكل غير مبرر مثل ، على سبيل المثال ، مجتمع الدراسة الذكور الذين تتراوح أعمارهم بين 25 و 50 عامًا. يمكن أن يغطي هذا جزءًا كبيرًا من سوق السيارات ولكنه يستبعد بعض القطاعات الأساسية.

من الناحية العملية ، في حالة أخذ العينات العشوائية ، سيتم اختيار العينة من قائمة مجتمع الدراسة التي غالبًا ما تختلف ، إلى حد ما ، عن مجتمع الدراسة وموضوع البحث. تمثل هذه القائمة إطار أخذ العينات أو قاعدة العينة لأنها تحتوي على العناصر التي سيتم تكوين العينة منها.

إنشاء العينة يعني إنشاء وحدة أخذ العينات. يتم تمثيل وحدة أخذ العينات من خلال عنصر مميز أو مجموعة من العناصر المختلفة داخل المجتمع محل الدراسة ، والتي يمكن اختيارها لتشكيل العينة. قد تكون وحدة أخذ العينات شخصًا أو عائلة أو أسرة معيشية أو شركة أو شركة أو منطقة محلية ، وما إلى ذلك. من الضروري تحديد أن وحدة أخذ العينات لا تتطابق دائمًا مع وحدة التحليل. على سبيل المثال ، في دراسة نفقات الأسرة ، قد تكون وحدة أخذ العينات هي المنزل أو الأسرة ، وقد تكون وحدة التحليل فردًا أو عائلة.

 

تعريفات مهمة في البحث

هامش الخطأ

هامش الخطأ هو مقدار الدقة التي تحتاجها. هذا هو الرقم الزائد أو الناقص الذي يتم الإبلاغ عنه غالبًا بنسبة مئوية مقدرة ويمكن أيضًا الإشارة إليه باسم فاصل الثقة. إنه النطاق الذي يتم فيه تقدير نسبة مجتمع الدراسة الحقيقية ويتم التعبير عنها بشكل متكرر بالنقاط المئوية (على سبيل المثال ، ± 2 بالمائة). كن على علم بعد أن تجمع معلوماتك من المحتمل أن تكون أكثر أو أقل من مجموع الهدف هذا لأنها ستعتمد على النسبة وليس النسبة المئوية للعينة التي حققتها الدقة.

مستوى الثقة

مستوى الثقة هو احتمال احتواء النسبة الصحيحة بهامش الخطأ. في حالة تكرار الدراسة وتم حساب النطاق في كل مرة، تتوقع أن تكمن القيمة الحقيقية داخل هذه النطاقات في 95 بالمائة من الأحداث. كلما ارتفع مستوى الثقة ، زادت تأكدك من أن الفاصل الزمني يتضمن النسبة الحقيقية.

حجم مجتمع الدراسة

هذا هو العدد الكلي للأفراد من سكانك. في هذه الصيغة ، نستخدم تصحيحًا محدودًا لمجتمع الدراسة لحساب عينات من مجموعات سكانية صغيرة. لكنك لا تعرف الحجم الذي يمكنك استخدام 100000 إذا كان عدد سكانك كبيرًا. لا يتغير حجم العينات بشكل كبير بالنسبة للأشخاص الأكبر حجمًا.

تعريف نسبة العينة

نسبة العينة هي ما تتوقع أن تكون عليه النتائج. يمكن تعيين هذا غالبًا باستخدام نتائج الاستطلاع ، أو عن طريق إجراء بحث تجريبي صغير. استخدم 50٪ ، والتي تعطي أكبر حجم للعينة وتحفظ ، إذا لم تكن متأكدًا. لاحظ أن حساب حجم العينة هذا يستخدم التقريب العادي للتوزيع ذي الحدين. في هذه الحالة ، تكون نسبة العينة قريبة من 1 أو 0 ، فإن هذا التقريب غير صالح ، وتريد أن تأخذ في الاعتبار طريقة بديلة لحساب حجم العينة.

حجم العينة

هذا هو الحد الأدنى لحجم العينة الذي تحتاجه لقياس نسبة مجتمع الدراسة الحقيقية. لاحظ أنه إذا اختار بعض الأشخاص عدم الرد إذا كانت عدم الاستجابة فرصة ولا يمكن احتواؤها في عينتك ، فسيكون حجم العينة بحاجة إلى زيادة. بشكل عام ، كلما زادت سرعة الاستجابة ، كلما كان الاقتباس أفضل سيؤدي إلى تحيز في عرض الأسعار.

 

ما هو الانحراف المعياري؟

الانحراف المعياري عبارة عن إحصائية تقيس تشتت مجموعة البيانات بالنسبة إلى متوسطها ويمكن حسابها كجذر تربيعي للتباين. يتم حسابه على أنه الجذر التربيعي للتباين عن طريق تحديد التباين بين كل نقطة بيانات بالنسبة إلى المتوسط. إذا كانت نقاط البيانات من المتوسط ​​، فهذا يمثل انحرافًا أعلى داخل مجموعة البيانات ؛ وبالتالي ، كلما زاد الانحراف المعياري خارج البيانات.

 

كيف يتم تحديد حجم العينة؟

لا يمكننا اختبار جميع مجتمع الدراسة. يعتمد حجم العينات على فترات الثقة: نحن مهتمون بحساب معامل مجتمع الدراسة، في قياس حجم العينة. لذلك ، يجب أن نحدد فترات الثقة ، بحيث تكون قيم هذه العينة داخل هذا النطاق. أخذ العينات يجيب على سؤال كيف؟ كم العدد؟ من خلال عدد مجتمع الدراسة، نفهم جميع أعضاء مجتمع معين وشخصيتهم هي قانون طبيعي معين ، وخاصية محددة ، وخصوصية (على سبيل المثال: الشباب 18-25 عامًا ، الطلاب).

ما هو حجم العينة الجيد؟ حجم العينة هو مجموعة فرعية ، مقتطف ، عدة أشخاص مستخرجة من تلك المجموعة. يعتبر مجتمع الدراسة لانهائي. من الناحية العملية ، لا يمكننا دراسة عدد لا نهائي من الحالات.

تُستخدم  السلوكيات والنتائج التي تم الحصول عليها عن طريق قياس حجم العينة للاستنتاج ، تقديرًا بالاستدلال الإحصائي للنتائج أو السلوكيات التي سنجمعها إذا اختبرنا المجتمع بأكمله.

 

تحديد حجم العينة (كما نختار)

المبدأ الأساسي – يعتمد عدد المشاركين الذين يعتبرون مقبولاً لتشكيل مقال تمثيلي على نوع البحث. وبالتالي ، بالنسبة للدراسات الارتباطية ، يكفي 30 مشاركًا لإنشاء حجم عينة تمثيلي (من المقبول أنه من بين 30 شخصًا ، يكون التوزيع طبيعيًا). بالنسبة لعمليات البحث التجريبية وشبه التجريبية (على غرار التجربة باستثناء أن المشاركين لم يتم تقسيمهم بشكل عشوائي إلى مجموعتين ، وجدنا المجموعات التي تم تشكيلها بالفعل). 

بالنسبة للبحث الوصفي (على سبيل المثال: الطيارون) ، يكفي 20٪ من مجتمع الدراسة المعين. كلما زاد عدد مجتمع الدراسة، قلت النسبة المئوية. على سبيل المثال: 20٪ من 1000 شخص = 200 شخص ؛ 10٪ من 5000 شخص = 500 فرد. بالنسبة للمجموعات الصغيرة (أقل من 100 شخص) ، فإن حجم العينات يساوي تقريبًا عدد مجتمع الدراسة. لمتوسط ​​مجتمع الدراسة (حوالي 500 شخص) تقريبًا. 20٪. بالنسبة للمجموعات الأكبر (5000 شخص) ، يمكن أن يكون حوالي 400 شخص ، ولكن أيضًا حجم عينة بنسبة 1٪ مهمًا.

 

أخذ العينات الخوارزميات

حجم العينة العشوائي

(1) تحديد وتعريف مجتمع الدراسة

السابق. يتكون مجتمع الدراسة من جميع مديري المدارس البالغ عددهم 5000 في بلد عشوائي.

(2) تحديد حجم العينة (بحث وصفي).

السابق. سيتألف حجم العينة من 10٪ من 5000 مدير تنفيذي ، مما سينتج عنه 500 شخص.

إذا كانت ارتباطية أو تجريبية ، N = min 30.

(3) نقوم بعمل قائمة بجميع أفراد مجتمع الدراسة.

السابق. جميع مديري المدارس على القائمة

(4) يتم تخصيص رقم لكل مدرج. إذا كان لدينا ما يصل إلى ألف شخص ، فسيتم إعطاء الأعداد من 000 ، وسيكون الرقم الأخير في القائمة 999 ؛ إذا كان لدينا 100 شخص 00-99.

السابق. في قائمة المديرين ، قم بإعطاء الأرقام لكل أولاً سيكون 0000 والأخير 4999.

(5) توجد جداول بأرقام عشوائية ، ثم يتم اختيار اسم من الجداول بأرقام عشوائية بشكل عشوائي.

السابق. من الجدول تم اختيار 53634 (من 5 لا نعتبر أن لدينا 5000 شخص).

(6) من الرقم المستخرج ، كل الأرقام أو عدد الأرقام المطلوبة حسب عدد مجتمع الدراسة الذي نستخرج منه.

على سبيل المثال. لدينا 5000 شخص فقط.

(7) إذا كان لدينا سجن عند الرقم المحدد ، فإننا ندخله في الجدول في قائمة حجم العينات.

السابق. نظرًا لوجود مدير برقم 3634 بوصة ، فإننا ندخل في حجم العينة.

(8) انتقل إلى الرقم التالي في العمود.

البديل: نختار طريقة صندوق الاقتراع إذا لم نتفق مع العملية ، أي أن جميع أرقام ترتيب المشاركين أو أسمائهم مدرجة في صندوق الاقتراع ، ونستخرج الرقم اللازم لإعداد الصندوق. حجم العينات.

 

حجم العينة المنتظم

ويؤسس حسب نوع البحث: وصفي ، ارتباطي

(1) تحديد وتعريف مجتمع الدراسة.

السابق. يتكون مجتمع الدراسة من كل 5000 مدرس من منطقة عشوائية في بلد ما.

(2) تحديد حجم العينة ( بحث وصفي ).

السابق. لنفترض أنه بحث وصفي ، اتضح أن 10٪ من مجتمع الدراسة= 500 شخص

(3) نقوم بعمل قائمة بجميع أفراد مجتمع الدراسة

السابق. 5000 مدرس مرتبة حسب الترتيب الأبجدي ؛ بالفعل ، لم يتم تكوين القائمة بشكل عشوائي ، ولكن الإجراء صالح.

(4) حدد المعلمة أو الخطوة K = حجم مجتمع الدراسة/ حجم العينة.

السابق. ك = 5000/500 = 10

(5) يبدأ بموضع معين في بداية القائمة.

السابق. لنفترض أنني وضعت إصبعي على الاسم الثالث (باستخدام القائمة مباشرة).

(6) بدءًا من الموضع المختار ، يتم اختيار كل اسم K.

السابق. في حجم العينة لدينا: 3-13-23-33- إلخ.

(7) إذا لم يتم تكوين حجم العينة بنهاية القائمة ، فسوف يعود من البداية ؛

 

حجم العينة الطبقي

(1) تحديد وتعريف مجتمع الدراسة.

السابق. لمقارنة كفاءة طريقتين لتدريب الكفاءة النفسية الاجتماعية في الإدارة وفقًا لمستوى تقدير الذات ، يتكون مجتمع الدراسة من 300 من كبار المديرين من مدينة عشوائية.

(2) تحديد حجم العينة (حساب حجم العينة)

السابق. سيكون حجم العينة 45 مديرًا للطريقتين أ و ب

(3) يتم إنشاء المتغير والمجموعات الفرعية ، الطبقات لتمثيل التمثيل (العدد المتساوي / العدد النسبي في كل مجموعة فرعية.

السابق. يتم إنشاء المجموعات الفرعية المرغوبة بناءً على ثلاثة مستويات من احترام الذات: متوسط ​​، مرتفع ، منخفض (العمر ، مستوى التدريب ، ذكر – أنثى)

(4) ينقسم أفراد مجتمع الدراسة إلى إحدى المجموعات الفرعية المنشأة.

مثال 300 مدير مصنفون وفقًا لمستوى احترام الذات: 45 تقديرًا عاليًا للذات ، 225 تقديرًا للذات متوسطًا ، 40 تقديرًا منخفضًا للذات.

(5) ببساطة عن طريق أخذ العينات (نستخدم الجدول مع الترقيم غير المنتظم أو الرسم بالقرعة). تم تحديد عدد المشاركين من كل مجموعة فرعية (العدد النسبي)

السابق. نحدد أنه من كل طبقة ، يتم استخراج عدد 30. باستخدام الجدول مع الأرقام العشوائية أو الرسم ، نستخلص 30 مديرًا يتمتعون بتقدير مرتفع للذات ، و 30 مديرًا يتمتعون بتقدير متوسط ​​للذات ، و 30 مديرًا يتمتعون بتقدير منخفض للذات. وبالتالي ، قام 30 مشاركًا في كل حجم عينة بتكوينهم بشكل عشوائي وتوزيعهم (نصف الطريقة أ والطريقة النصفية ب)

 

حجم العينة متعدد المراحل

يتم اختيار المشاركين الذين يشكلون حجم العينات بشكل غير مباشر من خلال اختيار المجموعات التي يكون المشاركون جزءًا منها.

(1) تحديد وتعريف مجتمع الدراسة.

السابق. يتكون مجتمع الدراسة من جميع المعلمين البالغ عددهم 5000 من المدارس المترجمة من منطقة عشوائية في بلد ما.

(2) تحديد حجم العينة (بحث وصفي).

السابق. حجم العينة = 10٪ = 500.

(3) إنشاء النوع المنطقي (الكتلة)

السابق. الكتلة هي المدرسة.

(4) يتم عمل القائمة التي تحتوي على المجموعات التي يتكون منها مجتمع الدراسة

السابق. تتكون القائمة من 100 مدرسة من منطقة عشوائية في بلد ما.

(5) يقدر عدد مجتمع الدراسة لكل مجموعة. (تَجَمَّع)

السابق. على الرغم من اختلاف المدارس في عدد المعلمين ، فإننا نختار 50 فقط من كل مدرسة

(6) يتم تحديد عدد المجموعات بقسمة حجم العينات على الحجم المقدر للمجموعات.

مثال: 500/50 = 10.

(7) يتم اختيار عدد المجموعات بشكل عشوائي من خلال الجدول بأرقام عشوائية أو من خلال صندوق الاقتراع.

السابق. نختار 10 مدارس من 100 مدرسة من منطقة عشوائية في بلد ما!

(8) جميع أعضاء المجموعات المختارة هم جزء من حجم العينة.

السابق. جميع المعلمين في المدارس العشر هم جزء من حجم العينات.

دعونا نختتم.

أفضل طريقة لعمل حجم عينة تمثيلي هي أخذ العينات العشوائية. 

 

أبعاد حجم العينة ونوع حجم العينة: 

يعتمد الاحتمال على نوع البحث. بالنسبة للبحث الارتباطي والتجريبي ، هناك عدد من 30 موضوعًا كافيًا للبحث الوصفي اعتمادًا على حجم مجتمع الدراسة من 1-10٪.

بغض النظر عن التقنية المحددة المستخدمة في خطوات أخذ العينات الكبيرة ، فهي تتكون من:

  • تحديد مجتمع الدراسة
  • تحديد حجم العينة المطلوب
  • اختيار المشاركين.
  • جمع البيانات

أخذ العينات العشوائية البسيطة هو أفضل طريقة للحصول على حجم عينة تمثيلي أو ثابت إذا كان لدينا متغير مثير (تقدير الذات).

المصدر الأساسي للميول المشوهة في أخذ العينات هو استخدام الطريقة غير الاحتمالية.

عادةً ما يكون استخدام الأساليب غير القياسية أمرًا صعبًا إذا لم يكن من المستحيل وصف مجتمع الدراسة الذين تم استخراج حجم العينة منهم وتعميم النتائج من حجم العينات على مجتمع الدراسة المعين.

 

مخاطر صغر حجم العينة

على سبيل المثال ، قد نميل إلى القول بأن حجم العينة الذي تم الحصول عليه على حجم أكبر حجم للعينة يكون دائمًا أكثر دقة من متوسط ​​حجم العينة الذي تم الحصول عليه على حجم عينة أصغر حجمًا ، وهو أمر غير صالح. 

صحيح ، إنها مجرد بيان: يعني الحجم الأكبر للعينة أن حجم العينة الأكبر يكون أكثر دقة على الأرجح من العينة التي تم الحصول عليها على حجم عينة أصغر حجمًا. من الممكن ، من خلال لعبة الحظ ، أن يكون المتوسط ​​الذي تم الحصول عليه على حجم عينة أكبر يتجاوز بكثير المتوسط ​​الحقيقي من المتوسط ​​الذي تم جمعه على حجم عينة أصغر. فقط هذا الموقف هو أقل احتمالا ، مع احتمال أقل ، كلما زاد فرق الحجم بين حجمي العينة. 

إذا قللنا شروط المعادلة إلى أقصى الحدود ، فإننا نفهم أنه يمكن الوصول إلى مستوى أهمية الاختبار مع حجم عينة صغير، مع حجم تأثير كبير ، ولكن أيضًا بحجم عينة كبير بما فيه الكفاية ، عندما يكون حجم التأثير هو صغير. بمعنى آخر ، يمكن تعويض حجم التأثير الصغير عن طريق زيادة عدد الموضوعات ، مما يثير مسألة استنتاج البحث ذي الصلة.

ينتج الخطأ المنهجي عن عوامل لا تتعلق بحجم العينات. ترتبط هذه العوامل التي تولد الخطأ المعياري بعيوب عملية أخذ العينات ، مثل ، على سبيل المثال ، الأخطاء في اختيار وحدات العينة ، والأخطاء في إطار أخذ العينات ، وأخطاء القياس ، وعدم الإجابات ، والإجابات التي لا تتوافق إلى الواقع ، رفض المشاركة أثناء التحقيق ، إلخ.

 


حساب حجم العينة من المجتمع،تحديد حجم العينة PDF،مثال عن حجم العينة،كيف اوجد حجم العينة،تحديد حجم العينة باستخدام برنامج SPSS

 

 

القائمة البريدية

اشترك في القائمة البريدية لتعرف كل جديد
الاسم الكريم