اختيار العينة في البحث العلمي: ما هو وما أنواع العينات؟

تعريف اختيار العينة (والمصطلحات الـ 5 التي يجب أن تتقنها)

اختيار العينة هو عملية انتقاء مجموعة أصغر (عينة) من مجموعة أكبر (مجتمع الدراسة) لتتعرف على مجتمع الدراسة دون أن تقيس الجميع. فدراسة المجتمع كاملًا غالبًا ما تكون غير عملية، ولذلك يلجأ الباحثون إلى العينات ليجعلوا العمل ممكنًا مع الوصول إلى استنتاجات مفيدة.

المصطلحات الخمسة أدناه هي عماد أي فصل للمنهجية. وإن أخطأت فيها ورث كل قرار لاحق هذا الخطأ.

• warning
  مجتمع الدراسة: المجموعة الكاملة التي تريد وصفها، مكتوبةً بحدود ونطاق زمني. عبارة «جميع طلاب التمريض في السنة النهائية في الفروع الثلاثة، المسجّلين حتى 1 مارس» مجتمعُ دراسة. أما «الممرضون» فليست كذلك.
• warning
  مجتمع الدراسة المستهدف مقابل المجتمع المتاح: من تريد وصفهم مقابل من تستطيع وسائل الاستقطاب والأدوات لديك الوصول إليهم فعلًا. وتسمية الفجوة بين الاثنين نقطة قوة في كتابة البحث، لا نقطة ضعف.
• warning
  إطار العينة: القائمة أو الآلية التي تسحب منها. سجل الطلاب، أو سجل المرضى، أو قاعدة بيانات العملاء، أو قائمة الأسر في قرية، أو سجل الناخبين. ومشكلات الإطار تُحدث خطأ التغطية، ولا تصلحها أي طريقة.
• warning
  وحدة العينة: ما يُختار فعلًا. شخص، أو أسرة، أو عيادة، أو فصل دراسي، أو مناوبة، أو طلب شراء. وفي التصاميم العنقودية ومتعددة المراحل تكون الوحدة في المرحلة الأولى مجموعةً، وتُسمّى هذه المجموعة وحدة العينة الأولية.
• warning
  تصميم العينة: الخطة كاملةً مكتوبةً: الإطار، والطريقة، وعدد الوحدات، وطريقة التواصل معها، وما ستفعله مع من لا يجيبون. و«تصميم العينة» هو ما يسأل عنه المناقش أو المحكّم فعلًا حين يسألك عن عينتك.

للاطلاع على تعريف رسمي موجز للفكرة نفسها، راجع المذكرة التدريبية عن اختيار العينة الصادرة عن مكتب نزاهة البحث العلمي الأمريكي (U.S. Office of Research Integrity).¹ وإن كنت تضع اختيار العينة ضمن خطة دراسة أوسع، فإن دليلنا عن تصميم البحث يغطي الخطوات التي تسبقه وتليه.

لماذا نختار عينة أصلًا، ومتى يكون الحصر الشامل هو الخيار الأفضل

الحاجة إلى اختيار العينة عملية قبل أن تكون إحصائية. وهناك أربعة أسباب تتكرر مرةً بعد مرة.

1. التكلفة

   كل مشارك إضافي يكلّف مالًا أو وقت موظفين أو رصيدًا من حسن النية. وعينة من 600 شخص مسحوبة جيدًا تستطيع أن تجيب عن السؤال نفسه الذي تجيب عنه محاولة سيئة التنفيذ تشمل 60,000.

2. السرعة

   للقرارات مواعيد نهائية. والعينة تمنحك إجابة ضمن المدة التي تظل فيها الإجابة مفيدة.

3. الإمكانية العملية

   بعض المجتمعات لا يمكن حصرها أصلًا: المارّة في سوق، والأشخاص الذين تركوا خدمة ما، والباعة غير النظاميين. وبعضها لا نهائي فعليًا، أو أن قياس الوحدة يتلفها.

4. الجودة

   هذا السبب يفاجئ كثيرين. فتركيز الجهد على مجموعة أصغر يتيح لك متابعة من لم يستجيبوا، وتدريب من يجرون المقابلات تدريبًا جيدًا، والتحقق من البيانات. والجهد المبذول على كل وحدة أجدى عادةً من زيادة عدد الوحدات.

أما الحصر الشامل فيقيس الجميع بدلًا من ذلك. وهو الخيار الأفضل حين يكون مجتمع الدراسة صغيرًا بما يكفي للوصول إليه، أو حين تتوفر بيانات التواصل مسبقًا، أو حين يكون لكل فرد حق في أن يُسأل. فاستبيان الموظفين في مؤسسة من 200 شخص مسألة حصر شامل لا مسألة اختيار عينة، وكذلك تقييم فصل دراسي. وحين يكون مجتمع الدراسة صغيرًا لا يكاد اختيار العينة يمنحك شيئًا، ويفقدك القدرة على عرض النتائج لكل فريق.

كيف تبدو العينة الجيدة فعلًا

تصف الكتب العينة الجيدة بأنها «ممثِّلة»، وهذا ليس معيارًا قابلًا للتطبيق. أما الخصائص الأربع التالية فهي كذلك.

• التغطية: كان من الممكن من حيث المبدأ اختيار أي شخص في مجتمع الدراسة المستهدف.
• الاختيار المنضبط: من يدخل العينة تحدده قاعدة، لا من يتطوع ولا من يقف أقرب إلى الباب.
• عدد كافٍ من الوحدات في أصغر مجموعة يجب أن تعرض نتائجها: قد يبدو الرقم الإجمالي جيدًا بينما تستند المجموعة التي تهمك فعلًا إلى 11 ردًا.
• قابلية الوصف: تستطيع أن تكتب بالضبط كيف سُحبت العينة، ويستطيع غيرك أن يكرر ذلك.

للاطلاع على شرح مبسّط لكيفية دعم العينات لتقديرات مجتمع الدراسة، تُعد نظرة مكتب الإحصاء الأمريكي (U.S. Census Bureau) العامة على اختيار العينات في المسوح والاستدلال منها نقطة بداية جيدة.²

إطار العينة يحدد السقف

إطار العينة هو القائمة أو الآلية الملموسة التي تسحب منها. وهو أقل أجزاء اختيار العينة نقاشًا، والموضع الذي تنحرف فيه معظم الدراسات الحقيقية بصمت، لأن الإطار هو الذي يقرر من كان مؤهلًا للاختيار أصلًا.

الأطر أشياء عادية: سجل الطلاب، أو سجل المرضى، أو كشف الموظفين في الموارد البشرية، أو قاعدة بيانات العملاء. أو قائمة قرى مع أعداد الأسر فيها، أو سجل الناخبين، أو سلسلة من طلبات الشراء، أو قائمة بالعيادات في منطقة ما. لاحظ أن بعض الأطر تسرد أشخاصًا وبعضها يسرد أماكن. وهذا الفرق يحدد الطرق المتاحة لك.

راجع الإطار قبل السحب لا بعده. عُدّ الصفوف. وقارن هذا العدد بأي إجمالي مستقل تجده، مثل عدد الموظفين لدى الموارد البشرية أو عدد الطلاب المسجّلين. وابحث عن الشريحة التي سيحرجك إغفالها أكثر من غيرها، وتحقق من وجودها. واحذف المكرر. واكتب ما يستبعده الإطار، لأن هذه الجملة مكانها في حدود الدراسة على أي حال.

مقارنة طرق اختيار العينة الـ 9

تنقسم طرق اختيار العينة إلى عائلتين. العينة الاحتمالية تستخدم آلية عشوائية، فيكون لكل وحدة في الإطار احتمال اختيار معروف وغير صفري. أما العينة غير الاحتمالية فلا تفعل ذلك، فتكون احتمالات الاختيار مجهولة. وكل ما عدا ذلك يترتب على هذا الفرق الواحد.

العمود الثاني هو ما تغفله معظم الأدلة، ولذلك يأتي أولًا هنا. فالتصميم الاحتمالي وحده يدعم هامش الخطأ، أو فترة الثقة، أو عبارة «زائد أو ناقص 5 نقاط». وإذا كانت إجابة طريقةٍ ما هناك «لا»، فلا يزال بإمكانك أن تتعلم منها الكثير، لكنك لا تستطيع أن تنشر رقمًا للدقة إلى جانب النتيجة. أما الدقة نفسها فموضوع آخر، يتناوله دليلنا عن حجم العينة.

قراءة الجدول: الطرق الخمس الأولى تصاميم احتمالية والأربع الأخيرة ليست كذلك. وهذا التقسيم الواحد، لا أسماء الطرق منفردة، هو ما يحدد ما إذا كان رقم الدقة صادقًا.

طرق العينة الاحتمالية، واحدة تلو الأخرى

العينة الاحتمالية تعني أن لكل وحدة في الإطار احتمال اختيار معروفًا وغير صفري، وأن آلية عشوائية هي التي تتولى الاختيار. وهذا هو الأساس الوحيد لقول أي شيء رقمي عن مجتمع الدراسة. وخمسة تصاميم تغطي تقريبًا كل دراسة حقيقية. وتتناول المراجعات في البحوث السريرية والصحية العائلة نفسها بتسميات مختلفة قليلًا، ومن المفيد أن تعرف السبب قبل أن تصادف الاثنتين: فكل من المراجعتين المذكورتين هنا تُدرج العينة متعددة المراحل ضمن العينة العنقودية بدلًا من إفرادها.³⁴

العينة العشوائية البسيطة

العينة العشوائية البسيطة تمنح كل وحدة في القائمة الاحتمال نفسه تمامًا للاختيار. ترقّم القائمة، وتولّد أرقامًا عشوائية، وتأخذ الوحدات التي تقع عليها.

مثال تطبيقي. يضم سجل إحدى الجامعات 12,000 طالب مسجّل، وتحتاج إلى 400 رد. رقّم السجل من 1 إلى 12,000، وولّد 400 رقم عشوائي غير مكرر ضمن هذا النطاق باستخدام جدول بيانات أو برنامج إحصائي، ثم أرسل دعوة إلى هؤلاء الطلاب. وإذا كنت تتوقع معدل استجابة 40 في المئة، فاسحب 1,000 وأرسل إليهم الدعوة حتى يكون الحصول على 400 رد مكتمل واقعيًا.

أين تفشل. مع 400 رد موزعة على سجل من 12,000 طالب، يسهم قسم فيه 300 طالب بنحو 10 أشخاص فقط. وهذا لا يكفي لعرض نتائجه. فإذا وجب أن تظهر أي مجموعة فرعية في نتائجك، فالعينة العشوائية البسيطة أداة خاطئة، والحل هو العينة الطبقية.

دوّن طريقة السحب العشوائي. البرنامج المستخدم، والبذرة العشوائية إن وُجدت، والتاريخ. فهذه الجملة الواحدة هي ما يجعل السحب قابلًا للتكرار، والمحكّمون يطلبونها فعلًا.

العينة المنتظمة

العينة المنتظمة تأخذ وحدة واحدة من كل k وحدات من قائمة مرتبة بعد بداية عشوائية. اقسم حجم القائمة على العدد الذي تحتاجه لتحصل على الفاصل k، واختر رقمًا عشوائيًا بين 1 وk نقطةً للبداية، ثم واصل العد.

مثال تطبيقي. يسجّل مستشفى منطقة 9,000 زيارة للعيادات الخارجية في ربع سنة، ويريد إجراء 600 مقابلة عند الخروج. الفاصل هو 9,000 مقسومًا على 600، أي إن k تساوي 15. اختر بداية عشوائية بين 1 و15، ولتكن 7، ثم أجرِ المقابلة مع الزيارة 7 و22 و37 و52 وهكذا. ويستطيع الفريق الميداني اتباع هذه القاعدة دون حاسوب، وهذا هو السبب الحقيقي لبقاء هذه الطريقة.

أين تفشل. الدورية. إذا كانت في القائمة دورة متكررة تتوافق مع k، فإنك تسحب الموضع نفسه في كل مرة. فقائمة زيارات مرتبة حسب يوم العيادة بدورة من 7 أيام وفاصل قدره 7 ستعطيك يومًا واحدًا من أيام الأسبوع ولا شيء غيره. تحقق من الترتيب قبل أن تحدد k، واخلط القائمة إذا كان الترتيب مرتبطًا بما تقيسه.

العينة الطبقية

العينة الطبقية تقسم مجتمع الدراسة إلى مجموعات غير متداخلة تُسمّى طبقات، ثم تسحب عينة عشوائية داخل كل طبقة. وهي أنفع تحسين متاح لمعظم الدراسات، لأنها تضمن أن كل مجموعة يجب أن تعرض نتائجها تظهر فعلًا.

مثال تطبيقي مع الحساب كاملًا. لدى مؤسسة 4,200 موظف موزعين على ست مناطق، وتحتاج إلى 600 رد.

• التوزيع التناسبي. منطقة فيها 1,400 موظف تضم 1,400 مقسومًا على 4,200، أي ثلث القوى العاملة، فتحصل على ثلث 600، أي 200 رد. ومنطقة فيها 210 موظفين تحصل على 210 مقسومًا على 4,200 مضروبًا في 600، أي 30 ردًا. فكل منطقة ممثلة بنسبة حجمها، ولا حاجة إلى ترجيح عند التحليل.
• التوزيع غير التناسبي، ويُسمّى أيضًا زيادة التمثيل. ثلاثون ردًا عدد قليل جدًا لعرض نتائج تلك المنطقة الصغيرة منفصلة. لذا تأخذ منها عمدًا 80 بدلًا من ذلك، وتقلّص حصة أكبر منطقة للتعويض. والآن تختلف احتمالات الاختيار بين المناطق، فيجب أن ترجّح البيانات لتعيدها إلى النسب الحقيقية قبل ذكر أي رقم على مستوى المؤسسة كلها. وإغفال هذه الخطوة هو أكثر أخطاء العينة الطبقية شيوعًا على الإطلاق.

اختيار الطبقات. اختر متغيرات ترتبط بالنتيجة أو بمن يُرجَّح أن يستجيب، وتكون موجودة أصلًا في إطارك. والمرشحون المعتادون هم المنطقة، والموقع، والدور الوظيفي، وفئة مدة الخدمة، والمقرر الدراسي، ونوع الخطة، والفئة العمرية. والطبقات التي لا علاقة لها بالنتيجة تزيد الأعباء الإدارية دون أي مكسب في الدقة. وإذا كان متغير التقسيم غير موجود في إطارك، فقد تحتاج إلى جمعه داخل الاستبانة بدلًا من ذلك. ويشرح دليلنا عن الأسئلة الديموغرافية في الاستبيان كيف تسأل عن هذه المتغيرات دون أن تخسر المشاركين.

العينة العنقودية

العينة العنقودية تختار عشوائيًا مجموعات طبيعية كاملة، ثم تسأل كل من في المجموعات المختارة. فأنت تحتاج إلى قائمة بالمجموعات لا إلى قائمة بالأشخاص، ولهذا وُجدت هذه الطريقة.

مثال تطبيقي. في منطقة 180 مدرسة ابتدائية ولا توجد قائمة مركزية بالتلاميذ. تختار عشوائيًا 24 مدرسة وتسأل كل تلميذ في الصف 8 في كل منها. لقد زرت 24 مدرسة بدلًا من 180، ولم تحتج قط إلى سجل للتلاميذ لتبدأ.

ما تدفعه مقابلها. التلاميذ في المدرسة الواحدة يشبه بعضهم بعضًا أكثر مما يشبهون التلاميذ في أنحاء المنطقة. لذا فكل تلميذ إضافي في مدرسة اخترتها أصلًا يضيف معلومات جديدة أقل مما يضيفه تلميذ مستقل. فيكون العدد الفعّال من الردود لديك أصغر من عددها الفعلي. وهذا التضخم هو أثر التصميم، ويجب أن يُبنى في الخطة لا أن يُكتشف عند التحليل.

أين تفشل. قلة عدد العناقيد. فست مدارس مختارة عشوائيًا قد تختلف اختلافًا كبيرًا فيما بينها، وتتأرجح النتيجة بحسب المدارس الست التي صادف أن سحبتها. وعدد أكبر من العناقيد مع عدد أقل من الأشخاص في كل منها أفضل دائمًا تقريبًا من العكس.

العينة متعددة المراحل

العينة متعددة المراحل تختار على مرحلتين أو أكثر: المجموعات أولًا، ثم الوحدات داخل المجموعات المختارة، وأحيانًا مرحلة ثالثة داخلها. وتكاد كل المسوح الوطنية للأسر في العالم تُبنى بهذه الطريقة.

مثال تطبيقي. اختر 120 حيًا من القائمة الوطنية للأحياء. وداخل كل حي مختار، يحصر فريق ميداني الأسر على أرض الواقع، ثم يختار 20 منها عشوائيًا. وداخل كل أسرة مختارة، يُختار بالغ واحد عشوائيًا بدلًا من ترك الأمر لمن يفتح الباب. هذه ثلاث مراحل، والأخيرة مهمة: فترك الأسرة تقرر من يجيب يعيد بالضبط تحيز الاختيار الذي بُني التصميم لتجنبه.

ما تدفعه مقابلها. ينتهي الأمر بأشخاص مختلفين باحتمالات اختيار مختلفة، فيحتاج التحليل إلى أوزان، ويجب أن يراعي حساب التباين التجميع العنقودي في كل مرحلة. وهذا تصميم حقيقي يحتاج إلى شخص قادر على إجراء تحليل مرجّح. فإن لم يكن في المشروع من يستطيع ذلك، فاختر تصميمًا أبسط بدلًا من تصميم متعدد المراحل غير مرجّح.

العينة الطبقية مقابل العنقودية: الفرق في سطر واحد

يكثر الخلط بين هاتين الطريقتين، لأن كلتيهما تبدأ بتقسيم مجتمع الدراسة إلى مجموعات. والفرق فيما تفعله بعد ذلك.

طرق العينة غير الاحتمالية، واحدة تلو الأخرى

العينة غير الاحتمالية تعني أن احتمالات الاختيار مجهولة، لأنه لم تحدد أي آلية عشوائية من وقع عليه الاختيار. وهي الخيار الصحيح في أربع حالات: حين لا تستطيع إعداد إطار صالح للاستخدام، أو حين تكون المجموعة مخفية، أو حين تكون السرعة أهم من الدقة، أو حين يتعلق السؤال بالمعنى لا بالحجم.

هذه الطرق ليست أقل شأنًا، بل تجيب عن سؤال مختلف. والخطأ ليس في استخدامها، بل في استخدامها ثم كتابة جملة لا تدعمها إلا عينة احتمالية.

العينة الميسّرة

العينة الميسّرة، وتُسمّى أيضًا العينة المتاحة، تستقطب من يسهل الوصول إليه: نافذة منبثقة على موقع إلكتروني، أو رابط في نشرة بريدية، أو طلاب فصلك، أو أشخاص يمرون بجانب كشك في سوق.

مثال. يضع متجر رابطًا لإبداء الرأي على إيصال الشراء. فكل من يجيب قد اشترى شيئًا، وكان يحمل هاتفًا، ولديه وقت، وسبب يدفعه إلى العناء. وكل مرشِّح من هذه المرشِّحات يستبعد جزءًا مختلفًا من قاعدة العملاء.

الاستخدام الأمين. التطبيق التجريبي لاستبانة، وتوليد الفرضيات، ومعرفة اللغة التي يستخدمها العملاء، والتحقق من أن السؤال مفهوم. كلها استخدامات ممتازة، ولا يتطلب أي منها تقديرًا لمجتمع الدراسة.

العينة الحصصية

العينة الحصصية تحدد أهدافًا للاستقطاب لمجموعات مسمّاة ثم تملؤها. أربعون من الريف وستون من المدن. خمسون امرأة وخمسون رجلًا. عشرون في كل فئة من خمس فئات عمرية.

مثال. يحتاج فريق لأبحاث السوق إلى 500 رد تطابق التوزيع الوطني حسب العمر والجنس والمنطقة، وليست لديه قائمة بمجتمع الدراسة. فيستقطب المشاركين حتى تمتلئ كل خانة.

لماذا لا تزال ليست عينة احتمالية. الحصص تتحكم في شكل العينة، لا في اختيار الأشخاص فيها. فمن يستقطب المشاركين يظل هو من يختار، والأشخاص الذين يسهل الاقتراب منهم يختلفون منهجيًا عمّن لا يسهل الاقتراب منهم. وقد تطابق العينة مجتمع الدراسة تمامًا في العمر والجنس وتظل مخطئة كثيرًا في المواقف، لأن العمر والجنس لم يكونا قط المتغيرين اللذين يُحدثان الضرر.

العينة القصدية

العينة القصدية، وتُسمّى أيضًا العينة التحكيمية، تختار عمدًا حالات تستوفي معايير محددة. ومن صيغها الشائعة: الحالة النموذجية، والحالة المتطرفة، والحالة الحاسمة، والتباين الأقصى، واختيار الخبراء.

مثال. دراسة عن كيفية استخدام نظام دفع جديد تختار ثمانية أشخاص: اثنين يستخدمانه يوميًا، واثنين تخلّيا عنه، واثنين لم يستخدماه قط، واثنين من موظفي الدعم يتعاملان مع الشكاوى. هذا التوزيع مختار عمدًا، والمنطق وراءه هو الطريقة نفسها.

الاستخدام الأمين. معظم البحوث النوعية. والمعيار هنا ليس العشوائية، بل قدرتك على أن تقول لماذا هذه الحالات دون غيرها، وما إذا كان نطاق وجهات النظر واسعًا بما يكفي لدعم ادعاءاتك.

عينة كرة الثلج

عينة كرة الثلج تستقطب عددًا قليلًا من المشاركين، يرشّحون بدورهم آخرين تنطبق عليهم المعايير، ويرشّح هؤلاء غيرهم.

مثال. تبدأ دراسة عن التجار غير النظاميين العابرين للحدود بأربعة مشاركين جرى التعرف عليهم عبر جمعية محلية، ويعرّف كل منهم باثنين آخرين. ولا يوجد سجل للتجار غير النظاميين، فلا تتوفر أي طريقة تعتمد على إطار.

ما تفعله بعينتك. التجانس الاجتماعي. فالناس يرشّحون أشخاصًا يشبهونهم. فتنجرف العينة نحو شبكة اجتماعية واحدة وبعيدًا عن الأفراد المعزولين في مجتمع الدراسة، وهم غالبًا من يحتاج البحث إلى سماعهم أكثر من غيرهم. والبدء من عدة نقاط انطلاق غير مترابطة بدلًا من نقطة واحدة يقلل الانجراف لكنه لا يزيله.

كيف تجعل العينة غير الاحتمالية قابلة للدفاع عنها

تتوقف معظم الأدلة عند عبارة «لا يمكنك التعميم» وتترك القارئ عالقًا، مع أن معظم القراء يجرون هذا النوع من الدراسات تحديدًا. وإليك الجزء الذي يغيب عادةً.

• صِف عملية الاستقطاب، لا اسم الطريقة فقط. أين نُشر الرابط، وفي أي تواريخ، ومن رآه، وهل قُدّم حافز، وكم شخصًا خوطب مقابل كم شخصًا أجاب. فهذا ما يتيح للقارئ أن يحكم على العينة بدلًا من التخمين.
• قارن العينة التي حصلت عليها بمعيار مرجعي معروف وانشر المقارنة. فإذا كان 60 في المئة من موظفي مؤسستك موظفين ميدانيين بينما الموظفون الميدانيون 25 في المئة من المشاركين، فاذكر ذلك في جدول. فالانحراف المُعلن نتيجة، والانحراف المخفي عيب.
• اعرف ما يستطيع الترجيح فعله وما لا يستطيعه. تعديل بياناتك لتطابق الخصائص الديموغرافية مجتمعَ الدراسة يمكن أن يصحح الاختلال الظاهر. لكنه لا يصحح اختلاف الأشخاص عن المشاركين في أمر لم تقسه، ولا يحوّل أبدًا عينة غير احتمالية إلى عينة تدعم ادعاءً بالدقة.
• غيّر الجملة لا الإحصاءات. بدلًا من «38 في المئة من العملاء غير راضين، بزائد أو ناقص 4 نقاط»، اكتب «أفاد 38 في المئة من العملاء الـ 620 الذين استجابوا بعدم الرضا. وقد استُقطب المشاركون عبر تنبيه داخل التطبيق على مدى أسبوعين، وهم ليسوا عينة عشوائية من العملاء». فالجملة الثانية أقصر وأنفع ولا يمكن الطعن فيها.

للعمل النوعي مفرداته الخاصة في هذا الشأن. فالبروتوكول يطلب عادةً مبررًا لا هدفًا رقميًا، وينبغي أن يغطي العدد المقصود ونطاق وجهات النظر، وهو تمييز يعرضه دليل جامعة باث (University of Bath) بإيجاز.⁵

طابِق الطريقة مع الموقف

ستة مواقف وست طرق. قرّر قبل أن تفتح الإجابة. فهذه أسرع طريقة لمعرفة ما إذا كان الجدول أعلاه قد رسخ فعلًا.

كيف تختار طريقة لاختيار العينة

معظم الدراسات لا تفشل لأن أحدًا اختار التقنية المسمّاة الخطأ، بل لأن التقنية لم تناسب الإطار أو القرار أو ما يستطيع الفريق الميداني فعله واقعيًا. وثلاثة أسئلة تحسم الأمر في كل مرة تقريبًا.

1. ابدأ بالادعاء الذي تحتاج إلى إثباته

   اكتب الجملة التي تريد نشرها قبل أن تختار أي شيء. فعبارة «اثنان وستون في المئة من عملائنا سيوصون بنا» وعبارة «العملاء الذين يغادرون يصفون ثلاث مشكلات متكررة» جملتان مختلفتان تحتاجان إلى تصميمين مختلفين. وإذا لم يكن أحد سيعامل النتيجة على أنها رقم يمثل مجتمع الدراسة، فلديك حرية أكبر بكثير مما تظن.

2. راجع الإطار قبل أن تلتزم

   هل تستطيع فعلًا أن تسرد مجتمع الدراسة، أو بديلًا قريبًا منه؟ وإن لم تستطع، فهل تستطيع أن تسرد المجموعات التي ينتمون إليها؟ والإجابة عن هذا السؤال وحده تستبعد معظم الطرق التسع فورًا، ولهذا يأتي ثانيًا لا أخيرًا.

3. سمِّ المجموعات الفرعية الملزم بعرض نتائجها

   إذا وجب أن تظهر نتيجة لكل منطقة أو موقع أو دور وظيفي، فهذا يوجّه التصميم نحو الطبقات أو الحصص. ويحدد أيضًا عدد الردود التي تحتاجها في كل مجموعة. وتأجيل هذا القرار إلى ما بعد العمل الميداني خطأ لا يمكن تداركه.

4. اختبر التصميم في ضوء واقع الميدان

   الوقت، والميزانية، وإمكانية التواصل، والوصول اللغوي، ومستوى القراءة والكتابة، والاتصال بالإنترنت، وسياسة الحوافز هي ما يحدد ما يمكن تنفيذه. والتصميم الذي لا يستطيع الفريق الميداني اتباعه يتحول إلى عينة ميسّرة تحمل اسمًا رسميًا، وهذا أسوأ من اختيار العينة الميسّرة بصدق. والتخطيط لاستقطاب شامل للجميع يقلل نقص التمثيل المنهجي.⁶ وبعد أن تختار العينة، استخدم منشئ الاستبيانات الإلكتروني لإعداد الاستبانة وإرسالها إلى الأشخاص الذين اختارتهم خطة العينة لديك. فمشاركة رابط عام غير مقيّد تغيّر من يستطيع الاستجابة، ولا تحافظ على العينة العشوائية.

أين تخفق العينات فعلًا: التغطية والاختيار وعدم الاستجابة

الاختيار هو الجزء الذي يقلق الجميع، وهو الجزء الأقل تعرضًا للخطأ. فالضرر يحدث عادةً قبل الاختيار، في الإطار، أو بعده، في من يكلّف نفسه عناء الإجابة. وكلاهما ينتج جداول بيانات تبدو نظيفة واستنتاجات خاطئة.

أشهر إخفاق في اختيار العينة شمل 2.4 مليون مشارك

في عام 1936 توقعت مجلة Literary Digest أن يحصل ألف لاندن على نحو 55 في المئة من الأصوات. ففاز فرانكلين روزفلت بنحو 61 في المئة.⁷ وكانت المجلة قد أرسلت بالبريد 10 ملايين بطاقة اقتراع وتلقت نحو 2.4 مليون منها، أي معدل استجابة 24 في المئة لا يقترب منه أي استطلاع وطني اليوم.⁸ ووضع الاستطلاع روزفلت عشرين نقطة دون حصته الفعلية، بعينة من مليونين ونصف مليون شخص.

الرقم الذي يجب أن يظهر في كل صفحة عن اختيار العينة. حسبت إعادة تحليل لاحقة هامش الخطأ الناتج عن العينة لتقديرات المجلة على مستوى الولايات: فتراوح بين 0.18 و2.3 نقطة مئوية، بوسيط قدره 0.6.⁸ رقم للدقة قدره زائد أو ناقص نصف نقطة، فوق خطأ مقداره عشرون نقطة. ولا شيء يبيّن بوضوح أكبر أن هامش الخطأ لا يقيس إلا واحدًا من الأسباب العديدة التي قد تجعل الاستبيان مخطئًا.

والتفسير المعتاد صحيح بنصفه فقط. يتعلم الجميع أن المجلة سحبت عينتها من مالكي السيارات والمشتركين في خدمة الهاتف، الذين كانوا أثرياء وجمهوريين. وقد استخدم اختبار تجريبي لهذا الادعاء استبيانًا لمؤسسة Gallup من مايو 1937. فالأشخاص الذين يملكون سيارة وهاتفًا معًا ظلوا يميلون إلى روزفلت بنسبة 55 مقابل 45. ومن بين كل من قالوا إنهم تلقوا بطاقة اقتراع من المجلة، تقدّم روزفلت بنسبة 55 مقابل 44. لقد مال الإطار إلى الجمهوريين، لكن ليس بما يكفي لإحداث فوز ساحق للاندن.⁷

والنصف الغائب هو عدم الاستجابة. فمن بين من قالوا إنهم أعادوا بطاقة الاقتراع، تقدّم لاندن بنسبة 51 مقابل 48. ومن بين من لم يعيدوها، تقدّم روزفلت بنسبة 69 مقابل 30. ويُحمِّل التحليل التقريبي نحو إحدى عشرة نقطة من الخطأ على الإطار، ونحو سبع على التفاوت في عدم الاستجابة.⁷ ولو رُجّحت البطاقات المعادة بحسب سؤال كانت المجلة قد طرحته أصلًا، وهو كيف صوّتّ في عام 1932، لأفضى ذلك إلى الفائز الصحيح بحساب كان متاحًا في عام 1936.⁸

معدل الاستجابة المرتفع ليس الهدف الذي تظنه

انخفضت معدلات الاستجابة لاستطلاعات مركز Pew Research Center الهاتفية من 36 في المئة في عام 1997 إلى 9 في المئة بحلول عام 2012، ثم إلى 6 في المئة بحلول عام 2018.⁹ وفي المقابل، اختار المسح الوطني لصحة الأسرة في الهند، الذي أُجري وجهًا لوجه، 664,972 أسرة ووجد 653,144 منها مأهولة. وأجرى مقابلات مع 636,699 منها، أي معدل استجابة 97.5 في المئة. اقرأ هذا المقام بعناية، لأنه أكثر موضع يخطئ فيه حساب معدل الاستجابة: فإذا حُسب مقابل العدد المختار بدلًا من العدد المأهول، يصبح العمل الميداني نفسه 95.7 في المئة. وقد سحب المسح عينته من 30,456 عنقودًا في جميع المقاطعات البالغ عددها 707.¹⁰

هاتان الحقيقتان تقعان في العقد نفسه. فوسيلة جمع البيانات والجهد الميداني يؤثران في معدلات الاستجابة أكثر بكثير من أي ادعاء عام عن إرهاق المشاركين من الاستبيانات. وإذا أخبرك دليل بأن متوسط معدل الاستجابة رقم واحد بعينه، فهو لا يصف كمية حقيقية.

والآن النتيجة الأصعب. وجد تحليل بعدي لـ 235 تقديرًا لتحيز عدم الاستجابة مأخوذة من 30 دراسة منشورة أن الارتباط بين معدل الاستجابة وحجم تحيز عدم الاستجابة بلغ 0.33. وبتربيعه، يعني ذلك أن معدل الاستجابة يفسر نحو 11 في المئة من التباين في التحيز.¹¹ وتوصلت متابعة شملت 59 دراسة صُممت خصيصًا لقياس تحيز عدم الاستجابة إلى النتيجة نفسها.¹²

معدل الاستجابة جدير بأن يُذكر وبأن يُحسَّن، لكنه ليس شهادة جودة. فما يسبب التحيز هو ما إذا كان الميل إلى الاستجابة مرتبطًا بالشيء الذي تقيسه. والاستبيان عن العمل التطوعي يعاني من ذلك أكثر بكثير من استبيان عن سرعة الإنترنت. فتتبّع الارتباط لا النسبة المئوية.

زيادة الردود لا تصلح إطارًا معيبًا

خلال حملة التطعيم عام 2021، تتبّع استبيانان كبيران جدًا الإقبال على اللقاح في الولايات المتحدة. جمع أحدهما نحو 250,000 رد أسبوعيًا، وبالغ في تقدير الإقبال على الجرعة الأولى بـ 17 نقطة مئوية مقارنةً بالمعيار الرسمي. وجمع الآخر نحو 75,000 رد كل أسبوعين وبالغ فيه بـ 14. أما استبيان ثالث شمل نحو 1,000 مشارك، أُجري وفق الممارسة الاحتمالية المعتادة، فقد أعطى تقديرات موثوقة.¹³

ويظهر النمط نفسه في أعمال الاستبيانات العادية. فعند مقارنة ثلاث لوحات احتمالية بثلاثة مصادر إلكترونية قائمة على التسجيل الطوعي عبر 28 معيارًا مرجعيًا و29,937 مقابلة، بلغ متوسط الخطأ المطلق 5.8 نقطة مئوية لعينات التسجيل الطوعي و2.6 للوحات الاحتمالية. وفي المعايير الـ 25 منها التي توفرت للمجموعات الفرعية، بلغت الفجوة للبالغين من 18 إلى 29 عامًا 11.2 مقابل 3.6.¹⁴

ومؤشر تشخيصي لا يُنسى: في أحد الاستبيانات القائمة على التسجيل الطوعي، قال 12 في المئة من البالغين دون سن 30 إنهم يحملون ترخيصًا لتشغيل غواصة نووية.¹⁵ والرقم الحقيقي قريب من الصفر. فإن استطاعت لوحة أن تنتج ذلك، فهي قادرة على إنتاج أي شيء، وطلب عدد أكبر من اللوحة نفسها لا يجلب إلا مزيدًا من الشيء نفسه.

من يغفله إطارك خارج الولايات المتحدة والمملكة المتحدة

تفترض معظم أدلة اختيار العينة ضمنيًا إطارًا غربيًا: قائمة بريد إلكتروني، أو خط هاتف أرضي، أو سجل وطني للعناوين. ومعظم العالم لا يسحب عيناته بهذه الطريقة، ولفجوات التغطية شكل مقيس.

• الاستبيان الإلكتروني في بلد منخفض أو متوسط الدخل عينةٌ من الجزء المتصل بالإنترنت منه، وهذا الجزء يميل إلى الذكور. فالنساء في البلدان المنخفضة والمتوسطة الدخل أقل استخدامًا للإنترنت عبر الهاتف المحمول من الرجال بنسبة 14 في المئة، أي إن عدد النساء المتصلات بالإنترنت أقل من الرجال بنحو 235 مليونًا.¹⁶
• عينات الهاتف تبالغ في تمثيل أرباب الأسر. ففي استبيانات البنك الدولي الهاتفية في أربع دول أفريقية، كان 52 في المئة من المشاركين ذكورًا في أوغندا و73 في المئة في نيجيريا، مقابل نحو نصف السكان البالغين. وفي أوغندا كان 6 في المئة من المشاركين عبر الهاتف في عمر 15 إلى 24 عامًا، مقابل 38 في المئة من السكان البالغين.¹⁷
• ما الذي تفعله حيال ذلك. اجمع بين الوسائل بدلًا من الدفاع عن وسيلة واحدة. واحصر الأسر على أرض الواقع حيث لا يوجد سجل. واجمع البيانات باللغات التي يقرؤها مجتمع الدراسة فعلًا، واختبر الترجمة مسبقًا بدلًا من الاكتفاء بالترجمة العكسية. ثم اذكر الفجوة المتبقية في حدود الدراسة، لأنها ستظل موجودة.

ما يستطيع الترجيح إصلاحه وما لا يستطيعه

يعدّل الترجيح بياناتك بحيث تطابق تركيبة العينة أرقام مجتمع الدراسة المعروفة. وهو أداة قوية حقًا، ويُبالغ في قدراتها عادةً.

الحجة المؤيدة له. في عام 2016 أظهر الاستطلاع النهائي لجامعة نيوهامشير (University of New Hampshire) تقدّم كلينتون بـ 11 نقطة في سباق فازت به بفارق 0.4. ولم يكن الاستطلاع قد عدّل البيانات بحسب المستوى التعليمي. وخلصت لجنة المراجعة إلى أن هذا التعديل الواحد كان سيزيل الخطأ كله تقريبًا.¹⁸ متغير واحد، مرتبط بالاستجابة وبالنتيجة معًا، أدّى العمل كله.

الحجة ضد الاعتماد عليه. حين قُيّمت أكثر من 30,000 مقابلة إلكترونية قائمة على التسجيل الطوعي مقابل 24 معيارًا مرجعيًا، بلغ متوسط التحيز المقدَّر 8.4 نقطة مئوية دون ترجيح. ولم ينجح أي من إجراءات الترجيح التي اختُبرت، بما فيها أساليب المطابقة المتطورة، في خفض متوسط التحيز إلى ما دون 6 نقاط.¹⁹ أما مضاعفة حجم العينة أربع مرات فلم تكسب سوى 0.2 نقطة إضافية.

والقاعدة المستخلصة بسيطة. الترجيح يصحح الاختلال في المتغيرات التي ترجّح بحسبها، بقدر ما ترتبط هذه المتغيرات بالنتيجة. ولا يفعل شيئًا حيال اختلاف المشاركين عن غير المستجيبين في أمور لم تقسها قط، ولا يحوّل أبدًا عينة غير احتمالية إلى عينة تدعم ادعاءً بالدقة.

رقم الدقة حدٌّ أدنى لا حدٌّ أعلى

يقيس هامش الخطأ التباين الناتج عن العينة، ولا شيء غيره. فهو يفترض أن العينة سُحبت عشوائيًا من مجتمع الدراسة المستهدف وأن التحيز المتبقي قد أُزيل. أما خطأ التغطية، وتحيز عدم الاستجابة، وخطأ القياس، والمشاركون المحتالون، فكلها خارجه.

والأدلة صريحة. ففي الأسبوعين الأخيرين من عام 2020، أعلن 348 استطلاعًا رئاسيًا على مستوى الولايات هامش خطأ، وكان متوسط الرقم المعلن 3.9 نقطة. وقياسًا على هذا المتوسط، أخطأ 55 في المئة منها في الفارق النهائي بأكثر من هامش خطأ واحد، وأخطأ 21 في المئة بأكثر من ضعفه.²⁰ وكانت هذه استطلاعات حديثة بأساليب حديثة. فتعامل مع هامش الخطأ على أنه حد أدنى لعدم اليقين لديك، لا حد أعلى أبدًا.

التصنيف A يعني إحصاءً رسميًا، أو تحليلًا بعديًا، أو نتيجة تكررت. والتصنيف B يعني دراسة واحدة قوية لم تُكرر نتيجتها بشكل مستقل بعد.

أثر التصميم: لماذا تحتاج العينات العنقودية إلى عدد أكبر من الأشخاص

توصي معظم الأدلة تقريبًا بالعينة العنقودية لأنها توفر التكلفة، ثم تتوقف عند ذلك. والتوفير حقيقي، وكذلك الثمن. فالأشخاص داخل المدرسة أو العيادة أو الحي أو المتجر الواحد يشبه بعضهم بعضًا، أكثر مما يشبهون أشخاصًا اختيروا عشوائيًا من مجتمع الدراسة كله. لذا فكل رد إضافي من مجموعة اخترتها أصلًا يحمل معلومات جديدة أقل.

أثر التصميم هو الرقم الذي يقيس ذلك. وبعبارة أخرى: مقدار اتساع عدم اليقين لديك مقارنةً بسحب العدد نفسه من الأشخاص بشكل مستقل. وفي تصميم بمجموعات متساوية الحجم يُحسب كما يلي

أثر التصميم = 1 + (متوسط حجم المجموعة - 1) x معامل الارتباط داخل المجموعات

معامل الارتباط داخل المجموعات هو مدى تشابه الأشخاص داخل المجموعة الواحدة في الشيء الذي تقيسه. القيمة صفر تعني أن وجود التلميذ في المدرسة نفسها لا يخبرك بشيء عن إجابته. والقيمة واحد تعني أن كل من في المدرسة يجيبون إجابة متطابقة، فكأن المدرسة شخص واحد. والقيم الحقيقية صغيرة، لكن القيم الصغيرة تُحدث ضررًا كبيرًا حين تكبر أحجام المجموعات. وبتجميع 48 مسحًا وطنيًا للأسر، يبلغ متوسط معامل الارتباط داخل المجموعات نحو 0.06. ويختلف بحسب ما تقيسه: فبنود الخصوبة تتراوح بين 0.01 و0.03 تقريبًا، واستخدام وسائل منع الحمل حاليًا بين 0.03 و0.05، والولادات تحت إشراف طبي تصل إلى 0.22 في الأرقام الوطنية.²¹

إذا لم يكن لديك تقدير خاص بك، فاستعر قيمة افتراضية بحذر. يلجأ دليل اختيار العينة في برنامج DHS إلى القيمة 1.5 لمعامل deft حين لا يكون للمسح رقم خاص به.²² ومعامل deft ليس الكمية نفسها التي يمثلها أثر التصميم في المعادلة أعلاه: فهو نسبة الخطأين المعياريين، بينما أثر التصميم نسبة التباينين. فتربّعه، فيكون deft بقيمة 1.5 أثرَ تصميم قدره 2.25. ويصف الدليل هذه القيمة بأنها احتياطية لا نموذجية، وتستخدم أمثلته التطبيقية نفسها 1.40 لاستخدام وسائل منع الحمل الحديثة و1.22 لتطعيم الأطفال.

يضيف الترجيح مكوّنه الخاص. فالمسح الوطني الذي يزيد تمثيل منطقة ما ثم يرجّحها لإعادتها إلى حجمها يحمل أثري تصميم في آن واحد. فأثر ترجيح قدره 1.22 وأثر تجميع عنقودي قدره 1.80 يعطيان أثر تصميم إجماليًا قدره 2.20. وبذلك تتصرف 5,000 أسرة أُجريت معها مقابلات كأنها 2,277 أسرة مستقلة.²³

الدرس في التصميم. عدد أكبر من المجموعات مع عدد أقل من الأشخاص في كل منها يتفوق على عدد أقل من المجموعات مع عدد أكبر من الأشخاص في كل منها، في كل مرة تقريبًا. فأربعون مدرسة في كل منها 24 تلميذًا و24 مدرسة في كل منها 40 تلميذًا تكلّفان تقريبًا الردود الـ 960 نفسها، لكن الأولى ذات أثر تصميم أصغر ونتيجة يمكن الدفاع عنها. وإذا كنت تخطط لعدد الردود الذي تحتاجه إجمالًا، فاحسبه في دليلنا عن حجم العينة ثم اضربه في أثر التصميم. أما فعل ذلك بالترتيب المعاكس فهو ما يجعل الدراسات العنقودية تنتهي بقوة إحصائية غير كافية.

ثلاثة أمثلة تطبيقية من البداية إلى النهاية

أسماء الطرق سهلة. أما القرارات المحيطة بها فهي موضع الخطأ الفعلي في الدراسات. وهذه الأمثلة الثلاثة تأخذ تصميمًا حقيقيًا من تحديد مجتمع الدراسة حتى الجملة التي يمكنك نشرها.

المثال 1: تجربة المرضى في منطقة كاملة

• مجتمع الدراسة. البالغون الذين حضروا استشارة في العيادات الخارجية في أي من العيادات العامة الـ 46 في المنطقة بين 1 أبريل و30 يونيو.
• الإطار. لا يوجد سجل للمرضى على مستوى المنطقة. لكن توجد قائمة بالعيادات الـ 46، مع أعداد المراجعين الشهرية.
• الطريقة. متعددة المراحل. اختر 18 عيادة باحتمال متناسب مع عدد المراجعين، ثم اسحب عينة منتظمة بأخذ مريض واحد من كل 8 مرضى عند خروجهم، خلال يومين من أيام العيادة يُختاران عشوائيًا.
• لماذا لا تكون الطريقة أبسط. قائمة كاملة بالمرضى كانت ستتيح العينة الطبقية، لكنها غير موجودة ولا يمكن إعدادها ضمن الجدول الزمني. والعينة الميسّرة في أكبر ثلاث عيادات ستكون أسرع، وستصف أكبر ثلاث عيادات.
• ما يجب ذكره. تختلف احتمالات الاختيار بحسب حجم العيادة، فيحتاج التحليل إلى أوزان، ويجب توسيع الفترة بحسب أثر التصميم.
• الجملة القابلة للنشر. «من بين البالغين الذين راجعوا العيادات الخارجية العامة في المنطقة خلال الربع الثاني، قيّم نحو 71 في المئة وقت الانتظار بأنه مقبول، استنادًا إلى 1,240 مقابلة عند الخروج في 18 عيادة اختيرت باحتمال متناسب مع عدد المراجعين».

المثال 2: دراسة لرسالة جامعية على مجتمع من الطلاب

• مجتمع الدراسة. الطلاب المسجّلون في كلية التجارة في العام الدراسي الحالي: 3,100 طالب موزعون على ثلاث سنوات دراسية.
• الإطار. سجل القيد في الكلية، وفيه السنة الدراسية والبرنامج.
• الطريقة. عينة عشوائية طبقية بحسب السنة الدراسية، بتوزيع تناسبي، والهدف 350 ردًا مكتملًا.
• الحساب. تضم السنة الأولى 1,300 طالب، أي 42 في المئة من 3,100، فتحصل على 42 في المئة من 350، أي 147 ردًا. كرّر ذلك لكل سنة. ولأن التوزيع تناسبي، فلا حاجة إلى ترجيح.
• التخطيط للاستجابة. عند معدل استجابة متوقع قدره 35 في المئة، تحتاج إلى دعوة نحو 1,000 طالب لتحصل على 350 ردًا مكتملًا، وينبغي أن ترسل الدعوات طبقةً طبقة، حتى تظهر الاستجابة الضعيفة في إحدى السنوات بينما لا يزال هناك وقت للتصرف.
• القيود التي يجب ذكرها. الطلاب الذين انسحبوا لكنهم لا يزالون في السجل يمثلون زيادة في التغطية. والطلاب الذين سُجّلوا بعد استخراج السجل يمثلون نقصًا في التغطية. وكلاهما مكانه فقرة حدود الدراسة.

المثال 3: آراء العملاء في متجر إلكتروني

• مجتمع الدراسة. العملاء الذين أكملوا طلب شراء خلال آخر 90 يومًا.
• الإطار. جدول الطلبات. وهو كامل لطلبات الشراء الإلكترونية وكامل لعمليات الشراء دون حساب، لكن العميل الذي لديه حسابان يظهر مرتين.
• الطريقة. احذف المكرر ليبقى صف واحد لكل عميل، ثم اسحب عينة منتظمة بأخذ عميل واحد من كل 12 عميلًا بعد بداية عشوائية، بشكل متواصل لا على دفعة واحدة.
• الفخ الذي تتجنبه. دعوة المشتركين في النشرة البريدية وحدهم أسرع، لكنها عينة ميسّرة من أكثر عملائك تفاعلًا. وستجعل الرضا يبدو أفضل مما هو عليه، بثبات، في كل ربع سنة.
• ملاحظة عن الموظفين. المؤسسة نفسها حين تستطلع آراء موظفيها الـ 180 لا ينبغي أن تسحب عينة أصلًا. فهذا المجتمع صغير، ويمكن الوصول إليه، ولكل فرد فيه حق في أن يُسأل. فأجرِ حصرًا شاملًا، وإن كانت المشاركة ضعيفة فتعامل مع ذلك على أنه نتيجة لا مشكلة في العينة.

كيف تكتب جزء العينة في منهجيتك

هذه هي الخطوة التي تتجاوزها معظم الأدلة، وهي ما يقرؤه المشرف أو المحكّم أو العميل فعلًا. ويجب أن يجيب وصف العينة عن خمسة أسئلة بالترتيب: من، ومن أي قائمة، وكيف اختيروا، وكم عددهم، وما الذي يحق لك تبعًا لذلك أن تدّعيه.

املأ الفراغات أدناه. فالصيغة بسيطة عمدًا: المناقشون لا يبحثون هنا عن أسلوب أنيق، بل عن تصميم يستطيعون تقييمه.

الدراسة نفسها، بصياغة ضعيفة وبصياغة متقنة

ضعيفة. «أُخذت عينة عشوائية من الطلاب وجُمع 350 ردًا».

لا شيء هنا يمكن التحقق منه. فكلمة «عشوائية» تؤدي دورًا لم تستحقه، ولا يوجد إطار، ولا مقام، ولا بيان لمن استُبعد.

قوية. «كان مجتمع الدراسة المستهدف الطلابَ الـ 3,100 المسجّلين في كلية التجارة في عام 2026. وكان إطار العينة سجل القيد في الكلية المستخرج في 3 مارس 2026. واستُخدمت العينة العشوائية الطبقية بحسب السنة الدراسية بتوزيع تناسبي حتى يمكن عرض نتائج كل سنة منفصلة. ودُعي ألف طالب وأكمل 350 منهم الاستبانة، أي معدل استجابة قدره 35 في المئة. ولم يُطبّق أي ترجيح لأن التوزيع كان تناسبيًا. والطلاب الذين انسحبوا بعد تاريخ الاستخراج ظلوا في الإطار ولم يمكن تحديدهم، وهذا مصدر طفيف لزيادة التغطية».

النسخة الثانية أطول، وكل جملة إضافية فيها جملة لم يعد المحكّم مضطرًا إلى السؤال عنها.

قائمة التحقق لخطة العينة

خطة العينة المكتوبة تمنع معظم الأخطاء التي يمكن تجنبها، لأنها تفرض اتخاذ القرارات قبل العمل الميداني لا أثناء التحليل. ثماني نقاط في صفحة واحدة.

بعد أن تستقر الخطة، تحدد الأداة ما إذا كانت العينة تستحق السحب. فالعينة المثالية لا تنقذ سؤالًا موجِّهًا أو مزدوجًا، لذا يجدر بك أن تطّلع على أمثلة أسئلة الاستبيان قبل أن تبدأ جمع أي بيانات.

الأسئلة الشائعة

قراءات ذات صلة

اختيار العينة قرار واحد ضمن دراسة أكبر. وتغطي هذه الأدلة القرارات التي تسبقه وتليه.

• تصميم البحث يضع اختيار العينة في تسلسله مع بقية الدراسة، من تحديد مجتمع الدراسة حتى الإطلاق.
• كيف تحدد حجم العينة يغطي حسابات الدقة التي تحيلها هذه الصفحة عمدًا إلى غيرها، بما في ذلك المعادلات.
• كيف تكتب أسئلة الاستبيان يغطي جانب القياس، الذي لا ينقذه أي تصميم للعينة.
• مبادئ تصميم الاستبانة يغطي كيفية تجميع الأداة كاملة بعد أن تُكتب الأسئلة.
• تحيز الاستجابة يتعمق في الفرق بين الأشخاص الذين اخترتهم والأشخاص الذين أجابوا.
• الأسئلة الديموغرافية في الاستبيان مفيد حين يفتقر إطارك إلى المتغير الذي تحتاج إلى التقسيم إلى طبقات بحسبه.
• الدلالة الإحصائية يغطي ما تفعله بالأرقام بعد أن تكتمل العينة.
• تحليل البيانات الكمية يغطي خطوات التحليل التي تلي ذلك، بما في ذلك موضع الأوزان.

كيف كُتب هذا الدليل، وما الذي لا يغطيه

من كتبه. Michael Hodge، الذي يعمل في منهجية الاستبيانات وتصميم الأسئلة وجودة البيانات في SuperSurvey، ويكتب الأدلة العملية في قسم الأدلة والمساعدة لدينا.

على ماذا يستند. تتبع التعريفات المراجعة المنهجية وإرشادات البحث الجامعية المذكورة أدناه، فهناك تُعرَّف المصطلحات الفنية فعلًا. أما الصفحات الرسمية لنزاهة البحث العلمي والمكاتب الإحصائية فمدرجة بوصفها نقاط بداية موجزة بلغة مبسطة، لا مصدرًا لتلك التعريفات. وتتبع أوصاف الطرق المراجعات والإرشادات نفسها. وكل رقم في قسم الأدلة مأخوذ من مصدر أولي مسمّى مدرج أدناه. ويحمل كل ادعاء أيضًا تصنيفًا لقوة الدليل، لترى أي النتائج مستقرة وأيها يستند إلى دراسة واحدة. أما أرقام أثر التصميم في الرسم البياني والجدول فهي من حسابنا الخاص. وقد استخدمنا المعادلة المعتادة، مع الافتراضات المطبوعة في التعليق التوضيحي، لتتمكن من إعادة حسابها أو مناقشتها بأحجام العناقيد لديك.

ما الذي لا يغطيه. يتناول هذا الدليل اختيار العينة للاستبيانات والدراسات الرصدية. ولا يغطي التصميم التجريبي أو التوزيع العشوائي إلا بقدر التمييز بينهما. ويستبعد أيضًا اختيار العينات لاختبارات القبول والتدقيق ومعالجة الإشارات، التي تستخدم الكلمة نفسها لأشياء مختلفة. والعينة الموجّهة بالمشاركين، وعينة الزمان والمكان، والعينة العنقودية التكيفية طرق حقيقية يستخدمها المتخصصون مع المجتمعات المخفية، وهي خارج نطاق هذا الدليل. وأرقام معامل الارتباط داخل المجموعات مأخوذة من مسوح الأسر في البلدان المنخفضة والمتوسطة الدخل. فتعامل معها على أنها توضيحية، لا قيمًا تنقلها إلى سياق مختلف.

مواطن ضعف الأرقام. تستند إعادة تحليل مجلة Literary Digest إلى استبيان واحد من عام 1937 وإعادة تحليل لاحقة واحدة، ويشير المؤلفان كلاهما إلى عدم اليقين لديهما؛ ولهذا السبب صُنّفت B. وأرقام خطأ الاستطلاعات مأخوذة من استطلاعات الانتخابات في الولايات المتحدة، وهي مدروسة جيدًا على نحو غير معتاد، وليست بالضرورة ممثلة لخطأ الاستبيانات عمومًا.

إفصاح. تبيع SuperSurvey برامج الاستبيانات. ولا شيء في هذه الصفحة معروض للبيع، ولا يُشترط إنشاء حساب للوصول إلى أي جزء منها، ولم ترعَ أي جهة هذا الدليل أو تراجعه. وحين نضع رابطًا إلى صفحاتنا فذلك لأنها تغطي القرار التالي، لا لأن الرابط يعود علينا بأي مكسب.

المراجع