Table of Contents
عينة البحث العشوائية
إنه من الصعب أو المستحيل أحياناً أن نأخذ كل الأفراد الموجودين في مجتمع ما لإجراء البحث عليهم، ولو استطعنا ذلك، فإن هذه العينة ستكون هي العينة الأفضل، ونستطيع من خلالها إجراء التجربة البحثية على الجميع. ولصعوبة ذلك، فقد قرّر علماء الإحصاء أن إجراء البحث على عينةٍ من المجتمع، هي كافيةٌ لتعميم نتائج البحث على الجميع، وذلك يحصل بشروطٍ عدةٍ، منها عدد المشاركين في عينة البحث، بالإضافة إلى طرق تعيين المشاركين. سنكتب اليوم عن طرق التعيين المختلفة و عينة البحث العشوائية، وفي مقالةٍ لاحقةٍ، سنتحدث عن كيفية حساب عينة البحث إن شاء الله.
إن اختيار عينة البحث عشوائياً (Random sampling) هي عنصرٌ أساسيٌّ لضمان استبعاد الانحياز (bias). وتوجد طرقٌ علميةٌ منهجيةٌ لاختيار عينة البحث العشوائية. سنكتب لكم اليوم عن هذه الطرق وكيفية تطبيقها.
أنواع عينة البحث العشوائية:
- التعيين العشوائي البسيط (simple random sampling)
- التعيين العشوائي المنهجي (systematic random sampling)
- التعيين العشوائي التراصفي (stratified random sampling)
- التعيين العشوائي التكتلي (cluster random sampling)
1. التعيين العشوائي البسيط (simple random sampling):
يمكن استخدام هذه الطريقة باتباع الخطوات التالية:
- تعيين رقمٍ مخصّصٍ لكل فردٍ من 1 إلى 30، بحيث يكون عدد الأفراد في كل مجموعةٍ هو (15).
- باستخدام برنامجٍ بسيطٍ يوجد على مواقع كثيرة، سيقوم البرنامج بتعيين الأرقام عشوائياً بين المجموعتين. وهذا موقع يمكن استخدامه:
باستخدام هذا البرنامج البسيط، يمكن الحصول على عينةٍ عشوائيةٍ مقسمةٍ إلى مجموعتين كما في الصور التالية المأخوذة من نفس الموقع لغرض هذه المقالة.
بهذه الطريقة، نكون قد حصلنا على عينة عشوائية، مقسمة إلى مجموعتين، وعدد الأفراد في كل مجموعة هو (15). وكما ترون في الصورة السابقة، فإن أرقام الأفراد في المجموعة الأولى هي (1،2،4،7،11،13،14،17،18،21،24،25،26،28،29).
2. التَّعيين العشوائي المنهجي (systematic random sampling):
لاستخدام هذه الطريقة، فإننا نقرر ابتداءاً أن نأخذ لعينة البحث كل ثالث مريضٍ يدخل العيادة، وذلك بأن نعدّ المرضى حسب ترتيب الدخول إلى العيادة، فنقوم بتخطي المريض الأول والثاني، ونأخذ الثالث، ثم نقوم بتخطي المريض الرابع والخامس، ونأخذ السادس، وهكذا حتى نحصل على العدد المطلوب للعينة.
3. التَّعيين العشوائي التَّجمُّعي (cluster random sampling):
في هذه الطريقة، لنفترض أن لدينا قائمةً بالمستشفيات التي سنأخذ منها عينة البحث، ولكن ليس لدينا قائمة بالأفراد. ولنفترض أن لدينا أربع مستشفياتٍ مشاركةٍ في البحث، فنقوم أولاً بأخذ عينة عشوائية من المستشفيات وليس الأفراد، فنأخذ مثلاً المستشفى الأول والمستشفى الثالث، ثم نقوم بأخذ جميع زوار المستشفيين الذين تم اختيارهما، ونضيفهم إلى عينة البحث.
4. التَّعيين العشوائي التَّراصفي (stratified random sampling):
وهذه الطريقة يمكن استخدامها بالنظر إلى قائمة الأفراد الذين نريد إدخالهم ضمن العينة، ونقوم بالبحث عن عاملٍ مشتركٍ بين الأفراد، بحيث يقسّم المجموعة التي لدينا إلى مجموعتين أو أكثر حسب منهج البحث الذي نقوم به، فمثلاً، نقسم الأفراد إلى مجموعتين حسب الجنس، فنضع الذكور في مجموعةٍ، والإناث في مجموعةٍ أخرى، ثم نأخذ عدداً متساوياً من كل مجموعةٍ لنحصل على العينة المطلوبة.
ولتوضيحٍ أكثر، فبالنظر إلى الصورة التَّالية، فإنَّ طرق التعيين موجودةٌ بالتَّرتيب كما في هذه المقالة.
كما يمكنك الاطلاع على النُّسخة الإنجليزيَّة من هذه المقالة بالضغط هنا.