نهجين: أخذ العينات الاحتمالية مقابل أخذ العينات غير الاحتمالية
هناك طريقتان عامتان لأخذ العينات في أبحاث السوق: أخذ العينات الاحتمالي وأخذ العينات غير الاحتمالية. يجب أن تستوفي عيّنات الامتحان الشروط التالية: يجب أن يكون لكل وحدة تحليل نفس الاحتمال في تضمينها في مجموعة العينات ، ومن ثم يمكن حساب الاحتمال الرياضي لأي عضو في مجموعة العينة التي يتم اختيارها للعينة حسابياً.
ما هو خطأ أخذ العينات وكيف أعرف إذا كان لدي؟
عند العمل مع العينات غير الاحتمالية ، من المهم فهم حدوث خطأ في أخذ العينات . كلما كانت مجموعة العينات أصغر ، كلما زادت فرصة خطأ أخذ العينات. نوع واحد معين من التحيز هو نتيجة لعدم المشاركة. من المهم أن نفهم تأثير عدم المشاركة على النتيجة الإجمالية للدراسة. أحد الأمثلة يأتي من مسح المجتمع العام لعام 1980 (GSS) الذي وجد فيه أن الأشخاص الذين لم يشاركوا في البحث مختلفون تمامًا - كمجموعة - عن أولئك الذين شاركوا.
كان أعضاء المجموعة الذين يصعب الوصول إليهم مختلفين بشكل كبير عن المشاركين في قوة العمل النظيرة - بشكل ملحوظ في الوضع الاجتماعي الاقتصادي ، والحالة الاجتماعية ، والعمر ، وعدد الأطفال ، والصحة ، والجنس.
ما هو أخذ العينات الراحة؟ هل من السهل تحليل؟
تُستخدم عينات الملاءمة عادةً في العلوم الاجتماعية والعلوم السلوكية بسبب الاعتماد الكبير على طلاب الجامعات والمرضى والمتطوعين المدفوعين وأعضاء الشبكات الاجتماعية أو المنظمات الرسمية وحتى السجناء.
الغرض من الكثير من العلوم الاجتماعية والبحوث العلمية السلوكية هو التحقق من أن بعض الخصائص تحدث أو لا تحدث في المجموعة الخاضعة للدراسة. النهج المشترك هو البحث عن العلاقات بين عدة سمات . عينات الراحة مفيدة وكافية لهذا النوع من الدراسة. أيضا ، من المفيد أن ندرك أن عينة الراحة ليست دائما سهلة الجمع.
يمكن أيضًا مطابقة عينات الملاءمة لمقارنة مجموعتين. من أجل استخدام عينات ملائمة متطابقة ، يجب أن يكون الباحث قادراً على تحديد نظيره لكل عضو من العينة الأولى. هؤلاء النظراء هم أعضاء العينة الثانية (المتطابقة). تشمل المتغيرات التي تتطابق عادةً النوع الاجتماعي ، العمر ، العرق ، الإثنية ، التحصيل العلمي ، مكان الإقامة ، التوجه السياسي ، الدين ، نوع الوظيفة ، الأجور أو الراتب. ويساعد مطابقة هذه المتغيرات في تقليل مصادر التحيز . ومع ذلك ، من المهم إدراك أنه حتى التطابق الدقيق قد لا ينتج عنه عينات خالية من التحيز — هناك دائمًا احتمال للتحيز من المصادر المخفية.
ما هو أخذ العينات هادف؟ هل هو دائما غير احتمالي؟
يتم استخدام أخذ العينات الهادف عندما يستدعي تصميم البحث عينة من الأشخاص الذين يظهرون سمات معينة.
بشكل عام ، هذه السمات نادرة أو غير معتادة ولا يتم توزيعها عادةً (وفقًا "لمنحنى طبيعي") في المجموعة الأكبر. أخذ العينات هادف محفوف بالتحيز ، وبعضها يحدث كنتيجة للطرق المستخدمة لتحديد أعضاء عينة هادفة. على سبيل المثال ، إذا كان الغرض من البحث يتطلب دراسة قدامى المحاربين المصابين بإصابات دماغية (TBI) ، فيجب أن تتكون العينة من أفراد سابقين في الجيش أصيبوا بإصابات دماغية ، والذين يحددون أنفسهم وفقًا لذلك ويوافقون على المشاركة في الدراسة . كل من هذه الصفات أو الشروط يساهم في قياس التحيز للعينة ، مما يحد من مستوى ونوع الاستنتاجات التي تنتج عن الدراسة.
قيود مهمة على طريقة أخذ العينات غير الاحتمالية
من المحددات المهمة لأخذ العينات غير الاحتمالية أنه لا يمكن استخلاص الاستدلالات حول المجموعة الأكبر بناءً على عينة غير محتملة.
غير أن هذا ليس هو الحال دائمًا ، نظرًا لأن النظرة الواقعية إلى كيفية تعامل الأشخاص مع نتائج البحث ستحدد بسهولة الحالات التي يستخلص فيها الأشخاص نتائج غير ملائمة من نتائج مرتبطة بعينات غير احتمالية.
يُعرف أيضًا باسم: أخذ العينات بطريقة مريحة ، وأخذ عينات هادف
أمثلة:
يتم نشر العينات التي تتصرف مثل استطلاعات الرأي العام مع فكرة أنها تمثل كيف سيصوت أعضاء من السكان في الانتخابات القادمة أو ما شابه. يجب أن تكون هذه العينات تمثيلية للغاية من السكان من أجل استخدامها لإجراء توقعات حول نتائج الانتخابات ، على سبيل المثال.