أخذ العينات هو عملية حاسمة يمكن أن تحدث الفرق بين البحث الموثوق وغير الموثوق.
بشكل عام، أخذ العينات هو عملية اختيار مجموعة فرعية تمثيلية من الأشخاص من مجتمع أكبر لأغراض البحث. يستخدم ماثيو أوفينجتون، المؤسس المشارك لـ Research Connections، وهي وكالة أبحاث المستهلك، مثالاً للتوضيح: “إذا كنت تجري بحثاً يتعلق بجميع الإناث في المملكة المتحدة، فلا تحتاج إلى التحدث إلى الملايين من الإناث اللاتي يمثلن المجتمع بأكمله. ما تحتاجه هو العثور على مجموعة فرعية من الأشخاص تكرر المجموعة الأكبر.”
وهذا يعني التأكد من وجود انتشار لجميع العوامل المختلفة التي تشكل الجمهور. في هذا المثال، تمتد الإناث في المملكة المتحدة عبر الفئات العمرية والأعراق والمناطق والمواقع بالإضافة إلى السلوكيات والمواقف المختلفة ضمن موضوع البحث. المفتاح هو الحصول على انتشار يكرر بالضبط إجمالي المجتمع.
لكن ذلك يمثل تحدياً: إذا كان ملف تعريف العينة غير صحيح، فقد ينتهي بك الأمر بالتحيز. لذلك، الهدف من أخذ العينات هو التأكد من حصولك على نسخة مثالية من مجتمع البحث دون إدخال أي تحيز.
بينما توجد عدة طرق لأخذ العينات، فإن العينة الحصصية مفيدة بشكل خاص لتكرار مجتمع أكبر بدقة لأنها تأخذ في الاعتبار جميع نسب المجتمع.
الخلفية عن العينة الحصصية
العينة الحصصية هي نوع من أخذ العينات غير الاحتمالية التي تتضمن اختيار الأشخاص أو الأشياء داخل مجتمع على أساس خصائصهم.
في مثالنا، قد نستخدم تعداداً وطنياً لتحديد الاختلافات العمرية والإقليمية بين الإناث في المملكة المتحدة. قد نجد أن 20 بالمائة منهن يعشن في اسكتلندا، و60 بالمائة في إنجلترا، و10 بالمائة في ويلز، و10 بالمائة في أيرلندا الشمالية. عندما يتسلح الباحثون بهذه المعلومات، يصبح هدفهم بعد ذلك اختيار عينة من الإناث بنفس هيكل الحصص.
طريقة عمل العينة الحصصية
يمكنك التفكير في العينة الحصصية على أنها دفع الأشخاص عبر قمع، كما يوضح أوفينجتون.
“في الأعلى تماماً يوجد المجتمع الكلي الذي يمكنك منه جمع العينات. فقط المشاركون في البحث الذين يطابقون الملف الذي تقوم ببنائه سيمرون عبر القمع. إذا كنت تستخدم استبياناً لجمع الردود لمثال دراسة المملكة المتحدة، فإن السؤال الأول سيكون لتحديد جنس المستجيب. أي مستجيب ذكر يتم استبعاده فوراً لأنه لن يتناسب مع الملف،” كما يقول.
“السؤال التالي يمكن أن يكون حول العمر، وقد تقوم بترميز الفئات العمرية الخاصة بهم بناءً على الانتشار من التعداد الوطني. الهدف أثناء جمع الردود هو مطابقة الحصص التي حددتها لذلك البحث مع الأشخاص القادمين،” يضيف أوفينجتون.
إذا كنا نتتبع الردود في جدول بيانات من عمودين، فإن أحد الأعمدة سيكون ثابتاً — الحصص المحددة بناءً على معلومات من التعداد — بينما يتم حساب العمود الآخر مباشرة أثناء جمع البيانات. الهدف هو الحصول على توزيع حصص مماثل في العمود المباشر كما هو في العمود الثابت في نهاية عملية أخذ العينات.
على سبيل المثال، لنفترض أن حصتك للإناث من اسكتلندا هي 20 بالمائة. أثناء جمع الردود، ستحتاج إلى حساب نسبة المستجيبين من اسكتلندا. بمجرد الوصول إلى الحصة المحددة، ستتوقف عن قبول المزيد من الردود من الإناث في اسكتلندا.
يتم تطبيق نفس العملية على العوامل الأخرى في الدراسة. إذا لم تحدد الردود من الإناث في اسكتلندا، فسوف يشكلن نسبة أكبر من حجم عينتك مما يمثلنه في المجتمع الكلي، مما يعني أن عينتك لن تكون تمثيلاً دقيقاً للإناث في المملكة المتحدة.
العينة الحصصية المتحكم بها وغير المتحكم بها
قد تكون العينة الحصصية متحكماً بها أو غير متحكم بها. يتضمن أخذ العينات المتحكم به تحديد حصص محددة بناءً على توزيع المجتمع. هنا، تكون الحصص عادة غير مرنة ويجب الوفاء بها كما هي محددة. تعمل بشكل أفضل للحصص المحددة مقابل الخصائص الديموغرافية مثل العمر والجنس، كما في مثال دراسة الإناث في المملكة المتحدة.
يتضمن أخذ العينات الحصصية غير المتحكم بها تحديد حصص مرنة لأغراض المراقبة وتعديل الحصص مع تراكم البيانات.
على سبيل المثال، إذا كنت تجري بحثاً عن أصحاب الكلاب الذين يطعمون كلابهم طعاماً ممتازاً، فقد يكون لديك بعض الفكرة عن خصائص الفئة المستهدفة. لكن سيكون من الصعب معرفة التوزيع الدقيق للجمهور من حيث الجنس أو العمر أو المنطقة. بالنسبة لهذا النوع من البحث، قد يكون من المفيد أكثر تحديد حصة “مرنة” يمكنك بعد ذلك تعديلها أثناء جمع البيانات.
خطوات العينة الحصصية
لإجراء العينة الحصصية بفعالية، يقول أوفينجتون إنك عادة ما تتبع الخطوات المحددة أدناه:
الخطوة 1: ابحث عن بحث موجود بالفعل لمجتمعك
لتحديد الحصص، تحتاج إلى بحث موثوق يعطي توزيعاً جيداً لمجتمعك المستهدف. على سبيل المثال، يمكن أن يكون هذا أي نوع من تقارير التعداد أو المعلومات من قاعدة بيانات حكومية. من المهم إصدار حكم حول ما إذا كانت البيانات موثوقة أم لا. بالنسبة للأبحاث التجارية، يمكنك الاعتماد على الأبحاث الموجودة التي أجرتها شركة أو منظمة.
الخطوة 2: حدد حصصك
بمجرد حصولك على بحث موثوق لتستند إليه في حصتك، فإن الخطوة التالية هي استخدامه لتحديد الحصص.
من الأفضل تحديد الحصص حول الحقائق، مثل البيانات الديموغرافية مثل العمر والجنس. تجنب تحديد الحصص بناءً على المواقف أو السلوكيات لأن تلك من المحتمل أن تتغير. على سبيل المثال، تحديد حصة مقابل التكرار الذي يشرب به الناس الكحول في الأسبوع من غير المرجح أن يحقق نتائج رائعة لعدة أسباب.
أولاً، الناس بشكل عام ضعفاء في تذكر الأشياء وقد يقدمون إجابات خاطئة. ثانياً، قد يشعر الناس بالخجل من عادات الشرب لديهم ويذكرون أرقاماً أقل لتجنب الحكم عليهم. إذا تم تحديد حصتك مقابل هذه الأنواع من الخصائص، فسيكون من الصعب إجراء دراسات التتبع لأنك ستحصل على نتائج مختلفة في كل مرة.
إذا كان طرف ثالث سيجري البحث، فستحتاج إلى إدراج الحصص في مواصفات الحصص لمن سيتولى أخذ العينات.
الخطوة 3: قم بإجراء الاستطلاع
هذا هو المكان الذي يحدث فيه العمل الحقيقي. بمجرد تحديد حصصك، فإن الخطوة التالية هي توظيف الأشخاص للاستطلاع. لنفترض أنك تعمل بحجم عينة من 1000 شخص وتم تحديد الحصص التالية للعمر:
| الفئة العمرية | الحصة | المستجيبون |
|---|---|---|
| 18–35 | 40 بالمائة | 400 |
| 36–50 | 30 بالمائة | 300 |
| 51 وما فوق | 30 بالمائة | 300 |
| 100 بالمائة | 1000 |
قد تجد أن الحصة للفئة العمرية الأكبر تمتلئ بسرعة لأن كبار السن بشكل عام أكثر استجابة للاستطلاعات من الشباب. هذا يعني أنك قد تحتاج إلى التوقف عن جمع الردود من كبار السن في وقت أقرب مما ستفعله للفئات العمرية الأخرى.
الخطوة 4: اضبط حصصك إذا لزم الأمر
كما ذكرنا سابقاً، من الشائع أن تمتلئ بعض الحصص بسرعة أكبر من غيرها. هذا يعني أنه قد يتعين عليك البحث بنشاط عن مستجيبين يتناسبون مع الملف للحصص غير المستوفاة. (بعض مجموعات الجمهور يصعب توظيفها بشكل خاص.)
على سبيل المثال، بينما قد تعرف أن توزيع الأشخاص الذين يستخدمون علامة تجارية لمنتجات البالغين هو 70 بالمائة من الذكور و30 بالمائة من الإناث، قد يكون من الصعب العثور على 300 أنثى (بناءً على حجم عينة من 1000) على استعداد للمشاركة في الدراسة. في مثل هذا السيناريو، قد ترغب في تعديل حصتك للسماح لمزيد من المستخدمين الذكور بالمشاركة في الدراسة.
بمجرد الانتهاء من الاستطلاع، يمكنك بعد ذلك استخدام طرق أخرى، مثل الترجيح — وهي تقنية تصحيح تسمح لك بإضافة المزيد من القوة إلى ردود المجموعات ذات الحصص غير المستوفاة — لتعديل النتائج.
مزايا العينة الحصصية
هناك أسباب عديدة قد تجعل الباحثين يفضلون استخدام العينة الحصصية:
- الدقة: مع العينة الحصصية، يتم حساب وتمثيل جميع النسب في العينة. هذا يساعد على منع الإفراط في التمثيل أو نقص التمثيل لمجموعة معينة في المجتمع العام.
- الراحة: مقارنة بطرق أخذ العينات الأخرى، فإن العينة الحصصية واضحة إلى حد ما، والنتائج سهلة الفهم والتحليل. بمجرد تحديد الحصص، يمكن للباحثين الحصول بسهولة على بيانات حول مجتمع معين حتى يتم استيفاء جميع الحصص.
- القدرة على تحمل التكاليف: تكلفة إجراء العينة الحصصية أقل بشكل عام مقارنة بالطرق الأخرى. على سبيل المثال، يمكن للباحثين جمع البيانات بالكامل من خلال النماذج عبر الإنترنت، وعادة لا يوجد سفر مطلوب.
عيوب العينة الحصصية
على الرغم من أن العينة الحصصية لها إيجابياتها، إلا أنها قد تقدم بعض التحديات:
- نظراً لأنه يتم النظر فقط في سمات سكانية محددة عند تقسيم العينات إلى مجموعات فرعية، فقد تحصل جميع الخصائص على تمثيل متساوٍ. قد تفوت العينة الحصصية الفروق الدقيقة في المجتمع الأوسع.
- قد تخلق مساحة للتحيز أثناء الاختيار. نظراً لأن العينة الحصصية تعتمد على حكم الباحث، فقد يختار الباحث بناءً على الراحة، وبالتالي إدخال التحيز.
- قد يكون تقسيم المجتمع بأكمله إلى مجموعات متنافية صعباً لأن الأشخاص يمكن أن ينتموا إلى مجموعتين أو أكثر. وبالتالي، فإنه يؤثر على عملية جمع البيانات عندما لا يتناسب الأشخاص مع مجموعة واحدة متميزة.
العينة الحصصية بشكل أسرع مع Jotform
أدوات الاستطلاع مثل Jotform تجعل من السهل إجراء العينة الحصصية. يتيح لك Jotform إنشاء استطلاعات بسيطة أو معقدة عبر الإنترنت. يمكنك عرض النتائج بسرعة كرسوم بيانية أو نسب مئوية أو مخططات في الوقت الفعلي. بمجرد أن تبدأ الحصص في الامتلاء، يمكنك أيضاً تنفيذ المنطق الشرطي للتوقف عن تلقي الردود من تلك المجموعة من الجمهور. ابدأ مع Jotform اليوم.
الصورة بواسطة: drobotdean
كتابة تعليق: