موقع حاسبة لحساب حجم العينة الممثلة لمجتمع الدراسة بنسبة ثقة تصل ل95%
http://www.surveysystem.com/sscalc.htm
https://www.mik1111.blogspot.com
https://www.facebook.com/kauifi
https://www.mik1111.blogspot.com
https://www.facebook.com/kauifi
حجم العينةذSAMPLE SIZE
العينات ومجتمع البحث
The research community andSamples
تمثل عملية اختيار العينات في البحث العلمي من الخطوات الأساسية التي تسهم في جمع بيانات ومعلومات عن مجتمع الدراسة الأصلي الذي سوف تجرى عليه عملية البحث، ومن ثم تحليل النتائج وتعميمها. لذا تعد العينات من الأدوات الأساسية التي يتم من خلالها جمع والحصول على البيانات والمعلومات من مجتمع البحث. وليس معنى ذلك أن عملية الحصول و تحديد العينات من الأمور السهلة التي يلجأ إليه الباحث في كل الأحوال. ولكن هناك طرق علمية محددة وشروط دقيقة للجوء إلى العينات في عملية البحث العلمي وإجراءاته المختلفة. وسيتم في هذا الفصل الوقوف على بعض الأمور التي تهم الباحث ذات العلاقة باختيار العينات وطرائقها المتعددة، والتعرف على الفرق بين العينات العشوائية Random samples، والعينات غير العشوائية Non-random samples؛ ومن ثم التطرق إلى أهم المبررات لاستخدام العينات في البحث العلمي. وكذلك خطوات اختيار العينات، والعوامل المؤثرة في تحديد الحجم المناسب لعينة البحث.
المجتمع الأصلي للبحث Population- pool
يختلف مجتمع البحث عن المجتمع بمفهومه العام، إذ أن المجتمع البحث يمثل جزءًا من المجتمع العام، لذا يكمن تعريف مجتمع البحث بأنه: جميع مفردات الظاهرة التي يقوم بدراستها الباحث(1).
وهو مجتمع محدد الملامح، وكلما زاد تحديد هذه الملامح كلما زأدت إمكانية إجراء دراسة يمكن تصميم نتائجها عليه(2). إذ هو مجموعة كلية أو كبيرة من الأفراد أو الأحداث أو الأشياء التي تجرى عليهم الدراسة(3).
وأهم ما يميز أفراد مجتمع الدراسة أنه لايستطيع الباحث أن يقوم بتطبيق أداة الدراسة عليهم، لأنهيتطلب منه وقتًا وجهدًا كبيرين. لكن عندما يكون مجتمع البحث صغيراّ بطبيعته، أو باستطاعة الباحث احتواء جميع مفرداته فإنه يفضل في مثل هذه الحالة ما يميز مجتمع الدراسة الأصلي انه يحوي في الغالب عدداً كبيراً من المفردات، والتي قد لا تطبيق الدراسة على المجتمع بأكملة، ولا يحتاج الباحث لإجراء اختيار عينة من المجتمع نفسه.
العينات : Samples
بعد تحديد معالم مجتمع البحث، يلجأ الباحث إلى اختيار عينة مناسبة منه تمهيدًا لتطبيق الدراسة عليهم.
فالعينة يمكن تعريفها بأنها مجموعة جزئية من المجتمع الأصلي الكلي تحوي بعض العناصر التي يتم اختياره منه، وذلك لغرض الحصول على معلومات وبيانات عن المجتمع نفسه.
مبررات استخدام العينات في البحث العلمي
قد يبدو سؤال تلقائي،، لماذا لا يتم شمول جميع أفراد المجتمع الأصلي في إجراء البحث العلمي؟ .. لذا فإن البحث العلمي لا يشترط ذلك، وذلك للمبررات التالية:
- توفير الوقت الذي يعد من أهم العوامل الأساسية التي يحتاج إليه ا الباحث في دراسته.
- توفير الجهد، إذ أثبتت الدراسات والأبحاث الحديثة أن نتائج إجراء البحوث على عينة ممثلة من المجتمع الأصلي تماثل نفس النتائج التي تم الحصول عليها من تطبيقها على مجتمع البحث كلياً بدرجة كبيرة.
- كما أنها تساهم في توفير الكلفة المادية التي ربما تسبب أعباء كبيرة و باهضة، خصوصًا في المشروعات البحثية والدراسات الموسعة.
- عندما يستخدم الباحث عينة صغيرة من المجتمع فإن ذلك يساعده في استخدام تحليل إحصائي بصورة أدق، وهذا يعني الوصول إلى نتائج دقيقة وسريعة.
The research community andSamples
تمثل عملية اختيار العينات في البحث العلمي من الخطوات الأساسية التي تسهم في جمع بيانات ومعلومات عن مجتمع الدراسة الأصلي الذي سوف تجرى عليه عملية البحث، ومن ثم تحليل النتائج وتعميمها. لذا تعد العينات من الأدوات الأساسية التي يتم من خلالها جمع والحصول على البيانات والمعلومات من مجتمع البحث. وليس معنى ذلك أن عملية الحصول و تحديد العينات من الأمور السهلة التي يلجأ إليه الباحث في كل الأحوال. ولكن هناك طرق علمية محددة وشروط دقيقة للجوء إلى العينات في عملية البحث العلمي وإجراءاته المختلفة. وسيتم في هذا الفصل الوقوف على بعض الأمور التي تهم الباحث ذات العلاقة باختيار العينات وطرائقها المتعددة، والتعرف على الفرق بين العينات العشوائية Random samples، والعينات غير العشوائية Non-random samples؛ ومن ثم التطرق إلى أهم المبررات لاستخدام العينات في البحث العلمي. وكذلك خطوات اختيار العينات، والعوامل المؤثرة في تحديد الحجم المناسب لعينة البحث.
المجتمع الأصلي للبحث Population- pool
يختلف مجتمع البحث عن المجتمع بمفهومه العام، إذ أن المجتمع البحث يمثل جزءًا من المجتمع العام، لذا يكمن تعريف مجتمع البحث بأنه: جميع مفردات الظاهرة التي يقوم بدراستها الباحث(1).
وهو مجتمع محدد الملامح، وكلما زاد تحديد هذه الملامح كلما زأدت إمكانية إجراء دراسة يمكن تصميم نتائجها عليه(2). إذ هو مجموعة كلية أو كبيرة من الأفراد أو الأحداث أو الأشياء التي تجرى عليهم الدراسة(3).
وأهم ما يميز أفراد مجتمع الدراسة أنه لايستطيع الباحث أن يقوم بتطبيق أداة الدراسة عليهم، لأنهيتطلب منه وقتًا وجهدًا كبيرين. لكن عندما يكون مجتمع البحث صغيراّ بطبيعته، أو باستطاعة الباحث احتواء جميع مفرداته فإنه يفضل في مثل هذه الحالة ما يميز مجتمع الدراسة الأصلي انه يحوي في الغالب عدداً كبيراً من المفردات، والتي قد لا تطبيق الدراسة على المجتمع بأكملة، ولا يحتاج الباحث لإجراء اختيار عينة من المجتمع نفسه.
العينات : Samples
بعد تحديد معالم مجتمع البحث، يلجأ الباحث إلى اختيار عينة مناسبة منه تمهيدًا لتطبيق الدراسة عليهم.
فالعينة يمكن تعريفها بأنها مجموعة جزئية من المجتمع الأصلي الكلي تحوي بعض العناصر التي يتم اختياره منه، وذلك لغرض الحصول على معلومات وبيانات عن المجتمع نفسه.
مبررات استخدام العينات في البحث العلمي
قد يبدو سؤال تلقائي،، لماذا لا يتم شمول جميع أفراد المجتمع الأصلي في إجراء البحث العلمي؟ .. لذا فإن البحث العلمي لا يشترط ذلك، وذلك للمبررات التالية:
- توفير الوقت الذي يعد من أهم العوامل الأساسية التي يحتاج إليه ا الباحث في دراسته.
- توفير الجهد، إذ أثبتت الدراسات والأبحاث الحديثة أن نتائج إجراء البحوث على عينة ممثلة من المجتمع الأصلي تماثل نفس النتائج التي تم الحصول عليها من تطبيقها على مجتمع البحث كلياً بدرجة كبيرة.
- كما أنها تساهم في توفير الكلفة المادية التي ربما تسبب أعباء كبيرة و باهضة، خصوصًا في المشروعات البحثية والدراسات الموسعة.
- عندما يستخدم الباحث عينة صغيرة من المجتمع فإن ذلك يساعده في استخدام تحليل إحصائي بصورة أدق، وهذا يعني الوصول إلى نتائج دقيقة وسريعة.
خطوات اختيار عينة البحث
نظرًا لما تشكله مرحلة اختيار العينة من أهمية لدى الباحث؛ فإن طريقة اختيار العينة لابد أن يمر بخطوات محددة تتمثل في النقاط التالية(4):
- تحديد المجتمع الأصلي،الذي يتم منه الحصول على العينة.
- وضع قائمة شاملة لكل مفردات المجتمع الأصلي.
- اختيار مفردات تكون ممثلة للمجتمع من القائمة السابقة.
- محاولة الحصول على أكبر عدد ممكن من العينة، بحيث تكون كافية ومناسبة لتمثيل مجتمع البحث.
نظرًا لما تشكله مرحلة اختيار العينة من أهمية لدى الباحث؛ فإن طريقة اختيار العينة لابد أن يمر بخطوات محددة تتمثل في النقاط التالية(4):
- تحديد المجتمع الأصلي،الذي يتم منه الحصول على العينة.
- وضع قائمة شاملة لكل مفردات المجتمع الأصلي.
- اختيار مفردات تكون ممثلة للمجتمع من القائمة السابقة.
- محاولة الحصول على أكبر عدد ممكن من العينة، بحيث تكون كافية ومناسبة لتمثيل مجتمع البحث.
العوامل المؤثرة في تحديد حجم العينة
يعد تحديد حجم العينة من الأمور المهمة في تمثيل العينة لمجتمع الدراسة لدى الباحث ، والتي يمكن أن تؤثر بدرجة كبيرة في نتائج الدراسة، لذا هناك مجموعة من العوامل المؤثرة في تحديد الحجم المناسب لعينة الدراسة والتي منها(5):
- مستوى الثقة Confidence Level التي يحتاجها الباحث في البيانات، وتمثل مستوى التأكيد بأن خصائص البيانات التي جمعت سوف تمثل المجتمع الأصلي.
- مستوى الدقة Precision Level وتعني الدقة التي يراها الباحث، والتي سوف تساعده في تحقيق نتائج جيدة، بحيث يكون هناك هامش بسيط للخطأ في حجم العينة.
- التباين Variance في المجتمع الأصلي للدراسة، فكلما زاد التباين بين أفراد المجتمع فإن هذا يتطلب من الباحث أن يستخدم عينة ذات حجم كبير دون النظر على الحجم الكلي للمجتمع، وإذا كان متجانساً أصبح الأمر خلاف ذلك.
- نوع التحليل الإحصائيالمستخدم.
- حجم المجتمع الأصلي، فالعلاقة طردية بين حجم العينة وحجم المجتمع. فكلما زاد حجم المجتمع لابد أن يتم زيادة حجم العينة المختارة في البحث.
يعد تحديد حجم العينة من الأمور المهمة في تمثيل العينة لمجتمع الدراسة لدى الباحث ، والتي يمكن أن تؤثر بدرجة كبيرة في نتائج الدراسة، لذا هناك مجموعة من العوامل المؤثرة في تحديد الحجم المناسب لعينة الدراسة والتي منها(5):
- مستوى الثقة Confidence Level التي يحتاجها الباحث في البيانات، وتمثل مستوى التأكيد بأن خصائص البيانات التي جمعت سوف تمثل المجتمع الأصلي.
- مستوى الدقة Precision Level وتعني الدقة التي يراها الباحث، والتي سوف تساعده في تحقيق نتائج جيدة، بحيث يكون هناك هامش بسيط للخطأ في حجم العينة.
- التباين Variance في المجتمع الأصلي للدراسة، فكلما زاد التباين بين أفراد المجتمع فإن هذا يتطلب من الباحث أن يستخدم عينة ذات حجم كبير دون النظر على الحجم الكلي للمجتمع، وإذا كان متجانساً أصبح الأمر خلاف ذلك.
- نوع التحليل الإحصائيالمستخدم.
- حجم المجتمع الأصلي، فالعلاقة طردية بين حجم العينة وحجم المجتمع. فكلما زاد حجم المجتمع لابد أن يتم زيادة حجم العينة المختارة في البحث.
تحديد حجم العينة
من الأشياء التي تساعد في قوة البحث والدراسة هو اقتراب خصائص العينة من خصائص المجتمع الأصلي، مما يجعلها ممثلة له، لذا يحصر كثير من الباحثين على التوسع في عينة الدراسة، وإختيارها بطريقة عشوائية ودقيقة. لأن ذلك يقلل من حدوث خطا العينة Sampling Error . علمًا بأنه لا يوجد اتفاق بين الباحثين في وضع نسبة محددة لاختيار عينة الدراسة، إلّا أن البعض يفضل أن لا يقل حجم العينة عن 5% أو 10% من مجتمع البحث الأصلي.
من الأشياء التي تساعد في قوة البحث والدراسة هو اقتراب خصائص العينة من خصائص المجتمع الأصلي، مما يجعلها ممثلة له، لذا يحصر كثير من الباحثين على التوسع في عينة الدراسة، وإختيارها بطريقة عشوائية ودقيقة. لأن ذلك يقلل من حدوث خطا العينة Sampling Error . علمًا بأنه لا يوجد اتفاق بين الباحثين في وضع نسبة محددة لاختيار عينة الدراسة، إلّا أن البعض يفضل أن لا يقل حجم العينة عن 5% أو 10% من مجتمع البحث الأصلي.
أنواع العينات
عندما تتضح لدى الباحث معالم المجتمع الأصلي للدراسة وظروف تطبيق إجراءات البحث فإنه يلجا إلى إختيار عينة البحث بالطرق العلمية، والتي كما أسلفنا تعد جزءًا من مجتمع الدراسة. ويوجد نوعان من العينات هما:
- العينات العشوائية (الاحتمالية). Random samples
- العينات غير العشوائية. Non-random samples
أولاً: العينات العشوائية Random samples
تتميز العينات العشوائية بأنها تتيح الفرصة لجميع أفراد المجتمع الأصلي للدخول ضمن عينة البحث بصورة متكافئة، دون تحيز أو تدخل مباشر من الباحث في ذلك، ويوجد عدة أنواع من العينات اللعشوائية على النحو التالي (7):
1) . العينة العشوائية البسيطةSimple Random Sampling
تتميز هذه العينات بأنه يمكن الحصول بطرق سهلة وميسرة،كما أن فرص الاختيار لجميع أفراد المجتمع متسأوية احتمالياً، وتسمى هذه الحالة بالفرصة غير الصفرية Nonzero،مما يعطيها الفرصة لأن تكون عينة ممثلة للمجتمع بصورة كبيرة، فكل فرد يحمل جميع خصائص المجتمع ويمثله، ولكن يجب توفر شرطين أساسين لاختيار أفرادها:
- أن يكون جميع أفراد المجتمع الأصلي معروفين لدى الباحث.
- أن يكون هناك تجانس بين أفراد المجتمع.
ولكن يعاب على هذه الطريقة بأنها في الغالب تحتاج إلى عدد كبير من الأفراد؛ لضمان تمثيل المجتمع بصورة دقيقة.
طرق اختيار العينة العشوائية البسيطة
عندما تتضح لدى الباحث معالم المجتمع الأصلي للدراسة وظروف تطبيق إجراءات البحث فإنه يلجا إلى إختيار عينة البحث بالطرق العلمية، والتي كما أسلفنا تعد جزءًا من مجتمع الدراسة. ويوجد نوعان من العينات هما:
- العينات العشوائية (الاحتمالية). Random samples
- العينات غير العشوائية. Non-random samples
أولاً: العينات العشوائية Random samples
تتميز العينات العشوائية بأنها تتيح الفرصة لجميع أفراد المجتمع الأصلي للدخول ضمن عينة البحث بصورة متكافئة، دون تحيز أو تدخل مباشر من الباحث في ذلك، ويوجد عدة أنواع من العينات اللعشوائية على النحو التالي (7):
1) . العينة العشوائية البسيطةSimple Random Sampling
تتميز هذه العينات بأنه يمكن الحصول بطرق سهلة وميسرة،كما أن فرص الاختيار لجميع أفراد المجتمع متسأوية احتمالياً، وتسمى هذه الحالة بالفرصة غير الصفرية Nonzero،مما يعطيها الفرصة لأن تكون عينة ممثلة للمجتمع بصورة كبيرة، فكل فرد يحمل جميع خصائص المجتمع ويمثله، ولكن يجب توفر شرطين أساسين لاختيار أفرادها:
- أن يكون جميع أفراد المجتمع الأصلي معروفين لدى الباحث.
- أن يكون هناك تجانس بين أفراد المجتمع.
ولكن يعاب على هذه الطريقة بأنها في الغالب تحتاج إلى عدد كبير من الأفراد؛ لضمان تمثيل المجتمع بصورة دقيقة.
طرق اختيار العينة العشوائية البسيطة
أ- طريقة القرعة: وتتم بأن يقوم الباحث بترقيم جميع أفرد المجتمع الأصلي، ثم يضعها في وعاء أو صندوق مناسب، ثم يجري عملية السحب حتى يتم الحصول على العينة المحددة. وربما يجد الباحث صعوبة في إجرائها يكون حجم المجتمع الأصلي كبيرًا، مما يجعله يلجأ إلى طريقة أفضل وأسهل طريقة جداول الأرقام العشوائية.
ب- طريقة جداول الأرقام العشرية: وتتم هذه الطريقة بأن يقوم الباحث بوضع جميع أفرد المجتمع على هيئة جداول عشرية، ثم يقوم بتحديد الأرقام المطلوبة عشوائياً، سواء أفقياً أو عمودياً.
2) العينة العشوائية الطبقية Random Sampling Stratified
وتهدف هذه الطريقة إلى الجمع بين مميزات العشوائية مع زيادة في دقة التحليل. مما بساعد في زيادة التجانس داخل المجموعات Within groups، ويقلل التجانس في الوقت ذاته بين المجموعات Between groups. وتتميز هذه الطريقة بضبط المتغيّرات المتوقع تاثيرها على المتغيّر الرئيس أو المعتمد.
تمتاز العينة الطبقية بأنها عينة احتمالية، إضافة إلى ضبطها لمتغيّرات الدراسة أثناء تقسيم المجتمع إلى فئات.
عيوبها:-
- أنها تتطلب من الباحث الوقت والتكلفة سواء في الجهد في الناحية المادية، إذا ما قورنت بالعينة العشوائية البسيطة.
- المعلومات المراد الحصول عليها من كل طبقة أو فئة في المجتمع تحتاج لوقت ومجهود كبيرين، خصوصًا عندما يكون المجتمع الأصلي كبير.
- دقة تمثيل الفئة للمجتمع يكون ضعيفًا في حالة كون أحد المستويات الطبقية صغيرة جدًا، مما يجعل بعض الباحثين يستبعد الطبقة في مثل هذه الحالة.
طرق اختيار العينة العشوائية الطبقية
نظرًا لأهمية هذا النوع من العينات فإنه يتم اختيارها بطريقتين هما:
1. العينة الطبقية التناسبية(النسبية)، Propartional Sampling
وفي هذه الحالة يتم اختيار العينة من كل فئة من فئات المجتمع بنسبة تتناسب مع حجم عددها في المجتمع الأصلي. فمثلاً: عندما يكون لدى الباحث مجتمع أصلي حجمه (500) مفردة، وكانت موزعة على النحو التالي:
جدول رقم (1)
اختيار العينة الطبقية التناسبية
المؤهل العلمي النسبة في المجتمع الأصلي النسبة في حجم العينة
ن % ن %
بكالوريوس 2500 50% 300 50%
ماجستير 1500 30% 180 30%
دكتوراه 1000 20% 120 20%
الإجمالي 5000 100% 600 100%
2. العينة الطبقية المتساوية Constant Sampling
وفي هذه الحالة يتم تقسيم مجتمع الدراسة إلى فئات، يتم فيها توزيع كل أفراد المجتمع، ومن ثم يتم اختيار عينة من كل فئة من الفئات بالتسأوي، دون النظر إلى حجم أو عدد المفردات في كل فئة.
ففي المثال السابق يعمد الباحث إلى اختيار عدد متسأوي من كل فئة بواقع (200) مفردة لكل مؤهل على النحو التالي:-
جدول رقم (2)
اختيار العينة الطبقية المتساوية
المؤهل العلمي عدد الأفراد(المفردات)، في كلل فئة حجم العينة الطبقية المتساوية
بكالوريوس 2500 200
ماجستير 1500 200
دكتوراه 1000 200
الاجمالي 5000 600
ب- طريقة جداول الأرقام العشرية: وتتم هذه الطريقة بأن يقوم الباحث بوضع جميع أفرد المجتمع على هيئة جداول عشرية، ثم يقوم بتحديد الأرقام المطلوبة عشوائياً، سواء أفقياً أو عمودياً.
2) العينة العشوائية الطبقية Random Sampling Stratified
وتهدف هذه الطريقة إلى الجمع بين مميزات العشوائية مع زيادة في دقة التحليل. مما بساعد في زيادة التجانس داخل المجموعات Within groups، ويقلل التجانس في الوقت ذاته بين المجموعات Between groups. وتتميز هذه الطريقة بضبط المتغيّرات المتوقع تاثيرها على المتغيّر الرئيس أو المعتمد.
تمتاز العينة الطبقية بأنها عينة احتمالية، إضافة إلى ضبطها لمتغيّرات الدراسة أثناء تقسيم المجتمع إلى فئات.
عيوبها:-
- أنها تتطلب من الباحث الوقت والتكلفة سواء في الجهد في الناحية المادية، إذا ما قورنت بالعينة العشوائية البسيطة.
- المعلومات المراد الحصول عليها من كل طبقة أو فئة في المجتمع تحتاج لوقت ومجهود كبيرين، خصوصًا عندما يكون المجتمع الأصلي كبير.
- دقة تمثيل الفئة للمجتمع يكون ضعيفًا في حالة كون أحد المستويات الطبقية صغيرة جدًا، مما يجعل بعض الباحثين يستبعد الطبقة في مثل هذه الحالة.
طرق اختيار العينة العشوائية الطبقية
نظرًا لأهمية هذا النوع من العينات فإنه يتم اختيارها بطريقتين هما:
1. العينة الطبقية التناسبية(النسبية)، Propartional Sampling
وفي هذه الحالة يتم اختيار العينة من كل فئة من فئات المجتمع بنسبة تتناسب مع حجم عددها في المجتمع الأصلي. فمثلاً: عندما يكون لدى الباحث مجتمع أصلي حجمه (500) مفردة، وكانت موزعة على النحو التالي:
جدول رقم (1)
اختيار العينة الطبقية التناسبية
المؤهل العلمي النسبة في المجتمع الأصلي النسبة في حجم العينة
ن % ن %
بكالوريوس 2500 50% 300 50%
ماجستير 1500 30% 180 30%
دكتوراه 1000 20% 120 20%
الإجمالي 5000 100% 600 100%
2. العينة الطبقية المتساوية Constant Sampling
وفي هذه الحالة يتم تقسيم مجتمع الدراسة إلى فئات، يتم فيها توزيع كل أفراد المجتمع، ومن ثم يتم اختيار عينة من كل فئة من الفئات بالتسأوي، دون النظر إلى حجم أو عدد المفردات في كل فئة.
ففي المثال السابق يعمد الباحث إلى اختيار عدد متسأوي من كل فئة بواقع (200) مفردة لكل مؤهل على النحو التالي:-
جدول رقم (2)
اختيار العينة الطبقية المتساوية
المؤهل العلمي عدد الأفراد(المفردات)، في كلل فئة حجم العينة الطبقية المتساوية
بكالوريوس 2500 200
ماجستير 1500 200
دكتوراه 1000 200
الاجمالي 5000 600
3) العينة العشوائية المنتظمة The regular Random Sampling
قد يرى بعض الباحثين أن هذا النوع من العينات يتم اختياره بطريقة غير عشوائية، لأن الباحث يقوم بتحديد المسافات بين مفردات المجتمع الأصلي بصورة منتظمة، لكن الكثير منهم يؤكد على أنها عينة عشوائية احتمالية، خصوصًا إذا عمد الباحث إلى تحديد نقطة البداية بطريقة عشوائية دون النظر إلى المفردة نفسها. وهذا النوع من أسهل طرق اختيار العينات العشوائية. فمثلاً: عندما يكون لدى الباحث مجتمعًا أصليًا وعدد أفراده (5000)، كما في المثال السابق، ويريد أن يختار منه عينة بحجم (500) مفردة بطريقة عشوائية،
- فإنه يقوم بتحديد المسافة بين كل مفردة، وليكن (10) مثلاً.
- ثم يقوم بتقسيم عدد مفردات المجتمع الأصلي على المسافة المحددة، على النحو التالي: 5000÷ 10 = 500فئة.
- تحديد فئة الباية بطريقة عشوائية، وليس شرطاً أن يبدأ بالرقم واحد.
فمثلًا لو تم بداية الاختيار عشوائيًا بالرقم (11)، فستكون العينة على النحو التالي:
جدول رقم (3)
طريقة تحديد الفئة ونقطة البداية في اختيار العينة العشوائة المنتظمة
11 21 31 41 51 61 71 81 91 101
111 121 131 141 151 161 171 181 191 201
211 221 231 241 251 261 271 281 291 301
311 321 331 341 351 361 371 381 ألخ،،،،،،،،،،،،،،،،،،،
4) العينة العنقودية العشوائية Cluster Sampling
عندما يكون المجتمع الأصلي للدراسة يتكون من تجمعات أو وحدات متشابهة إلى حد كبير في الخصائص والسمات، فمثلاً: عندما يتكون المجتمع من عدد من المدن ،،، أو المدارس،،،....ألخ، ففي هذه الحالة يعمد الباحث إلى تقسيم المجتمع إلى أقسام أو مجموعات أوعناصر متجانسة ثم على تفريعات على هيئة تشبه العناقيد.
مثال: عندما نختار عينةٍ عشوائيةٍ لعددٍ من مدارس مدينة الرياض التعليمية؛ وليكن على النحو التالي:
- لنفرض أن مدينة الرياض تحوي على خمسة مراكز فرعية للتربية والتعليم هي: مكاتب التربية والتعليم في الوسط، الشمال، الجنوب، الشرق، الغرب.
- ثم نقوم بتقسيم إلى أحياء سكنية تحتوي عدد من المدارس جغرافياً.
- ثم نختار من كل حي عدد محدد من المدارس عشوائياً.
أي ان كل مرحلة من هذه المراحل تشكل عنقوداً. فأهم ما يميز هذه الطريقة سهولة التقسيم، ثم عن عملية الاختيار تتم بسرعة ويسر. وعلى ضوء ذلك يمكن تقسيم العينة العنقودية إلى:
أ. عينة عنقودية ذات مرحلة واحدة.Simple –Stage Cluster Sampling
ب. عينة عنقودية ذات مرحلتين. Dapple –Stage Cluster Sampling
ت. عينة عنقودية متعددة المراحل . Mullet –Stage Cluster Sampling
ث. عينة عنقودية مساحية. Area Cluster Sampling
ج. وتستخدم المساحية في الدراسات المساحية المتعلقة بالأراضي والمساحات الجغرافية.
قد يرى بعض الباحثين أن هذا النوع من العينات يتم اختياره بطريقة غير عشوائية، لأن الباحث يقوم بتحديد المسافات بين مفردات المجتمع الأصلي بصورة منتظمة، لكن الكثير منهم يؤكد على أنها عينة عشوائية احتمالية، خصوصًا إذا عمد الباحث إلى تحديد نقطة البداية بطريقة عشوائية دون النظر إلى المفردة نفسها. وهذا النوع من أسهل طرق اختيار العينات العشوائية. فمثلاً: عندما يكون لدى الباحث مجتمعًا أصليًا وعدد أفراده (5000)، كما في المثال السابق، ويريد أن يختار منه عينة بحجم (500) مفردة بطريقة عشوائية،
- فإنه يقوم بتحديد المسافة بين كل مفردة، وليكن (10) مثلاً.
- ثم يقوم بتقسيم عدد مفردات المجتمع الأصلي على المسافة المحددة، على النحو التالي: 5000÷ 10 = 500فئة.
- تحديد فئة الباية بطريقة عشوائية، وليس شرطاً أن يبدأ بالرقم واحد.
فمثلًا لو تم بداية الاختيار عشوائيًا بالرقم (11)، فستكون العينة على النحو التالي:
جدول رقم (3)
طريقة تحديد الفئة ونقطة البداية في اختيار العينة العشوائة المنتظمة
11 21 31 41 51 61 71 81 91 101
111 121 131 141 151 161 171 181 191 201
211 221 231 241 251 261 271 281 291 301
311 321 331 341 351 361 371 381 ألخ،،،،،،،،،،،،،،،،،،،
4) العينة العنقودية العشوائية Cluster Sampling
عندما يكون المجتمع الأصلي للدراسة يتكون من تجمعات أو وحدات متشابهة إلى حد كبير في الخصائص والسمات، فمثلاً: عندما يتكون المجتمع من عدد من المدن ،،، أو المدارس،،،....ألخ، ففي هذه الحالة يعمد الباحث إلى تقسيم المجتمع إلى أقسام أو مجموعات أوعناصر متجانسة ثم على تفريعات على هيئة تشبه العناقيد.
مثال: عندما نختار عينةٍ عشوائيةٍ لعددٍ من مدارس مدينة الرياض التعليمية؛ وليكن على النحو التالي:
- لنفرض أن مدينة الرياض تحوي على خمسة مراكز فرعية للتربية والتعليم هي: مكاتب التربية والتعليم في الوسط، الشمال، الجنوب، الشرق، الغرب.
- ثم نقوم بتقسيم إلى أحياء سكنية تحتوي عدد من المدارس جغرافياً.
- ثم نختار من كل حي عدد محدد من المدارس عشوائياً.
أي ان كل مرحلة من هذه المراحل تشكل عنقوداً. فأهم ما يميز هذه الطريقة سهولة التقسيم، ثم عن عملية الاختيار تتم بسرعة ويسر. وعلى ضوء ذلك يمكن تقسيم العينة العنقودية إلى:
أ. عينة عنقودية ذات مرحلة واحدة.Simple –Stage Cluster Sampling
ب. عينة عنقودية ذات مرحلتين. Dapple –Stage Cluster Sampling
ت. عينة عنقودية متعددة المراحل . Mullet –Stage Cluster Sampling
ث. عينة عنقودية مساحية. Area Cluster Sampling
ج. وتستخدم المساحية في الدراسات المساحية المتعلقة بالأراضي والمساحات الجغرافية.
عيوب العينات العنقودية:-
- بعض الباحثين والمختصين ربما يصنفون العينة العنقودية على انها غير عشوائية؛ نظرًا لكون مرحلها وتقسيماتها يمكن أن تتم بطريقة مباشرة من قبل الباحث، أو يتدخل فيها مباشرة.
- على الرغم من أنها توفر الوقت والجهد؛ إلّا أنها قد تكون غير دقيقة مما يضع الشك في نتائجها.
- إذا افترضنا أن كل مرحلة من مراحل العينة العنقودية تمثل شكلًا واختيارًا عشوائياً بسيطًا، فإن ذلك سوف يعمل على مضاعفة خطأ العينة لدى هذا النوع، نظرًا لتعدد مراحلها.
- قد يحدث عدم تجانس في توفير العينة في المرحلة الواحدة؛ بحيث يكون توزيع أفراد العينة مثلاً في الشمال أكثر منها في الجنوب أو غير ذلك. لكن طريقة اختيار العينة ستكون بنسبة متسأوية.
5) العينة المضاعفة Double Sampling
قد يحتاج الباحث أثناء تطبيق الدراسة على عينة ممثلة من المجتمع الأصلي إلى العودة مرة أخرى للعينة نفسها، عندما يتبين له أن هؤلآء الأفراد لديهم معلومات أخرى يمكن ان تساهم أو تهم الباحث في الدراسة. وهذا النمط من العينات يعتبر عشوائياً إذا تمت مراعاة شروط العشوائية في المرحلة الثانية.
ثانياً: طرق اختيار العينة غير العشوائية
في هذه الحالة لا يعمد الباحث إلى استخدام الطريقة العشوائية، بل يلجأ إلى طرق معروفة تستند إلى مهارة الباحث وخلفياته عن مجتمع الدراسة الأصلي، ومعرفته الدقيقة بجميع مفرداته مما يسهل عليه عملية الاختيار. ويوجد بعض الأنواع من العينات غير العشوائية والتي منها(8):
1. العينة الصدفية Accidental Sampling
هذا النمط من العينات يستخدمه الباحث في الحصول على عينة من مجتمع الدراسة عن طريق المصادفة غير المحددة. وهي من اسهل الطرق غير العشوائية، لكن قد تكون ممثلة للمجتمع الأصلي، نظرًا لإمكانية مصادفة الباحث أغلب عينته من أشخاص ينتمون إلى فئة واحدة فقط من المجتمع الأصلي. وقد يدخل فيها عامل التحيز بدرجة كبيرة.
2. العينة الغرضية (القصدية) Purposive Sampling
عندما لا يتمكن الباحث من اختيار عينة عشوائية من المجتمع الأصلي لأي سبب من الأسباب التي يراها مقنعة له، أو أنه يرغب في الحصول على عينة ذات مواصفات وخصائص محددة فإنه يلجأ إلى إختيار عينة تسمى " العينة القصدية أو الغرضية"، أي أنه يقصد أفراداً مخصوصين من مجتمع الدراسة. ويؤخذ على هذا النوع من العينات أنه غير عشوائي ومتحيز في نفس الوقت.
3. العينة الحصصية Quota Sampling
لاختيار عينة من هذا النوع، فإن الباحث يعمل على تقسيم المجتمع الأصلي على حصص معينة تشبه إلى حد كبير طريقة اختيار العينة الطبقية التناسبية، لكنها تختلف عنها في أن عملية الاختيار لا تتم بطريقة عشوائية، إنما تتم بطريقة حصصية تعتمد على الباحث نفسه في تحديد العينة. وأفضل ما في هذه الطريقة التباين بين عدد أفراد العينة والعدد الكلي لمجتمع الدراسة الأصلي، ويؤخد على هذه العينات بأنها متحيزة وغير عشوائية، وهذا من شانه أنه يؤثر على صحة النتائج التي يحصل عليها الباحث، مما يشكل صعوبة كبيرة في عملية تعميم النتائج على مجتمع الدراسة.
- بعض الباحثين والمختصين ربما يصنفون العينة العنقودية على انها غير عشوائية؛ نظرًا لكون مرحلها وتقسيماتها يمكن أن تتم بطريقة مباشرة من قبل الباحث، أو يتدخل فيها مباشرة.
- على الرغم من أنها توفر الوقت والجهد؛ إلّا أنها قد تكون غير دقيقة مما يضع الشك في نتائجها.
- إذا افترضنا أن كل مرحلة من مراحل العينة العنقودية تمثل شكلًا واختيارًا عشوائياً بسيطًا، فإن ذلك سوف يعمل على مضاعفة خطأ العينة لدى هذا النوع، نظرًا لتعدد مراحلها.
- قد يحدث عدم تجانس في توفير العينة في المرحلة الواحدة؛ بحيث يكون توزيع أفراد العينة مثلاً في الشمال أكثر منها في الجنوب أو غير ذلك. لكن طريقة اختيار العينة ستكون بنسبة متسأوية.
5) العينة المضاعفة Double Sampling
قد يحتاج الباحث أثناء تطبيق الدراسة على عينة ممثلة من المجتمع الأصلي إلى العودة مرة أخرى للعينة نفسها، عندما يتبين له أن هؤلآء الأفراد لديهم معلومات أخرى يمكن ان تساهم أو تهم الباحث في الدراسة. وهذا النمط من العينات يعتبر عشوائياً إذا تمت مراعاة شروط العشوائية في المرحلة الثانية.
ثانياً: طرق اختيار العينة غير العشوائية
في هذه الحالة لا يعمد الباحث إلى استخدام الطريقة العشوائية، بل يلجأ إلى طرق معروفة تستند إلى مهارة الباحث وخلفياته عن مجتمع الدراسة الأصلي، ومعرفته الدقيقة بجميع مفرداته مما يسهل عليه عملية الاختيار. ويوجد بعض الأنواع من العينات غير العشوائية والتي منها(8):
1. العينة الصدفية Accidental Sampling
هذا النمط من العينات يستخدمه الباحث في الحصول على عينة من مجتمع الدراسة عن طريق المصادفة غير المحددة. وهي من اسهل الطرق غير العشوائية، لكن قد تكون ممثلة للمجتمع الأصلي، نظرًا لإمكانية مصادفة الباحث أغلب عينته من أشخاص ينتمون إلى فئة واحدة فقط من المجتمع الأصلي. وقد يدخل فيها عامل التحيز بدرجة كبيرة.
2. العينة الغرضية (القصدية) Purposive Sampling
عندما لا يتمكن الباحث من اختيار عينة عشوائية من المجتمع الأصلي لأي سبب من الأسباب التي يراها مقنعة له، أو أنه يرغب في الحصول على عينة ذات مواصفات وخصائص محددة فإنه يلجأ إلى إختيار عينة تسمى " العينة القصدية أو الغرضية"، أي أنه يقصد أفراداً مخصوصين من مجتمع الدراسة. ويؤخذ على هذا النوع من العينات أنه غير عشوائي ومتحيز في نفس الوقت.
3. العينة الحصصية Quota Sampling
لاختيار عينة من هذا النوع، فإن الباحث يعمل على تقسيم المجتمع الأصلي على حصص معينة تشبه إلى حد كبير طريقة اختيار العينة الطبقية التناسبية، لكنها تختلف عنها في أن عملية الاختيار لا تتم بطريقة عشوائية، إنما تتم بطريقة حصصية تعتمد على الباحث نفسه في تحديد العينة. وأفضل ما في هذه الطريقة التباين بين عدد أفراد العينة والعدد الكلي لمجتمع الدراسة الأصلي، ويؤخد على هذه العينات بأنها متحيزة وغير عشوائية، وهذا من شانه أنه يؤثر على صحة النتائج التي يحصل عليها الباحث، مما يشكل صعوبة كبيرة في عملية تعميم النتائج على مجتمع الدراسة.
بقلم محمد الكويفي
اعلامي ومدون من غزة -فلسطين- ماجستير ادارة إعلام، بكالوريوس صحافة واعلام، دبلوم تكنلوجيا معلومات، دبلوم لغة انجليزية في الصحافة والسياسة، مدرب اعلام وانتاج ....
0 التعليقات
