
Newsletter Subscribe
Enter your email address below and subscribe to our newsletter
انطلق نحو التميز بثقة!
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.
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.
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.
قد تكون العينة مفيدة هي الخيار الافضل في الحالات التالية:
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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 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.
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؟
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
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.
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.
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.
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.
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.
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:
العامل | أخذ العينات الاحتمالية | أخذ العينات غير الاحتمالية |
1. قائمة عناصر المجتمع | قائمة كاملة ضرورية | ليست ضرورية |
2. معلومات عن وحدات أخذ العينات | تحديد كل وحدة | الحاجة إلى تفاصيل حول العادات، الأنشطة، السمات، إلخ. |
3. مهارة أخذ العينات | مطلوبة مهارة | لا تحتاج إلى مهارة كبيرة |
4. متطلبات الوقت | مستهلك للوقت أكثر | أقل استهلاكًا للوقت |
5. تكلفة كل وحدة مجمعة | معتدلة إلى عالية | منخفضة |
6. تقدير المعلمات السكانية | غير متحيز | متحيز |
7. تمثيلية العينة | مضمونة | غير قابلة للتحديد |
8. الدقة والموثوقية | محسوبة بفترات الثقة | غير معروفة |
9. قياس خطأ أخذ العينات | مقاييس إحصائية | لا يوجد مقياس حقيقي متاح |
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.
طرق أخذ العينات | |
طرق أخذ العينات الاحتمالية | طرق أخذ العينات غير الاحتمالية |
أخذ العينات العشوائية البسيطة | أخذ العينات الملائمة |
أخذ العينات العشوائية المنهجية | أخذ العينات الحكمية |
أخذ العينات العشوائية الطبقية | أخذ العينات الحصصية |
أخذ العينات العنقودية | أخذ العينات المتتالية |
جدول: خطوات أخذ عينة عشوائية بسيطة باستخدام جدول الأرقام العشوائية
الخطوة | الوصف |
1 | تحديد المجتمع: تحديد المجموعة الكاملة التي نريد دراستها (مثل جميع طلاب الصف). |
2 | تحديد حجم العينة: تحديد عدد الأفراد الذين سيتم اختيارهم من المجتمع. |
3 | ترقيم أفراد المجتمع: تعيين رقم فريد لكل فرد في المجتمع. |
4 | اختيار جدول الأرقام العشوائية: اختيار جدول يحتوي على أرقام عشوائية. |
5 | تحديد نقطة البداية: اختيار رقم عشوائي في الجدول كنقطة بداية. |
6 | قراءة الأرقام: قراءة الأرقام من الجدول وفقًا لقاعدة معينة (مثل قراءة الأرقام عموديًا أو أفقيًا). |
7 | اختيار الأفراد: اختيار الأفراد الذين تتوافق أرقامهم مع الأرقام المقروءة من الجدول. |
8 | تكرار الخطوة السابقة: تكرار الخطوة السابقة حتى يتم اختيار العدد المطلوب من الأفراد. |
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:
الخطوة | الوصف |
الخطوة الأولى | الحصول 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 الثانية | تحديد 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 الثالثة | حساب 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 الرابعة | اختيار 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 الخامسة | تحديد 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.
المزايا:
العيوب:
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:
ملاحظات:
هناك طريقتان رئيسيتان لأخذ العينات الطبقية:
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.
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.
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 المستهلك | حجم المجموعة | حجم العينة بنسبة 10% مباشرة |
موالون للعلامة التجارية | 400 | 40 |
يبحثون عن التنوع | 200 | 20 |
الإجمالي | 600 | 60 |
الخطوة | الوصف |
1 | تحديد المجتمع المستهدف: الحصول على قائمة شاملة بجميع العناصر التي تشكل المجتمع الذي نريد دراسته. |
2 | اختيار عامل الطبقية: تحديد خاصية معينة تقسم المجتمع إلى مجموعات فرعية (طبقات). يجب أن يكون هذا العامل مرتبطًا بالمتغير الذي نريد دراسته. |
3 | تقسيم المجتمع إلى طبقات: تقسيم قائمة العناصر إلى طبقات متجانسة بناءً على عامل الطبقية الذي تم اختياره. |
4 | تحديد 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). |
5 | اختيار 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:
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.
المزايا:
يوفر تقسيم المجتمع المستهدف المحدد إلى طبقات متجانسة العديد من المزايا، بما في ذلك:
الصعوبات:
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.
مقارنة بين عملية أخذ العينات الطبقية وعملية أخذ العينات العنقودية في الجدول التالي:
أخذ العينات الطبقية | أخذ عينات المجموعات العنقودية |
تجانس داخل المجموعة | تجانس بين المجموعات |
تجانس بين المجموعات | تجانس داخل المجموعة |
يتم تضمين جميع المجموعات | اختيار عشوائي للمجموعات |
تزداد كفاءة أخذ العينات بزيادة الدقة بمعدل أسرع من التكلفة | تزداد 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.
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.
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:
العيوب:
على الرغم من أن هذه الطريقة ملائمة، إلا أنها لها سلبيات وهي::
التحيز في النتائج:
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 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؟
مزايا وعيوب أخذ العينات الحكمية:
الميزة | العيب |
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:
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:
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.
الحصة | العمر | الجنس | الدخل | عدد المشاركين |
1 | 18-34 | ذكر | منخفض | 20 |
2 | 18-34 | ذكر | متوسط | 30 |
… | … | … | … | … |
مزايا وعيوب أخذ العينات الحصصية:
الميزة | العيب |
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:
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؟
كيف يعمل أخذ العينات الكروي؟
مزايا وعيوب أخذ العينات الكروي:
الميزة | العيب |
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 العينات | المزايا | العيوب |
أخذ العينات الكروي | فعالة من حيث التكلفة، سهولة التنفيذ، عمق الرؤى | تحيز الاختيار، صعوبة التعميم، عدم الدقة الإحصائية |
أخذ العينات الحصصية | تمثيل المجموعات المستهدفة، مرونة | تحيز الاختيار، صعوبة تعميم النتائج، عدم الدقة الإحصائية |
أخذ العينات الملائمة | سهولة التنفيذ، تكلفة منخفضة | تحيز الاختيار الشديد، صعوبة التعميم، عدم الدقة الإحصائية |
أخذ العينات النظري | عمق الرؤى، مرونة | تحيز الاختيار، صعوبة التعميم، عدم الدقة الإحصائية |
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:
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:
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 (1-P) = ٠،٢٥