Enter your email address below and subscribe to our newsletter

رسم توضيحي يصور طرق أخذ العينة المستخدمة في بحوث التسويق.

المعاينة والعينة في بحوث التسويق

Share your love

أهلًا بكم جميعًا في محاضرة اليوم التي سنتناول فيها موضوعًا بالغ الأهمية في بحوث التسويق، ألا وهو المعاينة والعينة في بحوث التسويق. في المحاضرات السابقة، تعرّفنا على أدوات جمع البيانات الأولية، وهي عملية تتطلب في أغلب الأحيان اللجوء إلى المعاينة.

سنتناول في هذه المحاضرة مفهوم المعاينة بشكل تفصيلي، و أهميته في توفير الوقت والجهد والمال، و سنستعرض أنواع المعاينة المختلفة، مع التركيز على مزايا وعيوب كل نوع، وذلك لمساعدتكم على اختيار الأنسب لاحتياجاتكم البحثية. سنتطرق أيضًا إلى كيفية تحديد حجم العينة المناسب، وكيفية ضمان تمثيلية العينة للسوق المستهدف. ستشمل المحاضرة أمثلة عملية توضح تطبيق المفاهيم النظرية على أرض الواقع. في نهاية المحاضرة، سيكون لديكم فهم واضح لكيفية استخدام المعاينة بفعالية في بحوث التسويق الخاصة بكم.

جدول المحتويات

مفهوم أخذ العينات

إن مفهوم أخذ العينات هو جانب أساسي من جوانب حياتنا اليومية. يتضمن أخذ العينات اختيار عدد صغير نسبيًا من العناصر من مجموعة أكبر ومحددة واستخدام المعلومات التي تم جمعها من هذه المجموعة الفرعية الأصغر لإصدار أحكام حول المجتمع الأكبر. عندما يتم مسح كل فرد داخل مجموعة سكانية، يشار إلى ذلك باسم التعداد. تسمى البيانات التي تم الحصول عليها من مجموعة فرعية من السكان إحصائية (مشتقة من العينة).

 يستخدم الباحثون إحصائية العينة هذه لاستخلاص استنتاجات حول معلمة المجتمع  محل الاهتمام. يتم استخدام أخذ العينات بشكل شائع عندما يكون إجراء التعداد غير عملي أو غير معقول. في الحالات التي يكون فيها التعداد ممكنًا، يهدف الباحث إلى جمع البيانات الأولية من كل عضو في المجتمع  المستهدفين المحددين.

متى يكون التعداد مناسبًا في بحوث التسويق؟

التعداد هو عملية جمع البيانات من كل فرد في مجتمع معين. في سياق بحوث التسويق، قد يبدو التعداد عملية شاقة ومكلفة، ولكن هناك حالات يكون فيها الخيار الأمثل والأكثر دقة.

متى يكون التعداد هو الخيار الأفضل في بحوث التسويق؟

  • حجم السوق صغير: إذا كان السوق المستهدف صغيرًا جدًا، فإن تكلفة إجراء تعداد تكون أقل بكثير، ويمكن الحصول على معلومات دقيقة عن كل عميل.
  • أهمية كل عميل: في بعض الأسواق، يكون كل عميل ذا قيمة كبيرة للشركة، مما يجعل فهم احتياجاته ورغباته أمرًا بالغ الأهمية. في هذه الحالة، قد يكون التعداد هو الطريقة الوحيدة للحصول على معلومات شاملة عن كل عميل.
  • تغيرات سريعة في السوق: إذا كان السوق يشهد تغييرات سريعة ومتكررة، فإن التعداد يمكن أن يوفر معلومات مستمرة ومحدثة عن سلوك المستهلك.
  • منتجات أو خدمات مخصصة للغاية: إذا كانت الشركة تقدم منتجات أو خدمات مخصصة للغاية لقطاعات صغيرة من السوق، فإن التعداد يمكن أن يساعد في فهم احتياجات هذه القطاعات بشكل أفضل.
  • دراسات أكاديمية أو حكومية: في بعض الدراسات الأكاديمية أو الحكومية، قد يكون من الضروري إجراء تعداد للحصول على بيانات دقيقة وموثوقة.

متى تكون العينة مناسبة

قد تكون العينة مفيدة هي الخيار الافضل في الحالات التالية:

  • حجم المجتمع كبير: عندما يكون عدد الأشخاص الذين نريد دراستهم كبيرًا جدًا.
  • الموارد محدودة: عندما يكون لدينا ميزانية ووقت محدودين.
  • الحاجة الى المعلومات في وقت قصير جدا: فقد تضيع فرصة اتخاذ قرار سريع عند جمع المعلومات من المجتمع الكبير
  • توفير الوقت والمال: إجراء دراسة على عينة أصغر من المجتمع بأكمله يقلل من التكاليف والوقت اللازمين لجمع البيانات وتحليلها.
  • سهولة الإدارة: من الأسهل تنظيم وإدارة مسح أو دراسة على مجموعة أصغر من الأشخاص.
  • جودة البيانات: يمكن للباحثين تخصيص المزيد من الوقت لكل مشارك في العينة، مما يؤدي إلى الحصول على بيانات أكثر تفصيلاً ودقة.
  • مناسبة للمجتمعات المتجانسة: إذا كان أفراد المجتمع متشابهين إلى حد كبير، فإن عينة صغيرة يمكن أن تمثلهم بشكل جيد.

المجتمع والعينة    

المجتمع: عبارة عن مجموعة إجمالية يمكن تحديدها أو تجميع العناصر التي تهم الباحث والمرتبطة بالمشكلة المحددة. تتكون مجموعة المجتمع المستهدفة المحددة من المجموعة الكاملة من العناصر التي تم تحديدها خصيصًا للتحقيق وفقًا لأهداف مشروع البحث.

العنصر:  هو الشخص أو الشيء الذي يتم البحث عن البيانات والمعلومات منه. في البحث، يكون العنصر منتجًا معينًا أو مجموعة من الأفراد. يجب أن تكون العناصر فريدة وقابلة للعد وعندما يتم جمعها معًا، فإنها تشكل مجموعة المجتمع المستهدفة بالكامل. يجب أن تتضمن عناصر مجموعة المجتمع المستهدفة منتجًا استهلاكيًا معينًا أو مجموعة محددة من الأشخاص أو منظمات محددة.

العينة هي عناصر مجموعة المجتمع المستهدفة المتاحة للاختيار أثناء عملية أخذ العينات.

العوامل المؤثرة في اختيار تصميم العينة

  1.  أهداف البحث

تحدد أهداف البحث نوع المعلومات التي نبحث عنها. هل نريد فهم أعمق لظاهرة معينة (بحث نوعي)، أم نريد أرقامًا وإحصائيات دقيقة (بحث كمي)؟ فاذا كان البحث نوعيا فعادة ما يتطلب عينات أصغر، وتركيزًا على عمق البيانات وليس عرضها. أما لو كان البحث كميا فغنه يتطلب عينات أكبر، وتركيزًا على القياس الدقيق والتحليل الإحصائي.

  • درجة الدقة المطلوبة :

ونعني به درجة التسامح مع الخطأ: هل يمكننا قبول هامش خطأ كبير في نتائجنا، أم نحتاج إلى نتائج دقيقة للغاية؟ فغذا كنا نرغب في الحصول على نتائج ذات دقة عالية فهذا يتطلب منا عينات أكبر وأكثر تمثيلًا للسكان. أم عندما نطلب نتائد ذات دقة متوسطة فهذه تسمح لنا بعينات أصغر وربما طرق أخذ عينات أبسط.

  • توفر الموارد

ونقصد بها الميزانية والوقت: ما هي القيود المالية والزمنية المتاحة للبحث؟

فإذا كانت الموارد محدودة فهذه قد تجبر الباحث على اختيار عينات أصغر، أو استخدام طرق أخذ عينات أقل تكلفة. أما إذا كانت الموارد وفيرة، فإنها تسمح بتنفيذ تصميمات عينات أكثر تعقيدًا وكلفة.

  •  الإطار الزمني

أي موعد التسليم: ما هو الوقت المتاح لإكمال البحث؟

ففي حالة ما اذا كان الوقت قصيرا فقد يتطلب استخدام طرق أخذ عينات سريعة، حتى لو كانت أقل دقة. أما اذا كان الوقت كافيا فيسمح بتنفيذ طرق أخذ عينات أكثر تعقيدًا ودقة.

  • المعرفة المتقدمة بالمجتمع المستهدف

وهنا نتساءل: هل لدينا قائمة كاملة بأفراد السكان الذين نريد دراستهم؟

فإذا كانت القوائم كاملة ، فإنها تسمح باستخدام طرق أخذ عينات احتمالية، حيث يتم اختيار الأفراد بشكل عشوائي من القائمة. أما اذ كانت القوائم غير كاملة فإنها  قد تجبر الباحث على استخدام طرق أخذ عينات غير احتمالية.

  •  نطاق البحث

هل البحث محلي، وطني، أم دولي؟ ففي حالة نطاق البحث واسع فإنه يتطلب تصميم عينة أكثر تعقيدًا، خاصة إذا كان  المجتمع منتشر جغرافياً. إما اذا كان ضمن نطاق ضيق فإنه يسمح بتصميم عينة أبسط.

  • احتياجات التحليل الإحصائي

هل نحتاج إلى إجراء تحليلات إحصائية معقدة على البيانات؟ ففي حالة احتياج الباحث لتحليلات معقدة فإنها تتطلب عينات كبيرة وتمثيلية، وغالباً ما تستخدم طرق أخذ عينات احتمالية. أما اذا كانت الحاجة لتحليلات بسيطة فهي قد تسمح بعينات أصغر وربما طرق أخذ عينات غير احتمالية. باختصار، اختيار تصميم العينة هو عملية تتطلب تقييمًا دقيقًا لجميع هذه العوامل. الهدف النهائي هو الحصول على عينة تمثل المجتمع المستهدف بشكل دقيق، وتسمح لنا بتحقيق أهداف البحث بأكبر قدر ممكن من الدقة.

خطة أخذ العينات

خطة أخذ العينات هي المخطط أو الإطار المطلوب لضمان أن البيانات الأولية التي تم جمعها تمثل المجتمع المستهدف المحدد. تتضمن خطة أخذ العينات الجيدة الخطوات التالية:

 (1) تحديد المجتمع المستهدف،

 (2) تحديد طريقة جمع البيانات،

 (3) تحديد إطارات أخذ العينات المطلوبة،

 (4) تحديد طريقة أخذ العينات المناسبة،

 (5) تحديد أحجام العينات اللازمة ومعدلات الاتصال الإجمالية،

 (6) إنشاء خطة تشغيل لاختيار وحدات أخذ العينات،

 و(7) تنفيذ الخطة التشغيلية.

خطوات وضع خطة أخذ العينات

الخطوة 1: تحديد المجتمع المستهدف

عند إجراء أي بحث، فإن الخطوة الأولى والأكثر أهمية هي تحديد المجتمع المستهدف. يشير المجتمع المستهدف إلى المجموعة المحددة من الأفراد أو الأشياء التي سيتم دراستها. هذا التحديد الدقيق يوفر إطارًا واضحًا للباحث، مما يساعده على جمع البيانات ذات الصلة وتحليلها بدقة.

كيف يتم تحديد المجتمع المستهدف؟

  1. تحديد هدف البحث: ما هو السؤال الذي يسعى الباحث للإجابة عليه؟
  2. وصف المجتمع: من هم الأفراد أو الأشياء التي سيتم دراستها؟
  3. تحديد المعايير: ما هي الخصائص التي يجب أن يتوافر بها أفراد المجتمع؟ (مثل العمر، الجنس، المهنة، الخ.)
  4. استبعاد غير ذي الصلة: من هم الأفراد أو الأشياء التي لن يتم تضمينها في الدراسة؟

الخطوة 2: حدد طريقة جمع البيانات

بعد تحديد المجتمع المستهدف، يواجه الباحث قرارًا هامًا: كيف سيجمع البيانات الأولية المطلوبة من عناصر المجتمع المستهدف؟ هل سيعتمد على أسلوب المقابلة، أم سيستخدم الاستبيانات للحصول على كم كبير من البيانات بسرعة؟ هذا الاختيار يعتمد على طبيعة البحث وأهدافه، ويساعد في تحديد حجم العينة المناسبة

الخطوة 3: تحديد إطار أخذ العينات المطلوب

بعد تحديد من أو ماذا يجب دراسته، يحتاج الباحث إلى إعداد قائمة تضم الوحدات المؤهلة لأخذ العينات. هذه القائمة، أو “إطار أخذ العينات”، يجب أن تحتوي على معلومات كافية عن كل وحدة لجعل التواصل معها ممكنًا. إذا كان إطار أخذ العينات غير مكتمل، تقل فرصة الحصول على عينة تمثيلية. يمكن إنشاء هذه القوائم من مصادر مختلفة، لكن يجب على الباحث الانتباه لأي فجوات أو أخطاء قد تظهر في الإطار، لأنها تؤثر سلبًا على تمثيل العينة.

الخطوة 4: حدد طريقة أخذ العينات المناسبة

يجب على الباحث الاختيار بين نوعين من اتجاهات أخذ العينات: الاحتمالية وعدم الاحتمالية.

إن استخدام طريقة أخذ العينات الاحتمالية سوف يؤدي دائمًا إلى الحصول على معلومات أفضل وأكثر دقة حول معلمات المجتمع المستهدف مقارنة بأي من طرق أخذ العينات غير الاحتمالية المتاحة.

إن أخذ العينات الاحتمالية له العديد من المزايا مقارنة بأخذ العينات غير الاحتمالية:

 أولاً، يسمح للباحث بإثبات تمثيل العينة.

 ثانيًا، يسمح ببيان صريح حول مقدار التباين الذي يتم إدخاله، لأنه يتم استخدام العينة بدلاً من تعداد المجتمع.

ثالثا، يجعل من الممكن تحديد التحيزات المحتملة بشكل أكثر وضوحًا.

الخطوة 5: تحديد أحجام العينات اللازمة ومعدلات الاتصال الإجمالية

يهدف الباحث في هذه الخطوة إلى تحديد حجم العينة الذي يضمن الحصول على نتائج دقيقة وموثوقة. يتم ذلك من خلال تقييم مدى تباين الخصائص التي يتم دراستها في المجتمع المستهدف، وتحديد مستوى الثقة المطلوب في النتائج، وحساب هامش الخطأ المسموح به.

الخطوة 6: إنشاء خطة تشغيلية لاختيار وحدات العينة

يهدف الباحث في هذه الخطوة إلى وضع خطة عمل واضحة لضمان التواصل الفعال مع جميع أفراد العينة. تتضمن هذه الخطة تحديد الأدوات والتقنيات التي ستستخدم للوصول إلى المستجيبين، وتوفير إرشادات مفصلة للمحاورين حول كيفية التعامل مع مختلف السيناريوهات التي قد تنشأ أثناء عملية جمع البيانات.

الخطوة 7: تنفيذ الخطة التشغيلية

في بعض مشاريع البحث، تشبه هذه الخطوة إجراء أنشطة جمع البيانات فعليًا. (على سبيل المثال، الاتصال الفعلي بالمستجيب المحتمل لإجراء مقابلة هاتفية). الشيء المهم في هذه المرحلة هو الحفاظ على الاتساق والتحكم.

طرق أخذ العينات

تعتبر طرق أخذ العينات حجر الزاوية في العديد من الدراسات الإحصائية، حيث تساهم في اختيار عينة تمثيلية من مجتمع الدراسة لتعميم النتائج عليه. وتنقسم هذه الطرق بشكل رئيسي إلى نوعين:

  • أخذ العينات الاحتمالية: تتميز هذه الطريقة بإعطاء كل عنصر في المجتمع فرصة معروفة وغير صفريه للاختيار. وهذا يعني أنه يمكن حساب احتمال اختيار كل عنصر، مما يسمح بتقدير دقة النتائج وتعميمها على المجتمع بأكمله. ومن أهم مزايا هذا النوع:
    • تمثيلية العينة: تضمن هذه الطريقة أن تكون العينة ممثلة للمجتمع، مما يقلل من التحيز في النتائج.
    • دقة التقديرات: يمكن حساب هامش الخطأ في التقديرات، مما يعطي فكرة عن مدى ثقة النتائج.
    • تعميم النتائج: يمكن تعميم النتائج التي تم الحصول عليها على المجتمع بأكمله بثقة معينة.
  • أخذ العينات غير الاحتمالية: في هذا النوع، لا يتم تحديد فرصة اختيار كل عنصر بشكل عشوائي، بل يتم اختيار العناصر بناءً على معايير محددة.

المقارنة بين طرق أخذ العينات الاحتمالية وغير الاحتمالية

العاملأخذ العينات الاحتماليةأخذ العينات غير الاحتمالية
1. قائمة عناصر المجتمعقائمة كاملة ضروريةليست ضرورية
2. معلومات عن وحدات أخذ العيناتتحديد كل وحدةالحاجة إلى تفاصيل حول العادات، الأنشطة، السمات، إلخ.
3. مهارة أخذ العيناتمطلوبة مهارةلا تحتاج إلى مهارة كبيرة
4. متطلبات الوقتمستهلك للوقت أكثرأقل استهلاكًا للوقت
5. تكلفة كل وحدة مجمعةمعتدلة إلى عاليةمنخفضة
6. تقدير المعلمات السكانيةغير متحيزمتحيز
7. تمثيلية العينةمضمونةغير قابلة للتحديد
8. الدقة والموثوقيةمحسوبة بفترات الثقةغير معروفة
9. قياس خطأ أخذ العيناتمقاييس إحصائيةلا يوجد مقياس حقيقي متاح

أنواع العينات الاحتمالية

أخذ العينات العشوائية البسيطة:

هو إجراء أخذ عينات احتمالي يضمن أن كل وحدة أخذ عينات تشكل المجتمع المستهدف المعرفة لها فرصة معروفة ومتساوية وغير صفرية للاختيار. على سبيل المثال، لنفترض أن مدرسًا قرر سحب عينة من 10 طلاب (n = 10) من بين جميع الطلاب في فصل بحث التسويق الذي يتكون من 30 طالبًا (N = 30). يمكن للمدرس كتابة اسم كل طالب على ورقة منفصلة متطابقة ووضع جميع الأسماء في وعاء. سيكون لكل طالب احتمال متساوٍ ومعروف للاختيار لعينة بحجم معين يمكن التعبير عنه بالصيغة:

احتمال الاختيار = حجم العينة / حجم المجتمع.

حجم المجتمع هنا، سيكون لدى كل طالب فرصة 10/30 (أو 0.33) ليتم اختياره عشوائيًا في العينة المسحوبة. وعندما يصبح المجتمع المستهدف كبيرا، تصبح عملية سحب العينة أكثر تعقيدًا. لذلك، يتم استخدام جداول الأرقام العشوائية لتحديد العناصر التي ستشملها العينة بطريقة عشوائية. هذه الجداول تحتوي على أرقام عشوائية يتم توليدها بواسطة برامج كمبيوتر متخصصة.

نستخدم فقط تلك الأرقام العشوائية التي تطابق الأرقام ضمن النطاق المقبول من 01 إلى 30. الأرقام التي تقع خارج النطاق المقبول سيتم تجاهلها. وبالتالي، سنختار الطلاب الذين يحملون الأرقام 14، 20، 25، 05، 09، 18، 06، 16، 08، و 30.

أنواع طرق أخذ العينات

طرق أخذ العينات
طرق أخذ العينات الاحتماليةطرق أخذ العينات غير الاحتمالية
أخذ العينات العشوائية البسيطةأخذ العينات الملائمة
أخذ العينات العشوائية المنهجيةأخذ العينات الحكمية
أخذ العينات العشوائية الطبقيةأخذ العينات الحصصية
أخذ العينات العنقوديةأخذ العينات المتتالية

جدول: خطوات أخذ عينة عشوائية بسيطة باستخدام جدول الأرقام العشوائية

الخطوةالوصف
1تحديد المجتمع: تحديد المجموعة الكاملة التي نريد دراستها (مثل جميع طلاب الصف).
2تحديد حجم العينة: تحديد عدد الأفراد الذين سيتم اختيارهم من المجتمع.
3ترقيم أفراد المجتمع: تعيين رقم فريد لكل فرد في المجتمع.
4اختيار جدول الأرقام العشوائية: اختيار جدول يحتوي على أرقام عشوائية.
5تحديد نقطة البداية: اختيار رقم عشوائي في الجدول كنقطة بداية.
6قراءة الأرقام: قراءة الأرقام من الجدول وفقًا لقاعدة معينة (مثل قراءة الأرقام عموديًا أو أفقيًا).
7اختيار الأفراد: اختيار الأفراد الذين تتوافق أرقامهم مع الأرقام المقروءة من الجدول.
8تكرار الخطوة السابقة: تكرار الخطوة السابقة حتى يتم اختيار العدد المطلوب من الأفراد.

مزايا وعيوب أخذ العينات العشوائية البسيطة:

مزايا أخذ العينات العشوائية البسيطة:
  • سهولة الفهم والتنفيذ: تعتبر هذه الطريقة بسيطة وواضحة، مما يسهل فهمها وتطبيقها.
  • تمثيلية العينة: تضمن هذه الطريقة أن يكون لكل فرد في المجتمع فرصة متساوية للاختيار، مما يؤدي إلى عينة تمثل المجتمع بشكل جيد.
  • تقديرات غير متحيزة: تسمح هذه الطريقة بالحصول على تقديرات دقيقة لخصائص المجتمع.
  • تحديد هامش الخطأ: يمكن تحديد هامش الخطأ المتوقع للنتائج، مما يعطي مؤشراً على مدى دقة التقديرات.
عيوب أخذ العينات العشوائية البسيطة:
  • صعوبة الحصول على قائمة شاملة: تتطلب هذه الطريقة وجود قائمة كاملة وحديثة بجميع أفراد المجتمع، وهو أمر قد يكون صعبًا في بعض الحالات، خاصة للمجتمعات الكبيرة.
  • عدم ملاءمة المجتمعات الكبيرة: قد تكون هذه الطريقة غير عملية للمجتمعات الكبيرة جدًا أو التي تفتقر إلى قوائم مفصلة بأفرادها.

أخذ العينات العشوائية المنتظمة

العينة العشوائية المنهجية تشبه العينة العشوائية البسيطة ولكنها تتطلب تنظيم قائمة العينة المستهدفة بطريقة ما، مثل قائمة العملاء أو دافعي الضرائب أو سجلات العضوية. أصبحت هذه الطريقة بديلاً شائعًا جدًا لعينة الاحتمالية في ممارسات البحث. بالمقارنة مع العينة العشوائية البسيطة، يمكن أن تكون العينة المنهجية أقل تكلفة وأسرع في التنفيذ. عند تطبيقها بشكل صحيح، فإنها تنتج عينة تشبه إلى حد كبير جودة العينة الناتجة عن العينة العشوائية البسيطة.

لاستخدام العينة العشوائية المنهجية، يجب على الباحث أولاً أن يكون لديه قائمة كاملة بجميع وحدات العينة المحتملة التي تشكل السكان المستهدفين. ثم يتم تحديد وحدات العينة الفردية باستخدام “فاصل التخطي”، والذي يتم حسابه عن طريق قسمة حجم السكان الإجمالي على حجم العينة المطلوب. الصيغة هي كما يلي:

**فاصل التخطي = حجم قائمة المجتمع المستهدف / حجم العينة المرغوب فيه

على سبيل المثال، إذا احتاج الباحث إلى عينة من 100 وحدة من سكان مستهدفين يبلغ عددهم 1000، فإن فاصل التخطي سيكون 10 (1000 ÷ 100). بمجرد تحديد فاصل التخطي، يختار الباحث عشوائيًا نقطة بداية ويختار كل وحدة من كل 10 وحدات حتى يتم تغطية القائمة بالكامل.ملاحظات:

  • أخذ العينات العشوائية البسيطة: هي طريقة لاختيار عينة عشوائية بحيث يكون لكل فرد في المجتمع فرصة متساوية في الاختيار.
  • أخذ العينات العشوائية المنتظمة: هي طريقة لاختيار عينة عشوائية بحيث يتم اختيار كل فرد بعد فاصل ثابت من الأفراد في القائمة.
  • فاصل التخطي: هو المسافة بين وحدتي عينة متتاليتين في أخذ العينات العشوائية المنتظمة.
  • مجتمع العينة المستهدف: هو المجموعة الكاملة التي نريد دراستها.
الخطوةالوصف
الخطوة الأولىالحصول على قائمة بجميع العناصر التي يمكن اختيارها من المجتمع المستهدف (مثل قائمة بأسماء الطلاب، أو قائمة بأسماء العملاء). يجب أن تكون هذه القائمة شاملة وتمثل المجتمع بشكل جيد.
الخطوة الثانيةتحديد حجم العينة المطلوبة: تحديد العدد الإجمالي للعناصر التي تريد اختيارها من القائمة. كما يجب تحديد الحجم الإجمالي للمجتمع المستهدف (أي العدد الكلي للعناصر في القائمة).
الخطوة الثالثةحساب فاصل التخطي: يتم حساب فاصل التخطي بقسمة الحجم الإجمالي للمجتمع المستهدف على حجم العينة المطلوبة. هذا الفاصل يمثل المسافة بين كل عنصر وآخر يتم اختياره في العينة.
الخطوة الرابعةاختيار نقطة بداية عشوائية: باستخدام جدول أرقام عشوائية أو برنامج حاسوبي، يتم اختيار رقم عشوائي بين 1 وحتى فاصل التخطي. هذا الرقم يمثل العنصر الأول الذي سيتم اختياره في العينة.
الخطوة الخامسةتحديد باقي العناصر في العينة: بدءًا من العنصر الذي تم اختياره في الخطوة الرابعة، يتم إضافة فاصل التخطي بشكل متكرر لاختيار باقي العناصر في العينة. يستمر هذا حتى يتم اختيار العدد المطلوب من العناصر.

مثال توضيحي:

لنفترض أن لدينا قائمة بـ 1000 طالب، ونريد اختيار عينة عشوائية مكونة من 100 طالب.

  1. فاصل التخطي:   1000 طالب / 100 طالب = 10
  2. نقطة البداية: نختار رقمًا عشوائيًا بين 1 و 10، لنفترض أن الرقم هو 7.
  3. اختيار العينة: نبدأ بالطالب رقم 7، ثم نختار الطالب رقم 17 (7+10)، ثم 27، وهكذا حتى نصل إلى الطالب رقم 997.

مزايا وعيوب أخذ العينات المنتظمة:

المزايا:

  • سهولة التنفيذ: تعتبر طريقة بسيطة وسهلة التطبيق مقارنة ببعض الطرق الأخرى.
  • سرعة: تقلل من الوقت والجهد اللازم لسحب العينة.
  • اقتصادية: تعتبر طريقة أقل تكلفة مقارنة ببعض الطرق الأخرى.
  • عشوائية نسبية: تضمن إلى حد ما أن تكون العينة ممثلة للمجتمع، شريطة عدم وجود أنماط خفية في البيانات.

العيوب:

  • أنماط خفية: قد تؤدي أنماط خفية في البيانات إلى عينة غير تمثيلية.
  • حاجة إلى قائمة كاملة: تتطلب معرفة عدد الوحدات بدقة، وهو أمر قد يكون صعبًا في بعض الحالات، خاصة للمجتمعات الكبيرة.
  • حساسية للترتيب: إذا كان هناك ترتيب معين في القائمة، فقد يؤثر ذلك على تمثيلية العينة.

أخذ العينات العشوائية الطبقية

يتطلب أخذ العينات العشوائية الطبقية فصل مجتمع العينة المستهدف المحدد إلى مجموعات مختلفة تسمى طبقات، واختيار عينات من كل طبقة. الهدف من الطبقية هو تقليل التباين (أو الانحراف) داخل كل طبقة وزيادة الاختلافات بين الطبقات. ببعض الطرق، يمكن مقارنة أخذ العينات العشوائية الطبقية بتجزئة مجتمع العينة المستهدف إلى مجموعات أصغر وأكثر تجانسًا من العناصر.

لضمان أن العينة تحافظ على الدقة المطلوبة للمجتمع الكلي، يجب سحب عينات تمثيلية من كل مجموعة فرعية من المجتمعات. يتضمن سحب عينة عشوائية طبقية ثلاث خطوات أساسية:

  1. تقسيم مجتمع العينة المستهدف إلى مجموعات فرعية متجانسة أو طبقات.
  2. سحب عينات عشوائية من كل طبقة.
  3. دمج العينات من كل طبقة في عينة واحدة لمجتمع العينة المستهدف.

ملاحظات:

  • أخذ العينات العشوائية المنتظمة: طريقة سريعة وسهلة ولكنها قد تؤدي إلى عينات غير تمثيلية إذا كانت هناك أنماط خفية في البيانات.
  • أخذ العينات العشوائية الطبقية: طريقة أكثر تعقيدًا ولكنها تضمن تمثيلًا أفضل للمجتمع، خاصة إذا كان المجتمع متجانسًا داخل الطبقات.
  • الطبقات: هي مجموعات فرعية من المجتمع المستهدف تشترك في خصائص مشتركة.

هناك طريقتان رئيسيتان لأخذ العينات الطبقية:

أخذ العينات الطبقية المتناسبة:

في هذه الطريقة، يكون حجم العينة المأخوذة من كل طبقة متناسبًا مع حجم تلك الطبقة في المجتمع الكلي. بمعنى آخر، كلما كانت الطبقة أكبر، كلما كان حجم العينة منها أكبر. على سبيل المثال، إذا كانت طبقة معينة تشكل 20% من المجتمع، فإن العينة المأخوذة من هذه الطبقة ستكون حوالي 20% من حجم العينة الكلي.

أخذ العينات الطبقية غير المتناسبة:

هناك عدة طرق لأخذ العينات الطبقية غير المتناسبة، ولكن الطريقة الأكثر شيوعًا هي التخصيص الأمثل. في هذه الطريقة، يتم تحديد حجم العينة لكل طبقة بناءً على تباين البيانات داخل الطبقة وأهمية الطبقة للدراسة. بمعنى آخر، يتم أخذ عينات أكبر من الطبقات التي يكون فيها التباين أكبر أو التي تعتبر أكثر أهمية للدراسة.

مثال على أخذ العينات الطبقية المتناسبة

لنفترض أننا نريد دراسة رضا العملاء عن مشروب معين. لدينا 600 عميل، 400 منهم موالون للعلامة التجارية و200 يفضلون تجربة منتجات جديدة. إذا أردنا أخذ عينة عشوائية مكونة من 60 عميلاً، فإننا سنقسم العينة بنسبة 10% من كل طبقة، كما هو موضح في الجدول:

نوع المستهلكحجم المجموعةحجم العينة بنسبة 10% مباشرة
موالون للعلامة التجارية40040
يبحثون عن التنوع20020
الإجمالي60060

خطوات سحب عينة عشوائية طبقية

الخطوةالوصف
1تحديد المجتمع المستهدف: الحصول على قائمة شاملة بجميع العناصر التي تشكل المجتمع الذي نريد دراسته.
2اختيار عامل الطبقية: تحديد خاصية معينة تقسم المجتمع إلى مجموعات فرعية (طبقات). يجب أن يكون هذا العامل مرتبطًا بالمتغير الذي نريد دراسته.
3تقسيم المجتمع إلى طبقات: تقسيم قائمة العناصر إلى طبقات متجانسة بناءً على عامل الطبقية الذي تم اختياره.
4تحديد حجم العينة لكل طبقة: تحديد عدد العناصر التي سيتم اختيارها من كل طبقة. يمكن أن يكون هذا التحديد متناسبًا (نسبة العينة في كل طبقة تتناسب مع نسبة الطبقة في المجتمع) أو غير متناسب (يتم اختيار أحجام عينات مختلفة لكل طبقة لأسباب محددة).
5اختيار العينة: اختيار العناصر عشوائيًا من كل طبقة باستخدام طريقة اختيار عشوائية مناسبة (مثل جداول الأرقام العشوائية أو برامج الكمبيوتر).

مثال توضيحي:

لنفترض أننا نريد دراسة آراء الطلاب الجامعيين حول جودة المقررات الدراسية. يمكننا اتباع الخطوات التالية:

  1. المجتمع المستهدف: جميع طلاب الجامعة المسجلين حاليًا.
  2. عامل الطبقية: السنة الدراسية (سنة أولى، سنة ثانية، إلخ).
  3. تقسيم المجتمع: تقسيم قائمة الطلاب إلى أربع طبقات حسب السنوات الدراسية.
  4. حجم العينة: اختيار 10% من طلاب كل سنة دراسية (مثلاً).
  5. اختيار العينة: استخدام جدول أرقام عشوائية لاختيار 10% من الطلاب من كل طبقة.

العينة الطبقية غير المتناسبة

في العينة الطبقية، عندما لا يكون حجم العينة في كل مجموعة متناسبًا مع أحجام المجموعات المعنية، يُعرف ذلك بالعينة الطبقية غير المتناسبة. عندما تتم مقارنة مجموعات متعددة وأحجام مجموعاتها المعنية صغيرة، فإن العينة الطبقية المتناسبة لن تسفر عن حجم عينة كبير بما يكفي لإجراء مقارنات ذات مغزى، ويتم استخدام العينة الطبقية غير المتناسبة. إحدى طرق اختيار أحجام العينات داخل كل مجموعة هي أن يكون هناك أحجام مجموعات متساوية في العينة. في مثال الذين يشربون كثيرًا ويشربون قليلاً، يمكن للباحث اختيار 30 شخصًا من كل من المجموعتين.

مزايا وعيوب العينة الطبقية:

المزايا:

يوفر تقسيم المجتمع المستهدف المحدد إلى طبقات متجانسة العديد من المزايا، بما في ذلك:

  • ضمان التمثيل في العينة؛
  • الفرصة لدراسة كل طبقة وإجراء مقارنة نسبية بين الطبقات؛ و
  • القدرة على أخذ تقديرات للمجتمع المستهدف مع توقع دقة أكبر أو خطأ أقل في العينة الإجمالية.

الصعوبات:

  • ليس دائماً من السهل تحديد المتغير الذي يجب استخدامه كأساس للتصنيف.
  • تحديد عدد الطبقات المناسب أمر صعب، فزيادة عدد الطبقات قد تؤدي إلى نتائج أفضل، ولكنها تزيد من تعقيد العملية.
  • قد لا تكون البيانات اللازمة لتحديد الطبقات متاحة بسهولة

العينة العنقودية

أخذ العينات العنقودية

أخذ العينات العنقودية هي طريقة لاختيار عينة من مجموعة كبيرة، حيث نقسم هذه المجموعة إلى مجموعات أصغر (عناقيد) ثم نختار عينة من هذه العناقيد. تخيل أنك تريد دراسة آراء الطلاب في جامعة كبيرة، بدلاً من اختيار طلاب بشكل عشوائي من القائمة الكاملة، يمكنك تقسيم الجامعة إلى كليات (عناقيد) ثم اختيار عينة من الكليات، وبعد ذلك تختار عينة من الطلاب داخل كل كلية مختارة.

أنواع أخذ العينات العنقودية:

  • أخذ العينات العنقودية أحادي المرحلة: يتم اختيار عناقيد عشوائية ثم يتم دراسة جميع العناصر داخل العناقيد المختارة.
  • أخذ العينات العنقودية متعدد المراحل: يتم اختيار عناقيد عشوائية، ثم يتم اختيار عينة عشوائية من العناصر داخل كل عنقود مختار.

مزايا أخذ العينات العنقودية:

  • فعالة من حيث التكلفة: خاصة عند دراسة مناطق جغرافية واسعة.
  • سهولة التنفيذ: لا تحتاج إلى قائمة كاملة بجميع الأفراد.

عيوب أخذ العينات العنقودية:

  • دقة أقل: إذا كانت العناقيد متجانسة جداً (أي أن الأفراد داخل العنقود متشابهون جداً)، فإن العينة قد لا تمثل التباين الكامل في المجتمع.
  • تقديرات أقل دقة: عادةً ما تكون تقديرات المعلمات أقل دقة مقارنة بأخذ العينات العشوائية البسيطة.

مقارنة بين عملية أخذ العينات الطبقية وعملية أخذ العينات العنقودية في الجدول التالي:

أخذ العينات الطبقيةأخذ عينات المجموعات العنقودية
تجانس داخل المجموعةتجانس بين المجموعات
تجانس بين المجموعاتتجانس داخل المجموعة
يتم تضمين جميع المجموعاتاختيار عشوائي للمجموعات
تزداد كفاءة أخذ العينات بزيادة الدقة بمعدل أسرع من التكلفةتزداد كفاءة أخذ العينات بتقليل التكلفة بمعدل أسرع من الدقة

العينات غير الاحتمالية:

تشير العينة غير الاحتمالية إلى الأساليب التي لا تتضمن فيها عملية اختيار العينة إجراءات عشوائية، مما يعني أن احتمالية إدراج أي فرد بعينه في العينة غير معروفة.

المواقف التي يستخدم فيها باحثو التسويق العينات غير الاحتمالية

عادةً ما يتم استخدام أخذ العينات غير الاحتمالية في مواقف مثل:

1. مراحل البحث الاستكشافي

يعد أخذ العينات غير الاحتمالية مثاليًا في المراحل المبكرة من البحث عندما يكون الهدف هو اكتساب رؤى أولية بدلاً من التعميمات الصالحة إحصائيًا. يستخدم الباحثون التسويقيون هذه الطريقة لتحديد الاتجاهات وتشكيل الفرضيات وفهم الظاهرة قبل الالتزام بأساليب أكثر صرامة. فهي تساعدهم على تحديد المجالات المحتملة للتحقيق المتعمق بسرعة.

2. اختبار المسوحات أو الاستبيانات مسبقًا

قبل إجراء المسوحات واسعة النطاق، يستخدم الباحثون أخذ العينات غير الاحتمالية لاختبار وتنقيح الاستبيانات. يساعد هذا في تحديد الغموض وتقييم تنسيقات الاستجابة وضمان وضوح الأسئلة وتفسيرها بشكل متسق من قبل المشاركين. من خلال استخدام عينة أصغر وغير عشوائية، يمكن للباحثين التسويقيين إجراء التعديلات اللازمة دون تكاليف كبيرة أو استثمارات زمنية.

3. السكان المتجانسون

عند التعامل مع مجموعة تشترك في خصائص متشابهة – مثل قطاعات السوق المتخصصة – قد يكون أخذ العينات غير الاحتمالية كافياً. وبسبب تجانس المجموعة، يمكن للباحثين التسويقيين جمع بيانات متسقة دون الحاجة إلى عينة عشوائية. هذا النهج عملي لفهم سلوك العملاء المستهدفين أو تفضيلاتهم.

4. الخبرة الإحصائية المحدودة

قد يختار الباحثون الذين لديهم معرفة محدودة بالطرق الإحصائية المعقدة أخذ العينات غير الاحتمالية بسبب بساطتها وسهولة تطبيقها. وفي حين أن هذا النهج أقل صرامة من الناحية العلمية، فإنه يوفر رؤى قيمة عند استخدامه بحذر وتفسيره ضمن حدوده.

5. الراحة التشغيلية وقيود الموارد

غالبًا ما يكون أخذ العينات غير الاحتمالية أكثر عملية في البيئات ذات الموارد المحدودة أو المواعيد النهائية الضيقة. تعد الأساليب مثل أخذ العينات الملائمة أو الهادفة أسرع وأسهل في التنفيذ من أخذ العينات الاحتمالية. يُعد هذا مفيدًا بشكل خاص عندما تكون هناك حاجة إلى اتخاذ قرارات سريعة استنادًا إلى بيانات أولية، كما هو الحال في حدث صناعي، قد يستخدم الباحثون أخذ العينات من خلال جمع الملاحظات من الحاضرين الذين يزورون جناحهم. من السهل تنفيذ هذا النهج في الموقع ويوفر بيانات قيمة دون تخطيط مكثف أو تخصيص للموارد.

6. أهداف البحث النوعي

في الدراسات النوعية، حيث ينصب التركيز على استكشاف السلوكيات أو الدوافع أو الآراء بعمق، يسمح أخذ العينات غير الاحتمالية للباحثين باختيار المشاركين الذين يقدمون الأفكار الأكثر صلة. على سبيل المثال، في مجموعات التركيز أو المقابلات، يكون اختيار الأفراد الذين لديهم تجارب أو وجهات نظر محددة أكثر إفادة من أخذ العينات العشوائية.

7. استهداف شرائح يسهل الوصول إليها

عندما تركز الدراسة على مجموعات سكانية محددة يسهل الوصول إليها – مثل العملاء المخلصين أو متابعي وسائل التواصل الاجتماعي – فإن أخذ العينات غير الاحتمالية يكون عمليًا. يمكن للباحثين جمع ملاحظات ذات مغزى من هذه المجموعات المستهدفة لإعلام استراتيجيات التسويق أو تطوير المنتجات.

أنواع تصميمات أخذ العينات غير الاحتمالية

 أخذ العينات الملائمة

العينة الملائمة  أو العرضية هي مجموعة من الأفراد يتم اختيارهم للمشاركة في الدراسة بناءً على مدى سهولة الوصول إليهم أو توافرهم، دون اتباع أي منهجية عشوائية أو منهجية اختيار محددة. والافتراض الأساسي هو أن السكان المستهدفين متجانسون، وأن الأفراد الذين تم أخذ العينات منهم يعكسون خصائص السكان الأوسع نطاقًا المتعلقة بالدراسة.

على سبيل المثال، قد يختار الباحثون إجراء مقابلات مع أول 100 شخص يمرون أمام متجر معين.

المزايا والعيوب:

المزايا:

  • يسمح أخذ العينات الملائمة للباحثين بجمع البيانات بسرعة من عدد كبير من المستجيبين، مما يجعله مفيدًا في المراحل المبكرة من البحث.
  • فعال بشكل خاص عندما يكون الوقت أو الموارد محدودة.
  • فعال عندما تكون هناك حاجة إلى رؤى أولية لتشكيل الدراسات المستقبلية.

العيوب:

على الرغم من أن هذه الطريقة ملائمة، إلا أنها لها سلبيات وهي::

  التحيز في النتائج:

  • تحيز الاختيار: لا تمثل العينة الملائمة جميع شرائح العملاء المستهدفين، مما يؤدي إلى نتائج متحيزة قد لا تعكس آراء العملاء بشكل دقيق. على سبيل المثال، إذا تم اختيار العينة من زوار مركز تسوق فاخر، فإن النتائج لن تمثل آراء العملاء ذوي الدخل المنخفض.
  • تحيز المتطوع: الأشخاص الذين يوافقون على المشاركة في الدراسة قد يكون لديهم دوافع أو خصائص مختلفة عن أولئك الذين يرفضون المشاركة.

عدم القدرة على تعميم النتائج:

لا يمكن تعميم النتائج التي تم الحصول عليها من عينة ملائمة على جميع العملاء المستهدفين. هذا يعني أن الاستنتاجات التي يتم التوصل إليها قد لا تكون صالحة لتسويق منتج أو خدمة على نطاق واسع.

صعوبة تقييم دقة النتائج:

نظرًا لأن العينة الملائمة لا تمثل جميع شرائح العملاء، فإنه من الصعب تقدير مدى دقة النتائج أو تحديد هامش الخطأ. هذا يجعل من الصعب اتخاذ قرارات تسويقية مهمة بناءً على هذه النتائج.

تأثير سلبي على تطوير أدوات القياس:

إذا تم استخدام العينات الملائمة لتطوير استبيانات أو مقاييس أخرى لقياس آراء العملاء، فإن هذه الأدوات قد لا تكون موثوقة أو صالحة للاستخدام في دراسات أخرى.

أخذ العينات الحكمية: اختيار المشاركين بناءً على الخبرة

أخذ العينات الحكمية هو أسلوب غير عشوائي لاختيار المشاركين في الدراسة، حيث يعتمد الباحث على حكمه الشخصي أو خبرته لاختيار الأفراد الذين يعتقد أنهم الأكثر ملاءمة للإجابة على أسئلة البحث. على سبيل المثال، قد يختار باحثًا متخصصًا في التسويق الرقمي لإجراء مقابلات مع مديري التسويق الرقمي في الشركات الكبرى.

متى يكون أخذ العينات الحكمية مفيدًا؟

  • دراسات الحالة: عندما يكون الهدف هو دراسة حالة معينة بعمق، مثل تحليل نجاح حملة تسويقية محددة، فإن أخذ عينات من الأشخاص الذين كانوا مباشرةً جزءًا من هذه الحملة يمكن أن يوفر رؤى قيمة.
  • بحوث استكشافية: في المراحل الأولية من البحث، عندما يكون الهدف هو فهم ظاهرة بشكل أفضل، يمكن أن تساعد العينات الحكمية في تحديد الأسئلة البحثية الأكثر أهمية.
  • دراسة ظواهر نادرة: إذا كان الهدف هو دراسة ظاهرة نادرة، مثل سلوك المستهلكين في سوق نيش معين، فقد يكون من الصعب جدًا الحصول على عينة عشوائية كبيرة، وبالتالي فإن أخذ العينات الحكمية هو الخيار الوحيد العملي.

مزايا وعيوب أخذ العينات الحكمية:

الميزةالعيب
سهولة التنفيذ: لا يتطلب تصميم إطار أخذ عينات معقد.تحيز الاختيار: قد يؤدي إلى نتائج متحيزة إذا لم يتم اختيار المشاركين بعناية.
توفير الوقت والموارد: يمكن أن يكون أقل تكلفة من الأساليب الأخرى.صعوبة التعميم: لا يمكن تعميم النتائج على السكان بأكملهم.
عمق الرؤى: يمكن الحصول على معلومات مفصلة من المشاركين الخبراء.عدم الدقة الإحصائية: لا يمكن حساب هامش الخطأ.

أمثلة على التحيزات المحتملة في أخذ العينات الحكمية:

  • تحيز التوفر: اختيار المشاركين بسهولة أكبر، مثل الأصدقاء أو الزملاء، مما يؤدي إلى عينة غير تمثيلية.
  • تحيز التأكيد: اختيار المشاركين الذين من المرجح أن يؤكدوا آراء الباحث.
  • تحيز الخبير: الاعتماد المفرط على رأي الخبير في اختيار المشاركين، مما قد يؤدي إلى إغفال وجهات نظر أخرى.

أخذ العينات الحصصية: تمثيل المجموعات المستهدفة

أخذ العينات الحصصية هي طريقة غير عشوائية لاختيار المشاركين في الدراسة، حيث يتم تقسيم المجتمع إلى مجموعات فرعية (حصص) بناءً على خصائص معينة (مثل العمر، الجنس، الدخل، المستوى التعليمي)، ثم يتم تحديد عدد المشاركين المطلوب من كل حصة. الهدف هو ضمان تمثيل عادل لجميع المجموعات الفرعية ذات الاهتمام في الدراسة.

كيفية تحديد الحصص:

  • تحديد خصائص ذات الصلة: يبدأ الباحث بتحديد الخصائص الديموغرافية أو السيكوغرافية أو السلوكية التي تعتبر مهمة لدراسته.
  • تحديد نسب الحصص: يتم تحديد النسبة المئوية لكل حصة بناءً على توزيع هذه الخصائص في المجتمع المستهدف، أو قد يتم تحديدها بناءً على أهداف البحث.
  • تطوير مصفوفة الحصص: يتم إنشاء جدول يوضح عدد المشاركين المطلوب من كل حصة.

مثال:

لتوضيح ذلك، لنفترض أن شركة سيارات ترغب في دراسة تفضيلات العملاء حول ميزة جديدة في السيارة. يمكن للباحثين تحديد الحصص بناءً على العمر والجنس والدخل.

الحصةالعمرالجنسالدخلعدد المشاركين
118-34ذكرمنخفض20
218-34ذكرمتوسط30

مزايا وعيوب أخذ العينات الحصصية:

الميزةالعيب
تمثيل المجموعات المستهدفة: يضمن تمثيل جميع المجموعات الفرعية المهمة.تحيز الاختيار: قد يكون هناك تحيز في اختيار المشاركين داخل كل حصة.
مرونة: يمكن تخصيص الحصص لتلبية أهداف البحث.صعوبة تعميم النتائج: لا يمكن تعميم النتائج على السكان بأكملهم بنفس درجة الثقة مثل العينات العشوائية.
سهولة التنفيذ: أسهل في التنفيذ مقارنة بالعينات العشوائية.عدم الدقة الإحصائية: يصعب حساب هامش الخطأ.

تحديات في أخذ العينات الحصصية:

  • صعوبة تحديد الحصص: قد يكون من الصعب تحديد الحصص الدقيقة، خاصة إذا كانت هناك بيانات محدودة عن السكان.
  • التحيز في اختيار المشاركين: قد يواجه الباحثون صعوبة في العثور على المشاركين الذين يطابقون جميع معايير الحصة.
  • التكلفة: قد تكون تكلفة أخذ العينات الحصصية عالية، خاصة إذا كانت الحصص محددة بدقة.

أخذ العينات الكروي: بناء سلسلة من الإحالات

أخذ العينات الكروي هي طريقة غير عشوائية لاختيار المشاركين في الدراسة، حيث يعتمد الباحث على المشاركين الحاليين لتحديد المشاركين المحتملين الجدد. يشبه الأمر تكوين كرة تتوسع تدريجيًا، حيث يبدأ الباحث بنواة صغيرة من المشاركين ثم يطلب من كل منهم تقديم توصيات بأسماء أشخاص آخرين قد يكونون مهتمين بالمشاركة في الدراسة.

متى يكون أخذ العينات الكروي مفيدًا؟

  • المجتمعات الصغيرة والنادرة: عندما يكون من الصعب الوصول إلى قائمة كاملة بأعضاء المجتمع المستهدف، مثل جمعية هواة محددة أو مجموعة دعم صغيرة.
  • البحوث النوعية: حيث يكون الهدف هو فهم عميق لآراء وتجارب المشاركين، وليس بالضرورة تعميم النتائج على مجتمع أكبر.

كيف يعمل أخذ العينات الكروي؟

  1. تحديد النواة الأولية: يبدأ الباحث بتحديد مجموعة صغيرة من المشاركين الذين يعتقد أنهم يمثلون المجتمع المستهدف بشكل جيد.
  2. طلب الإحالات: يطلب من كل مشارك تقديم أسماء الأشخاص الذين يعرفونهم ويرون أنهم قد يكونون مهتمين بالمشاركة في الدراسة.
  3. التحقق من أهلية المرشحين: يقوم الباحث بتقييم أهلية المرشحين الجدد للتأكد من أنهم يلبيون معايير الدراسة.
  4. تكرار العملية: تستمر هذه العملية حتى يتم الوصول إلى حجم العينة المطلوب.

مزايا وعيوب أخذ العينات الكروي:

الميزةالعيب
فعالية من حيث التكلفة: يمكن أن تكون أقل تكلفة من الأساليب الأخرى، خاصة للمجتمعات الصغيرة والنادرة.تحيز الاختيار: قد يكون هناك تحيز نحو الأشخاص الذين يتمتعون بشبكات اجتماعية واسعة أو الذين يشاركون آراء مماثلة.
سهولة التنفيذ: لا يتطلب تصميم إطار أخذ عينات معقد.صعوبة تعميم النتائج: يصعب تعميم النتائج على المجتمع بأكمله بسبب الطبيعة غير العشوائية للعينة.
عمق الرؤى: يمكن الحصول على معلومات مفصلة من المشاركين الذين يعرفون بعضهم البعض.عدم الدقة الإحصائية: يصعب حساب هامش الخطأ.

مقارنة بين طرق أخذ العينات غير الاحتمالية

طريقة أخذ العيناتالمزاياالعيوب
أخذ العينات الكرويفعالة من حيث التكلفة، سهولة التنفيذ، عمق الرؤىتحيز الاختيار، صعوبة التعميم، عدم الدقة الإحصائية
أخذ العينات الحصصيةتمثيل المجموعات المستهدفة، مرونةتحيز الاختيار، صعوبة تعميم النتائج، عدم الدقة الإحصائية
أخذ العينات الملائمةسهولة التنفيذ، تكلفة منخفضةتحيز الاختيار الشديد، صعوبة التعميم، عدم الدقة الإحصائية
أخذ العينات النظريعمق الرؤى، مرونة
تحيز الاختيار، صعوبة التعميم، عدم الدقة الإحصائية

تحديد حجم العينة

تحديد حجم العينة المناسب ليس بالأمر السهل. يجب على الباحث أن يضع في الاعتبار الوقت والمال المتاحين لجمع البيانات، حيث أن جمع البيانات هو أحد أغلى مكونات أي دراسة. تلعب ثلاثة عوامل دورًا مهمًا في تحديد حجم العينة المناسب:

  1. تباين الخاصية السكانية قيد الدراسة: كلما زاد تباين الخاصية، كلما زاد حجم العينة اللازم.
  2. مستوى الثقة المطلوب في التقدير: كلما زاد مستوى الثقة المطلوب، كلما زاد حجم العينة اللازم.
  3. درجة الدقة المطلوبة في تقدير الخاصية السكانية: كلما زادت دقة النتائج المطلوبة، كلما زاد حجم العينة اللازم.

العوامل المؤثرة على حجم العينة:

  1. حجم السكان:
    العدد الإجمالي للأفراد في الجمهور المستهدف. بالنسبة للسكان الكبار، لا يلزم زيادة حجم العينة بشكل متناسب؛ فغالبًا ما يمكن لعينة مكونة من 1000 فرد أن تمثل الملايين بفعالية.
  2. مستوى الثقة:
    يمثل احتمال أن تعكس العينة بدقة السكان ضمن هامش الخطأ. مستويات الثقة الشائعة هي 90% و95% و99%. تتطلب مستويات الثقة الأعلى عينات أكبر.
  3. هامش الخطأ (مستوى التسامح):
    يشير إلى الانحراف المقبول بين قيم العينة وقيم السكان. يتطلب هامش الخطأ الأصغر (على سبيل المثال، ±3%) عينة أكبر مقارنة بعينة أكثر تسامحًا (±5%).
  4. الانحراف المعياري:
    يعكس مدى تباين البيانات أو تشتتها. إذا أظهر السكان تباينًا كبيرًا، فستكون هناك حاجة إلى عينة أكبر لالتقاط التنوع بدقة.
  5. معدل الاستجابة المتوقع:
    قد يتطلب توقع معدلات استجابة أقل (وهو أمر شائع في الاستطلاعات) من الباحثين زيادة حجم العينة لتحقيق العدد المطلوب من الاستجابات.
  6. أهداف البحث والدقة المطلوبة:
    قد تتطلب الأهداف المحددة، مثل تقسيم البيانات حسب التركيبة السكانية أو تفضيلات المنتج، عينات أكبر لإجراء تحليل تفصيلي للمجموعات الفرعية.

صيغ حساب حجم العينة المطلوبة:

هناك العديد من الصيغ الإحصائية لحساب حجم العينة، وتختلف هذه الصيغ بحسب نوع البيانات (كمية أو نوعية) وطريقة أخذ العينة (عشوائية أو غير عشوائية). بعض هذه الصيغ تعتمد على تقديرات مسبقة لتباين المجتمع، بينما تعتمد أخرى على نتائج دراسات سابقة مشابهة.

ولذا فإليك ما يلي:

  1. معادلة كريجسي ومورجان:
    تعتمد معادلة كريجسي ومورجان في حساب حجم العينة على بيانات نوعية، والتى تتطلب تحديد حجم المجتمع ودرجة خطأ معينة، ودرجة ثقة معينة، وحجم الظاهرة في المجتمع، ولهذا فمعادلة حساب حجم العينة هي:

n = x²NP(1-P) / d²(N-1) + x²P(1-P)

حيث:

 n =  حجم العينة المطلوب.

  x² = قيمة مربع كاي عند درجة حرية (1) ومستوى معنوية 0.05= 3.841

N =  حجم المجتمع.

 P = نسبة الظاهرة في المجتمع

d =  هامش الخطأ وهو مقدار الخطأ المسموح به في التقدير وهو عادةً يأخذ قيم (٠,٠١) أو (٠,٠٥)

2. معادلات كوران للبيانات المتقطعة والمستمرة :
قام كوران بوضع صيغتين لحساب حجم العينة، لكل نوع من البيانات، وهذه الصيغ تتطلب معرفة التباين، والمستوى المطلوب ودرجة الثقة، وتتمثل تلك المعادلات فيما يلي:

أ. معادلة حساب حجم العينة للبيانات المتقطعة:

n = z²(pq) / e²

ونستعمل هذه المعادلة لحساب حجم العينة عندما تكون البيانات متقطعة، يكون حجم المجتمع كبير جداً.

ب. معادلة حساب حجم العينة للبيانات المستمرة:4.

n = z²s² / E²

ونستخدم تلك المعادلة في حساب حجم العينة عندما تكون البيانات مستمرة وحجم المجتمع محدود ومعروف.

ومن الملاحظ في الصيغتين السابقتين أنهما لا تحتوي علي حجم المجتمع (N (حيث أن تلك المعادلات تعتمد بالدرجة الأولى على خطأ التقدير (E (والتباين المقدر للمجتمع(s²)

٣ معادلة هيربرت اركن:

وتتمثل تلك المعادلة في الصيغة التالية:

n = P(1-P) / (E+Z)² [P(1-P)+N]

حيث:

  • P =  نسبة الظاهرة في المجتمع، والذي سيتبين تحديدها في جميع الصيغ عند تقديرها (٠،٥) وذلك لضمان أفضل نتيجة.
  •  P(1-P)= حيث يكون أنه لا يعرف تقدير الظاهرة في جميع نتائج (P) تكون القيمة العظمى في:

P (1-P) = ٠،٢٥

  • E = نسبة الخطأ المسموح به والذي تقدير له يعتمد على هامش الخطأ المطلوب، فعند (٠،٠١) أو (٠،٠٥).
  • Z = القيمة المعيارية للعينة، ١،٩٦ = ٠،٩٥ أو ٢،٥٨ = ٠،٩٩ القيمة المعيارية لثقة ٩٥% أو ٩٩%. ويصبح تقديره في جميع الصيغ عند مستوى الصيغ (Z=1.96)

خطوات عملية لتحديد حجم العينة:

  1. حدد الأهداف:
    حدد أهداف البحث بشكل واضح، بما في ذلك الأسئلة المحددة التي يتعين الإجابة عليها.
  2. تقدير المتغيرات الرئيسية:
    تحديد التباين المتوقع في الاستجابات والدقة المطلوبة.
  3. حدد المعلمات الإحصائية:
    اختر مستوى الثقة المطلوب وهامش الخطأ.
  4. استخدم الآلات الحاسبة أو البرامج عبر الإنترنت:
    يمكن لأدوات مثل حاسبات حجم العينة عبر الإنترنت أو البرامج الإحصائية (SPSS، R) تبسيط العمليات الحسابية وضمان الدقة.
شارك

Newsletter Updates

Enter your email address below and subscribe to our newsletter

Stay informed and not overwhelmed, subscribe now!