يسعى تصميم أبحاث المسح الجيد إلى تقليل الخطأ في أخذ العينات
ما هي فترة الثقة؟
فاصل الثقة هو هامش الخطأ الذي سيختبره الباحث إذا كان بإمكانه طرح سؤال بحث معين ، على سبيل المثال ، لكل عضو من السكان المستهدفين وتلقي نفس الإجابة التي قدمها أعضاء العينة في المسح.
على سبيل المثال ، إذا استخدم الباحث فترة ثقة 4 و 60٪ من المشاركين في عينة المسح أجابوا "سوف يوصيون بالأصدقاء" ، يمكن أن يكون متأكداً من أن ما بين 54٪ و 64٪ من أعضاء المجتمع المستهدف بأكمله كما يقول "سوف أوصي للأصدقاء" عندما سئل نفس السؤال. فاصل الثقة ، في هذه الحالة ، هو +/- 4.
ما هو مستوى الثقة؟
مستوى الثقة هو تعبير عن مدى ثقة الباحث من البيانات التي تم الحصول عليها من العينة. يتم التعبير عن مستويات الثقة كنسبة مئوية وتشير إلى مدى تكرار أن النسبة المئوية للسكان المستهدفين تعطي إجابة تقع ضمن فترة الثقة. مستوى الثقة الأكثر استخدامًا هو 95٪. يدعى المفهوم ذو الصلة بالأهمية الإحصائية.
تتأثر ثقة الباحث في احتمال أن تكون عينته ممثلة بحق للسكان المستهدفين بعدد من العوامل.
تستند ثقة الباحث في تصميم الدراسة وتنفيذها - والوعي بحدودها - إلى حد كبير على ثلاثة متغيرات مهمة: حجم العينة ، وتكرار الاستجابة ، وحجم السكان. لقد وافق الباحثون منذ فترة طويلة على ضرورة دراسة هذه المتغيرات بعناية خلال مرحلة تخطيط البحث.
- حجم العينة بشكل عام ، تقدم العينات الأكبر بيانات تعكس السكان المستهدفين. تشير فترة الثقة الواسعة إلى انخفاض الثقة في البيانات نظرًا لوجود هامش أكبر للخطأ . إن فترة الثقة الواسعة تشبه التحوط على رهاناتك. بالرغم من وجود علاقة بين فاصل الثقة وحجم العينة ، إلا أنها ليست علاقة خطية . لا يمكن للباحث خفض مستوى الثقة إلى النصف عن طريق مضاعفة حجم العينة.
- ﺗﻮاﺗﺮ اﻻﺳﺘﺠﺎﺑﺔ ﺗﻌﺘﻤﺪ اﻟﺪﻗﺔ اﻟﺘﻲ ﺗﻌﻜﺲ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻟﻌﻴﻨﺔ ﻋﻠﻰ اﻟﺴﻜﺎن اﻟﻤﺴﺘﻬﺪﻓﻴﻦ أﻳﻀﺎً ﻋﻠﻰ اﻟﻨﺴﺒﺔ اﻟﻤﺌﻮﻳﺔ ﻟﻠﻤﺴﺘﺠﻴﺒﻴﻦ اﻟﺬﻳﻦ ﻗﺪﻣﻮا إﺟﺎﺏﺔ ﻣﻌﻴﻨﺔ أو اﺳﺘﺠﺎﺑﻮا ﺑﻄﺮﻳﻘﺔ ﻣﺤﺪدة . كلما زاد عدد المستفتيين الذين أعطوا إجابة معينة ، قل "سعيد جدا" ، يمكن للباحث أن يكون أكثر استجابة لذلك. سيكون هناك بعض التباين في النسبة المئوية في المناطق الوسطى من المنحنى الطبيعي. أي ، إذا كان الباحث واثقًا بنسبة 50٪ من أن أفراد المجموعات المستهدفة سيستجيبون (في غضون فترة الثقة) كأعضاء في عينة من السكان ، فمن المحتمل أن يكون هناك بعض الاختلاف عن مستوى 50٪.
من الجيد أن نتذكر أن القيم الخارجية (البيانات الموجودة على الأطراف البعيدة ، أو ذيول ، المنحنى الطبيعي) أكثر احتمالاً أن تحدث عند نفس المعدل تقريباً في المجموعة السكانية كما هو الحال في العينة - هناك تقلبات أقل هنا ، لأن هناك تردد أقل. (فكر في الكيفية التي تميل بها الكرات في "مربع غالتون" إلى الظهور في الوسط في معرض "باسيفيك ساينس سنتر" ، ولا ترتد سوى عدد قليل من الكرات إلى ذيولها). ولهذا السبب ، من الأسهل أن تكون واثقًا من تكرار الإجابات المتطرفة. .
- حجم السكان ليس عاملا مهما في حجم العينة إلا إذا كان الباحث يعمل مع مجموعة صغيرة جدا ومعروفة له أو لها (على سبيل المثال ، صغيرة بما يكفي بحيث يمكن التعرف على جميع أعضاء السكان من قبل الباحث).
تشير أنظمة الأبحاث الإبداعية إلى ما يلي:
إن رياضيات الاحتمالات تثبت أن حجم السكان لا أهمية له إلا إذا تجاوز حجم العينة نسبة قليلة من مجموع السكان الذين تقوم بفحصهم. هذا يعني أن عينة من 500 شخص مفيدا بنفس القدر في دراسة آراء دولة 15،000،000 لأنها ستكون مدينة من 100،000.
يمكن أن يكون إنشاء عينة تمثيلية عملية مكلفة ومستهلكة للوقت. يواجه الباحثون دائمًا مفاضلة بين مستوى الثقة الذي يرغبون في الحصول عليه - أو درجة الدقة التي يحتاجون إليها - ومستوى الثقة الذي يمكنهم تحمله.
حجم العينة في البحث المسوحات النوعية
البحث النوعي هو استكشافي أو وصفي بطبيعته ولا يركز على الأرقام أو القياس. لكن المخاوف بشأن خطأ أخذ العينات في أبحاث المسح النوعي ما زالت صالحة. كقاعدة عامة ، إذا كانت العينة ممثلة للكون المستهدف ، فإن الموضوعات أو الأنماط التي تظهر من البحث ستعكس النسبة الأكبر من السكان التي تهم الباحث. إذا كانت العينة ممثلة على حد سواء وتتكون من نسبة كبيرة من السكان المستهدفين ، فإن الثقة في دقة البيانات المشتقة من تلك العينة ستميل إلى أن تكون عالية.
تحديد حجم العينة في أبحاث استطلاعات الرأي
تنطبق قواعد مختلفة على البحث الكمي والبحث النوعي عندما يتعلق الأمر بتحديد حجم العينة. بصفة عامة ، لكي يكون الباحث واثقًا في البيانات الناتجة عن أبحاث المسح النوعي ، يجب أن يكون لديه فكرة واضحة عن كيفية استخدام البيانات. قد تشكل البيانات أساسًا لسرد وصفي (كما في دراسة الحالة أو بعض الأبحاث الإثنوغرافية) أو قد تخدم بطريقة استطلاعية لتحديد المتغيرات ذات الصلة التي قد يتم اختبارها لاحقًا للارتباطات في دراسة كمية.
حجم العينة في بحوث المسح الكمي
غالبًا ما يشتمل البحث الكمي على مقارنات بين قطاعات السوق أو مجموعات فرعية من السوق المستهدفة. نظرًا لأن البحث الكمي يعتمد على الأرقام ، فإن تحديد حجم عينة مريح يمكن أن يكون سهلاً إلى حد ما - بالنسبة لكل مجموعة مهمة أو شريحة مهمة في إحدى الدراسات ، يأمل الباحث إجراء مسح على 100 مشارك. هذا الرقم هو توصية وليست مطلقة. سيبحث باحث السوق عددًا من المتغيرات ذات الصلة لتحديد حجم العينة في أبحاث الاستطلاعات.
عند إجراء أبحاث السوق الاستقصائية ، فإن الهدف هو الاستدلال من العينة على الأرجح ما هو صحيح للكون المستهدف. يوفر نموذج البيانات التي يمكن ملاحظتها أو المعروفة. من هذه البيانات المرصودة أو المعروفة ، يمكن للباحث تقدير الدرجة التي يمكن أن توجد بها قيمة أو معلمة غير معروفة في مجموعة مستهدفة.
يعتمد البحث المساحي الكمي على مفهوم منحنى متناسق طبيعي يمثل ، في ذهن الباحث ، الكون المستهدف - السكان الذين يجب على الباحث تقديرهم بدلاً من معرفة المعلمات فعلاً. تسمح عينة تمثيلية للباحث بحساب - من بيانات العينة - نطاق مقدّر من القيم التي من المحتمل أن تتضمن القيمة غير المعروفة أو المعلمة ذات الأهمية. يمثل هذا النطاق المقدر من القيم منطقة على المنحنى الطبيعي ويتم التعبير عنها عمومًا على هيئة عشري أو نسبة مئوية.
منحنى عادي والاحتمال
المنحنى العادي المتماثل هو التعبير المرئي عن الاحتمالية. دعونا ننظر إلى مجريات الأمور البسيطة: يسمح النشاط في مركز العلوم بوجود عدد كبير من الكرات بين صفحتين من الأكريليك ، واحدة في كل مرة. تسقط كل كرة خلال الفتحة نفسها في أعلى الشاشة ثم تسقط بين أي من الفواصل الرأسية المتوازية التي تفصل رزم الكرات بمجرد أن تستريح. بعد عدة ساعات ، شكلت الكرات شكل منحنى طبيعي. يتغير المنحنى قليلا حيث تصل كل كرة جديدة إلى كتلة الكرات التي وصلت أولاً. ولكن بشكل عام ، فإن المنحنى المتماثل واضح ويحدث بشكل طبيعي ومستقل عن أي إجراء يقوم به مراقبو أو مركز مركز العلوم. يعكس الشكل المنحني الذي يعكسه شكل الكرات احتمال أن تسقط معظم الكرات في المركز وتبقى هناك. الكرات الأقل ستجعلها في النهاية البعيدة للمنحنى - بعض الإرادة لا محالة ، لكنها قليلة العدد.
هذا المنحنى الطبيعي مشابه لمفهوم العينة. في كل مرة يتم فيها إفراغ الشاشة ويسمح للكرات مرة أخرى بالسقوط في مربع Galton ، سيكون تكوين أكوام الكرات مختلفًا قليلاً. ولكن مع مرور الوقت ، لن يتغير شكل المنحنى كثيراً ، وسيظل النمط صحيحاً.