عند إجراء بحث حول مجموعة من الأشخاص ، نادرًا ما يكون من الممكن جمع البيانات من كل شخص بعينه في تلك المجموعة. بدلاً من ذلك ، يمكنك اختيار عينة تمثل تلك المجموعة أو المجتمع. وفي هذا المقال سنتحدث عن شروط اختيار عينة الدراسة.
مقدمة
العينة هي مجموعة الأفراد الذين سيشاركون بالفعل في البحث، هؤلاء الأشخاص يمثلون مجتمع الدراسة. ولاستخلاص استنتاجات صحيحة من العينة، عليك أن تقرر بعناية كيف ستختار عينة تمثل المجتمع ككل.
هناك نوعان من طرق أخذ العينات: (شروط اختيار عينة الدراسة)
- أخذ العينات الاحتمالية: والذي يتضمن اختيارًا عشوائيًا ، مما يسمح لك بعمل استنتاجات قوية حول المجموعة بأكملها.
- أخذ العينات غير الاحتمالية: يتضمن اختيارًا غير عشوائي بناءً على معايير أخرى، مما يسمح بجمع البيانات بسهولة.
يجب أن تشرح بوضوح كيف اخترت عينتك في قسم المنهجية في ورقتك أو أطروحتك، هذا شرط من شروط اختيار عينة الدراسة.
شروط اختيار عينة الدراسة/ معايير أخذ العينات
يجب على الباحث أن يتذكر أن هناك تكلفتين متضمنتين في تحليل أخذ العينات ، وهما تكلفة جمع البيانات وتكلفة الاستدلال غير الصحيح الناتج عن البيانات. (شروط اختيار عينة الدراسة)
يجب على الباحث أن يضع في الاعتبار سببين للاستنتاجات غير الصحيحة، وهما: التحيز المنهجي والخطأ أخذ العينات. ينتج التحيز المنهجي عن أخطاء في إجراءات أخذ العينات ، ولا يمكن تقليله أو القضاء عليه بزيادة حجم العينة. يمكن اكتشاف الأسباب المسؤولة عن هذه الأخطاء وتصحيحها عن طريق الالتزام بالمعايير التالية:
أولاً: اختيار إطار مناسب لأخذ العينات
إذا كان إطار أخذ العينات غير مناسب ، أي أن هناك تمثل غير صحيح لمجتمع الدراسة ، فسيؤدي ذلك إلى تحيز منهجي.
ثانياً: اختيار آلية تقدير العينات بشكل دقيق
إذا كانت آلية تقدير العينات غير دقيقة باستمرار ، فسيؤدي ذلك إلى تحيز منهجي. في عمل المسح ، يمكن أن ينتج التحيز المنهجي إذا كان الاستبيان أو القائم بإجراء المقابلة متحيزًا. وبالمثل ، إذا كانت آلية القياس للعينات غير دقيقة، فسيكون هناك تحيز منهجي في البيانات التي يتم جمعها. (شروط اختيار عينة الدراسة)
ثالثاً: التعامل الصحيح مع العينات التي لا تستجيب
إذا لم نتمكن من أخذ عينات من جميع الأفراد الذين تم تضمينهم في البداية في العينة ، فقد ينشأ تحيز منهجي. في هذه الحالة يجب على الباحث أن يتعامل مع الأزمة التي نشأت بأي شكل، وألا يسمح بالحصول على نتائج غير صحيحة أو سلبية.
رابعاً: مبدأ عدم التحديد
نجد في بعض الأحيان أن العينات يتصرفون بشكل مختلف عند إخضاعهم للمراقبة عما يفعلونه عندما يظلون في مواقف غير ملحوظة. في هذه الحالة قد يرغب الباحث في اللجوء إلى مبدأ عدم التحديد، والذي يقضي بعدم إيضاح عملية المراقبة للمستجيبين.
خامساً: التعامل مع تحيز المستجيبين في الابلاغ عن البيانات
غالبًا ما يكون تحيز المستجيبين في الإبلاغ عن البيانات أمراً طبيعياً، وسببًا للتحيز المنهجي في العديد من المواقف. عادة ما يكون هناك تحيز هابط في البيانات التي تم جمعها من قبل دائرة الضرائب الحكومية، بينما نجد تحيزًا تصاعديًا في البيانات التي تم جمعها من قبل بعض المنظمات الاجتماعية. (شروط اختيار عينة الدراسة)
على الباحث أن يكون حيادياً ومنطقياً أثناء التعامل مع المستجيبين، لئلا يتعامل المستجيب مع الاستبيان أو المقابلة على أنها أمر شخصي أو يترتب عليه أحداث معينة في وقت قريب.
المبادئ الثلاثة الرئيسية لأخذ العينات
سيكون من الجيد إن كان لديك تصميماً نموذجياً مسبقاً يساعدك على تحديد حجم العينة التي تحتاجها، سيساعدك أي تصميم مساعد على فهم مبادئ أخذ العينات المختلفة بشكل أوضح، وهنا نتناول أبرز ثلاث مبادئ لأخذ العينات بشيء من التفصيل:
أولاً: سيساعد اختيار المستجيبين بشكل عشوائي على تجنب التحيز
يعد الاختيار العشوائي للمستجيبين أمرًا ضروريًا للحصول على مجموعة بيانات جيدة. هذا يعني أنه لا يمكنك ببساطة اختيار المستجيبين الموجودين في أماكن سهلة ومريحة أو من أفضل المرافق / المواقع. بمعنى أنه يجب أن يكون لكل فرد من مجتمع الدراسة فرصة مساوية في الاختيار لضمان التمثيل الصحيح لمجتمع الدراسة.
ثانياً: اجعل أخذ العينات مجديًا وبأسعار معقولة
للحصول على مجموعة البيانات المثالية ، عليك إجراء مقابلة مع كل مستجيب في دراستك. هذا مكلف للغاية ويستغرق وقتًا طويلاً، لذلك نجري بدلاً من ذلك مقابلة مع عينات محددة. (شروط اختيار عينة الدراسة)
الجانب السلبي لأخذ العينات هو أنه يقلل من الدقة. ستكون عملية تحديد العينة التي تحتاج إلى استخدامها مسألة موازنة بين الجدوى والقدرة على تحمل التكاليف مقابل الدقة.
ثالثاً: اجعل العينة كبيرة بما يكفي لتكون النتائج بالدقة المطلوبة
لتبسيط الأمور ، قم بتوفير الحد الأدنى لحجم العينة الذي سيوفر لك مستوى مقبول من الدقة. إذا كان بإمكانك جعل العينة أكبر من الحد الأدنى ، فسيساعد ذلك في زيادة الدقة. يرجى ملاحظة أن أي حجم أقل من الحد الأدنى سيؤدي إلى نتيجة غير دقيقة وغير صحيحة.
أمور يجب مراعاتها عند اختيار العينات
عند اختيار حجم العينة ، يجب مراعاة الأمور التالية:
- ما هي معلمات مجتمع الدراسة التي نريد تقديرها؟
- ما هي تكلفة أخذ العينات مقارنة بأهمية المعلومات؟
- ما الذي نعرفه بالفعل عن مجتمع الدراسة/العينات؟
- ما مدى تقلب وتغير العينات؟ (شروط اختيار عينة الدراسة)
- التطبيق العملي: ما مدى صعوبة جمع البيانات؟
- ما مدى الدقة التي نريد أن تكون عليها التقديرات النهائية؟
عادةً ما يكون الحد الأقصى الجيد لحجم العينة حوالي 10٪ من مجتمع الدراسة.
أخطاء أخذ العينات
أخطاء أخذ العينات هي الاختلافات العشوائية في تقديرات العينة حول معلمات مجتمع الدراسة الحقيقية. نظرًا لأنها تحدث بشكل عشوائي ومن المرجح أن تكون في أي من الاتجاهين ، فإن طبيعتها تكون من النوع التعويضي، والقيمة المتوقعة لمثل هذه الأخطاء تساوي الصفر.
يمكن قياس الخطأ في أخذ العينات لتصميم العينة وحجمها. عادة ما يسمى قياس خطأ أخذ العينات “دقة خطة أخذ العينات”. إذا قمنا بزيادة حجم العينة ، يمكن تحسين الدقة. لكن زيادة حجم العينة له حدوده الخاصة ، حيث تزيد العينة الكبيرة من تكلفة جمع البيانات وتعزز أيضًا التحيز المنهجي. (شروط اختيار عينة الدراسة)
وبالتالي فإن الطريقة الفعالة لزيادة الدقة هي اختيار تصميم أفضل للعينة يحتوي على خطأ أصغر في أخذ العينات. ومع ذلك ، من الناحية العملية ، يفضل الناس تصميمًا أقل دقة لأنه من الأسهل اعتماده وأيضًا بسبب حقيقة أنه يمكن التحكم في التحيز المنهجي بطريقة أفضل في مثل هذا التصميم.
خاتمة
أحياناً، تتناقص أخطاء أخذ العينات مع زيادة حجم العينة ، وليس شرطاً أن تقل نسبة الأخطاء إن تمت زيادة حجم العينة. باختصار ، أثناء اختيار إجراء أخذ العينات ، يجب على الباحث التأكد من أن الإجراء يتسبب في حدوث خطأ صغير نسبيًا ويساعد على التحكم في التحيز المنهجي بطريقة أفضل. (شروط اختيار عينة الدراسة)
طالع أيضاً: تصميم العينات في البحث العلمي
شروط اختيار عينة الدراسة - المدونة العربية - استرجع من: [https://blog.ajsrp.com/?p=30667]