إنشاء عينات تمثيلية لبيانات المسح الأكثر قوة

يبدأ التصميم الجيد للبحوث المساحية باستخدام استراتيجية أخذ عينات قوية

في عالم مثالي ، يمكن لمشروع بحث استقصائي دراسة جميع أعضاء الكون المستهدف. بشكل عام ، هذا غير عملي ولا ميسور التكلفة. بدلا من ذلك ، يتم إنشاء عينات من أكبر عدد سكان (الكون) - العينة هي القاعدة التي يتم من خلالها افتراضات حول الكون المستهدف . علاوة على ذلك ، يتم إنشاء العينة باستخدام التقنيات والاستراتيجيات التي تسهم في دراسة صحيحة وموثوقة.

تستند أبحاث السوق التقليدية على فكرة إمكانية تحديد عينة - مجموعة ممثلة من المستجيبين - والوصول إليها.

عينات تمثيلية في بحوث المسح

في أبحاث السوق ، يشير المصطلح العينة التمثيلية إلى:

• اختيار عدد قليل من المستهلكين الذين يتطابقون مع أعضاء في عالم مستهدف من المستهلكين. قد يكون أحد الأمثلة على كون الهدف مالكين ومستخدمي SmartPhones ، الذين تتراوح أعمارهم بين 20 إلى 30 عامًا.

• يجب أن تكون المطابقة بين العينة والكون قوية لكل السمات المتوقع أن تكون مؤثرة في نتائج المسح.
  • قد يكون أحد الأمثلة على مطابقة عينة إلى الكون هو اختيار المستهلكين لعطر صممه أحد المشاهير من الإناث. في هذه الحالة ، من المتوقع أن تكون السمات مؤثرة في نتائج المسح هي الإناث ، 18-28 سنة ، البارعين في الترفيه.
  • قد تكون مجموعة من الصفات الثانوية: مسكن حضري ، مسجلين في الكلية ، مقيم على الساحل الشرقي أو الساحل الغربي ، دخل تقديري (مستويات الدخل).

• يجب أن تقارب نسب الأعضاء الذين يمكن أن تنسب الخصائص ذات الصلة في العينة تقريبًا نسب الأعضاء في الكون المستهدف للمستهلكين.
  • على سبيل المثال ، إذا كان عالم المستهلك يحتوي على رجال أعمال وطلاب جامعيين وكبار المواطنين ، فلا يمكن بناء عينة تمثيلية من طلاب متفقين في مكتبة الجامعة أيام الأربعاء بعد الظهر.
  • قد يكون الوصول إلى المشاركين في الاستطلاع صعبًا. وهو أحد الأسباب الرئيسية وراء استخدام مجموعات محترفة من المستهلكين في مبادرات المسح.
  • وتتمثل إحدى الاستراتيجيات الفعالة الأخرى في استخدام إجراء أخذ عينة عشوائية طبقية تساعد الباحث على استنباط بيانات حول المجموعات الفرعية.

اختيار العينة في بحوث المسح

يتم اختيار أعضاء عينة في عدد من الطرق التي تهدف إلى الحد من التحيز. وهذا يعني أن احتمالية توليد استنتاجات بحثية صحيحة تزداد ، ويمكن أن يتم تعميم الاستنتاجات على الكون المستهدف.

يفضل اختيار عينات المسح من خلال عملية عشوائية. على سبيل المثال ، إذا تم اختيار أعضاء عينة من قاعدة بيانات ، قد يتم تحديد كل عضو ثالث في قائمة قاعدة البيانات. في بعض الأحيان ، قد يلزم تعيين أعضاء العينة بدلاً من اختيارها عشوائيًا. إنه ليس من المقاربة المفضلة ، حتى في ظل أفضل الظروف ، تخضع الاستطلاعات لأخطاء غير مستندة إلى عيّنات لها علاقة بالصدفة ولا علاقة لها بتصميم البحث. لنلقِ نظرة على قائمة بمصادر الخطأ ، والتي تم تعديلها من مشكلات استطلاعات الهاتف عبر الناخبين التي حددتها الموارد التجريبية . تشمل هذه القائمة المصادر المحتملة لعدم الدقة في تصميم المسح ، وتنفيذ المسح ، وتحليل بيانات المسح:

• معلومات غير كاملة حول أعضاء قاعدة بيانات ينتج عنها متغيرات مهمة يتم تركها خارج العينة
• عينة من الأعضاء الذين تم اختيارهم غير راغبين في المشاركة في الاستطلاع.
• يختلف أفراد العينة الذين يرفضون المشاركة في الدراسة فيما يتعلق بمتغير مهم في الدراسة من أولئك الأعضاء الذين يوافقون على المشاركة.

• يقدم المشاركون في الاستطلاع إجابات خاطئة أو غير كاملة لأسئلة الاستطلاع.

ترتبط العناصر في هذه القائمة ، التي تم تعديلها مرة أخرى من قائمة الاستقصاء الهاتفية بواسطة الموارد التجريبية ، بتصميم المسح.

• تم استخدام عملية التوزيع العشوائي ولكن - عن طريق الصدفة - تلتقط الكثير من القيم المتطرفة. ^*
• وقد صيغت الأسئلة حول المسح بطريقة سيئة وتشوش على المستجيبين.
• يؤثر ترتيب الأسئلة في الاستطلاع بدون مبرر على إجابات الأسئلة اللاحقة.
• تخضع استجابات الاستطلاع للتوزين أو التجميع الذي يشوه البيانات.

وبمجرد أن يشعر أحد الباحثين في السوق بالراحة المعقولة من أن العينة تمثل السكان المستهدفين في بحثه الاستقصائي ، يمكن أن ينتقل الاهتمام إلى النظر في حجم العينة وفترات الثقة .

موقع Experiment Resources هو موقع مثير للاهتمام أنشأه باحثو علم النفس الذين كانوا يحاولون معرفة كيفية حساب القيم الخارجية وإزالتها.