3 أنواع رئيسية لأخذ العينات غير الاحتمالية
تلقي هذه المقالة الضوء على الأنواع الثلاثة الرئيسية لأخذ العينات غير الاحتمالية. الأنواع هي: 1. نماذج عرضية 2. عينات الحصص 3. عينات هادفة أو الحكم.
أخذ العينات غير الاحتمالية: النوع # 1. العينات غير المقصودة:
في أخذ العينات العرضي ، يقوم الباحث ببساطة بالوصول إلى الحالات التي تقع في يده ، ثم يتابع العملية حتى يكتسب العينة الحجم المطلوب. على سبيل المثال ، قد يأخذ الباحث أول 150 شخصًا يلتقيهم في أي من مسارات المشاة في الشارع ، والذين هم على استعداد لإجراء مقابلة معهم أو لتقديم نوع المعلومات التي يبحثون عنها.
وبالمثل ، فإن موظف الرعاية الاجتماعية ، والرغبة في جعل بعض التعميمات حول عمال المصنع قد يدرس العمال في قسم معين في المصنع الذي يعمل فيه.
صحفي ، يريد أن يعرف كيف يمكن أن يشعر "الناس" حيال قضية ما بمقابلة الحالات المتاحة بشكل ملائم من مختلف مناحي الحياة ، على سبيل المثال ، المدرسين والعمال وسائقي سيارات الأجرة ومحلات البيع بالتجزئة وربات البيوت وغيرهم ممن يفترض أنهم يعكسون الجمهور رأي.
في هذه العينة ، لا توجد ، بالطبع ، طريقة أخرى لتقدير التحيز (الفرق بين متوسط قيمة العينة والقيمة السكانية الحقيقية) باستثناء القيام بدراسة موازية مع عينة احتمالية أو بإجراء تعداد كامل.
إذا كان أحد يستخدم عينة عرضية ، فلا يسع المرء إلا أن يأمل ويدعو أنه لا يتم تضليله بشكل فاضح للغاية من خلال النتائج التي توصل إليها والتي تشكل الأساس لتقدير حالة "السكان".
هذا لا يعني ، مع ذلك ، أن العينات العرضية ليس لها أي مكان في البحث العلمي. هذا النوع من أخذ العينات ، إلى جانب كونه اقتصاديًا ومريحًا ، يمكن أن يوفر أيضًا أساسًا لتحفيز الأفكار والفرضيات العاملة.
عندما لا تكون هناك حاجة إلى قدر كبير من الدقة أو عندما يكون هناك احتلال مسبق مع أدلة مؤقتة على صياغة فرضية (كما هو الحال في الدراسات الاستكشافية) ، يكون إجراء أخذ العينات العرضي مفيدًا تمامًا.
أخذ العينات غير الاحتمالية: النوع # 2. عينات العينة:
إحدى الطرق الأكثر شيوعًا في أخذ العينات في أبحاث التسويق والاستطلاعات الانتخابية هي طريقة أخذ عينات الحصص. الهدف الأساسي لأخذ العينات في الحصص هو اختيار عينة تمثل نسخة طبق الأصل من "السكان" فيما يتعلق بما يرغب المرء في تعميمه.
إن أﺧذ اﻟﻌﯾﻧﺎت ﺑﺎﻟﺣﺻص ، إﻟﯽ ﺣد ﮐﺑﯾر ، ﯾوﻓر اﻟﺗﺄﻣﯾن اﻟذي ﺳﯾﺗﺿﻣن اﻟﻌﻧﺎﺻر اﻟﻣﺧﺗﻟﻔﺔ ﻓﻲ "اﻟﺳﮐﺎن" ﻓﻲ اﻟﻌﯾﻧﺔ وﺳﯾﺗم أﺧذ ھذه اﻟﻌﻧﺎﺻر ﻓﻲ اﻻﻋﺗﺑﺎر ﺑﻧﺳب ﺗﺣﺻل ﻋﻟﯾﮭﺎ ﻓﻲ اﻟﺳﮐﺎن.
لنفترض أننا أخذنا عينات من "تعداد" البنات- الطلاب الذين يشكلون العدد الإجمالي للفتيات اللواتي يدرسن في مؤسسات مختلطة وأولئك الذين يدرسون في مؤسسات للبنات فقط. لنفترض ، هناك فرق حاد بين المجموعتين الفرعيين فيما يتعلق بالخصائص التي نرغب في قياسها.
إذا كان الأمر كذلك ، فمن المؤكد أن نتائج الاستطلاع ستعطي صورة مضللة للغاية لمجموع "السكان" ، إذا لم نقم بتضمين نسبة كافية من الفتيات الذين يدرسون في مؤسسات التعليم المختلط.
ستحاول مجموعة عينات الكوتا التي تتوقع حدوث مثل هذه الاختلافات المحتملة بين المجموعات الفرعية ضمان تضمين عينة من العدد الكافي من الحالات من كل طبقة في صورتها صورةً مقبولةً لمجموع "السكان".
عادة ما يتم أخذ عينات الحصص في ثلاث خطوات:
(1) يتم تصنيف السكان من حيث الخصائص المعروفة أو المفترض أن تكون ذات صلة بالخصائص التي يتم دراستها.
(2) يتم تحديد نسبة السكان التي تقع في كل فئة على أساس التركيبة المعروفة أو المفترضة أو المقدرة للسكان فيما يتعلق بما سبق.
(3) وأخيرًا ، يتم تعيين حصة من المستجيبين لكل مراقب أو مجري. مسؤولية اختيار المستجيبين أو الموضوعات هي مسؤوليتهم. إن الحصص ثابتة بحيث أن العينة الإجمالية التي تمت ملاحظتها أو مقابلتها تعكس النسب بين الفئات كما هو محدد في الخطوة السابقة (أي ، 2).
وبما أن المراقب أو القائم بإجراء المقابلة لهما الكلمة الأخيرة في اختيار المواضيع ، فإن اختيار البنود / الحالات يعتمد على حكم الشخص الذي يجري المقابلة / المراقب. ﻏﺎﻟﺒﺎً ﻣﺎ ﻳﺤﺪث ﻋﻤﻠﻴﺎً أن اﻟﻤﻜﻮﻧﺎت اﻟﻤﺨﺘﻠﻔﺔ ﻟﻠﻌﻴﻨﺔ ﻟﻴﺴﺖ ﺑﺎﻟﻨﺴﺒﺔ ﻧﻔﺴﻬﺎ ﻟﻠﺸﺮاﺋﺢ اﻟﻤﻘﺎﺑﻠﺔ ﻓﻲ اﻟﺴﻜﺎن.
ربما لم يتبع القائمون على المقابلات تعليماتهم بشكل صحيح وصادق. من المرجح أن يحدث اختلاف بين عينات وخصائص السكان ، خاصة فيما يتعلق بالخصائص الأقل ظهوراً التي لم يتم تضمينها كجزء من المواصفات الخاصة بالباحث / المراقب / الحصص.
وتجدر الإشارة إلى أنه يمكن تصحيح عدم كفاية العينة أثناء التحليل من خلال وزن الطبقات المختلفة من حيث نسبها في عدد السكان (تشمل الضرب أو تقسيم النتائج حسب الأرقام التصحيحية المناسبة).
وبالتالي ، فإن المتطلبات الحاسمة في أخذ العينات من الحصص ليست أن العينات المختلفة في السكان يتم أخذ عينات منها بنسبها الصحيحة ؛ بل بالأحرى يجب أن يكون هناك عدد كافٍ من الحالات من كل طبقة لإتاحة تقدير للقيمة السكانية وثانيًا أننا نعرف نسبة كل طبقة في إجمالي "عدد السكان".
إذا تم استيفاء هذين الشرطين ، يمكن الجمع بين تقديرات قيم الطبقات المختلفة لإعطاء تقديرًا لمجموع القيمة السكانية.
وعلى الرغم من هذه الاحتياطات في سياق اختيار العينة والتصحيحات التي يتم إجراؤها أثناء التحليل ، فإن أخذ عينات الحصص قد ينتج عنه أخطاء جسيمة لأنها تتضمن ، دون شك ، إجراء أخذ العينات عن طريق الخطأ. جزء من العينة في أي فئة معينة يشكل عينة عرضية من الطبقة المقابلة من السكان.
عادة ما يتم استقاء بيانات تحديد الحصص من نتائج التعداد السابقة وبعض المصادر المعاصرة. عندما تحدث تغييرات جذرية في المجتمع ، قد تكون الحصص التقديرية خاطئة بشكل خطير وتنتج نتائج مضللة.
يتوقف الكثير على حكم القائم بالمقابلة / المراقب في أخذ العينات. بشكل عام ، قد يُفترض أن يملأ المراقب أو القائم بإجراء المقابلة حصصه بطريقة تناسبه. من المرجح أن يختار القائم بإجراء المقابلة أشخاصًا يشبهون نفسه في العديد من النواحي.
وبالتالي ، قد لا تكون عينات طبقة الاستطاعة ممثلة للطبقات في السكان. ونادراً ما يكون الشخص الذي يجري المقابلة / المراقب مناسباً جداً مقارنة بالباحث (إذا كان الاثنين مختلفين) ومن ثم يُترك لاختيار العينات بنفسه ، فمن المرجح أن يقدم تحيزين ، (أ) من تصنيف الموضوع و (ب) غير اختيار عشوائي.
غالباً ما لا تكون نتيجة أخذ عينات الحصص بالخطأ في كثير من الأحيان ، ولكن أم لا ، من الصعب للغاية تحديدها. ليس لدينا أي ضمان بأن عينة العينة ستعطي نتائج موثوقة ضمن حد معين من التسامح. وبما أن أخذ العينات العشوائية ، وبالتالي لم يتم تضمين مبدأ الاحتمال ، في أي مرحلة ، لا يمكن تحديد أخطاء الطريقة من خلال الإجراءات الإحصائية.
قد يتم إجراء تصحيحات رياضية إذا كان هناك اختلافات في العينات من مختلف الطبقات. لكن هذه الخطوة تعتمد على معرفتنا المسبقة بالنسب الحقيقية للطبقات في "السكان".
بالنسبة لبعض السكان ، لا يعرف المرء ذلك فقط ، وهنا التحكم الوحيد الذي يمكن للمحقق الاستفادة منه هو عملية أخذ العينات نفسها. هناك الآن تجربة كافية مع أخذ عينات الحصص بحيث يمكن السيطرة على ضعفه لأنواع معينة من التحيزات.
أخذ العينات غير الاحتمالية: النوع # 3. عينات الهدف أو الحكم:
الافتراض الأساسي وراء الحكم أو العيّنات المقصودة هو أنه من خلال ممارسة الحكم الصائب والاستراتيجية المناسبة ، يمكن اختيار الحالات "الصحيحة" ليتم تضمينها في العينة ومن ثم تطوير عينات مرضية فيما يتعلق باحتياجاتها البحثية.
تتمثل إحدى الاستراتيجيات الشائعة لأخذ العينات المستهدفة في اختيار الحالات التي يُنظر إليها على أنها نموذجية للسكان الذين يهتمون بها. ويستمر اختيار العناصر تحت افتراض أن أخطاء الحكم في الاختيار ستميل إلى موازنة بعضها البعض.
وبعبارة أخرى ، عندما تشكل الاعتبارات العملية أخطارًا جسيمة في طريقة اعتماد أخذ العينات الاحتمالي ، يبحث الباحث عن مجموعة فرعية تكون نموذجية لـ "السكان" ككل (فيما يتعلق ببعض الخصائص التي يهتم بها).
المجموعة الفرعية هي "البارومتر" الخاص بـ "السكان". تقتصر الملاحظات على هذه المجموعة الفرعية ويتم تعميم الاستنتاجات من هذه الملاحظات على إجمالي "السكان". على سبيل المثال ، قد يختار باحث مهتم بتأثير الكهربة الريفية على المؤسسات الاجتماعية التقليدية كعينته قرية معينة حيث تأثر كهربة ، على سبيل المثال ، قبل عامين.
يبدى ملاحظاته في هذه القرية ويعتقد أن ما يحصل هنا سيحصل أيضاً مع اختلاف بسيط جداً في القرى الأخرى التي تم إمدادها بالكهرباء أيضاً. ومع ذلك ، لا يوجد أساس واضح لمثل هذا الاعتقاد ، فقد يتبين في النهاية أنه غير سليم.
يكون الحكم أو أخذ العينات الهادف محفوفة بالمخاطر للغاية ، لأنه لا بد من فرض افتراضات أقوى بكثير عن السكان وأخذ العينات من المطلوب عند استخدام أخذ العينات الاحتمالية. وثانيا ، لا يمكن حساب أخطاء العينات والتحيزات لهذا النوع من العينات ، حيث إن إجراء أخذ العينات لا يتضمن أخذ عينات احتمال في أي مرحلة.
تشير البيانات المؤمنة على أساس الحكم أو العينات الهادفة ، في أحسن الأحوال ، إلى فرضيات معينة ولكن بشكل عام لا يمكن استخدامها كأساس للاختبار الإحصائي للفرضيات. وبالتالي ، فإن أخذ العينات الحكم له فائدة كبيرة في الدراسات الاستكشافية أو التكوينية التي تهدف إلى الحصول على رؤى من شأنها أن تساعد في طرح المشاكل أو صياغة فرضيات للبحث.
