العينة: التعريف ، المنهجيات ، الأنواع ، الصيغة ، والأمثلة

كم مرة يبحث الباحثون عن المستجيبين المناسبين في الاستطلاع ، إما لدراسة بحث السوق أو مسح موجود في هذا المجال؟ يمكن اختيار العينة أو المستجيبين لهذا البحث من مجموعة من العملاء أو المستخدمين المعروفين أو غير المعروفين. قد تعرف غالبًا ملفك التعريفي النموذجي للمستجيب ولكن لا يمكنك الوصول إلى المستجيبين لإكمال دراستك البحثية. في مثل هذه الأوقات ، يتواصل الباحثون والفرق البحثية مع المنظمات المتخصصة للوصول إلى مجموعة المستجيبين أو شراء المستجيبين منهم لاستكمال الدراسات والاستطلاعات البحثية. قد يكون هؤلاء مستجيبين عموميين من السكان يطابقون المعايير الديموغرافية أو المستجيبين بناءً على معايير محددة. هؤلاء المستجيبون ضروريون لنجاح الدراسات البحثية.

ما هي العينة؟

تعريف: يتم تعريف العينة على أنها مجموعة أصغر من البيانات التي يختارها الباحث أو يختارها من مجموعة أكبر من السكان باستخدام طريقة اختيار محددة مسبقًا. تُعرف هذه العناصر بنقاط العينة أو وحدات أخذ العينات أو الملاحظات. يعد تكوين عينة طريقة فعالة لإجراء ابحاث. في معظم الحالات ، يكون من المستحيل أو المكلف ويستغرق وقتًا طويلاً إجراء بحث عن جميع السكان. ومن ثم ، فإن فحص العينة يوفر رؤى يمكن للباحث تطبيقها على جميع السكان.

على سبيل المثال ، إذا أرادت إحدى الشركات المصنعة للهواتف المحمولة إجراء دراسة بحثية مميزة بين الطلاب في جامعات الولايات المتحدة. إذا كان الباحث يبحث عن الميزات التي يستخدمها الطلاب ، والميزات التي يرغبون في رؤيتها ، والسعر الذي يرغبون في دفعه ، فيجب إجراء دراسة بحثية متعمقة. هذه الخطوة ضرورية لفهم الميزات التي تحتاج إلى تطوير ، والميزات التي تتطلب الترقية ، وتسعير الجهاز ، واستراتيجية الدخول إلى السوق.

في 2016/2017 وحده ، كان هناك 24.7 مليون طالب مسجلين في الجامعات في جميع أنحاء الولايات المتحدة. من المستحيل البحث عن كل هؤلاء الطلاب ؛ الوقت الذي يقضيه من شأنه أن يجعل الجهاز الجديد زائدا عن الحاجة ، والأموال التي تنفق على التطوير ستجعل الدراسة عديمة الفائدة. يوفر إنشاء عينة من الجامعات حسب الموقع الجغرافي وكذلك إنشاء عينة من هؤلاء الطلاب من هذه الجامعات عددًا كبيرًا بما يكفي من الطلاب للبحث.

حدد المستجيبين الخاص بك

عادة ، السكان لأبحاث السوق هائل. من المستحيل عمليا إجراء تعداد لجميع السكان. تمثل العينة عادةً حجمًا يمكن إدارته من هذه المجموعة السكانية. يقوم الباحثون بعد ذلك بجمع البيانات من هذه العينات في شكل استطلاعات ، واستطلاعات رأي ، واستبيانات ، ويستنبطون تحليل البيانات هذا للمجتمع الأوسع.

أنواع العينات: منهجيات اختيار العينة مع الأمثلة

تسمى عملية استخلاص العينة بطريقة أخذ العينات. يشكل أخذ العينات جزءًا لا يتجزأ من تصميم البحث حيث تستمد هذه الطريقة البيانات الكمية والبيانات النوعية التي يمكن جمعها كجزء من دراسة بحثية. يتم تصنيف طرق أخذ العينات في نهجين متميزين: أخذ العينات الاحتمالية وأخذ العينات غير الاحتمالية.

منهجيات أخذ العينات الاحتمالية مع الأمثلة

أخذ العينات المحتملة هي طريقة لاشتقاق عينة حيث يتم اختيار الكائنات من مجتمع قائم على نظرية الاحتمال. تشمل هذه الطريقة كل فرد من السكان ، وكل شخص لديه فرصة متساوية في أن يتم اختياره. وبالتالي ، لا يوجد أي تحيز على الإطلاق في هذا النوع من العينات. يمكن لكل فرد من السكان أن يكون لاحقًا جزءًا من البحث. يتم تحديد معايير الاختيار في بداية دراسة أبحاث السوق وتشكل مكونًا مهمًا للبحث.

يمكن تصنيف أخذ العينات الاحتمالية إلى أربعة أنواع مختلفة من العينات. هم انهم:

• أخذ العينات العشوائية البسيطة: الطريقة الأكثر مباشرة لاختيار العينة هي أخذ العينات العشوائية البسيطة. في هذه الطريقة ، يتمتع كل عضو بفرصة متساوية ليكون جزءًا من الدراسة. يتم اختيار الكائنات في عينة المجتمع هذه على أساس عشوائي بحت ، ولكل عضو نفس احتمالية اختياره. على سبيل المثال ، إذا كان عميد الجامعة يرغب في جمع ملاحظات من الطلاب حول تصورهم للمعلمين ومستوى التعليم ، فيمكن أن يكون جميع طلاب الجامعة البالغ عددهم 1000 طالبًا جزءًا من هذه العينة. يمكن اختيار أي 100 طالب بشكل عشوائي ليكونوا جزءًا من هذه العينة.
• أخذ العينات العنقودية: أخذ العينات العنقودية هو نوع من طرق أخذ العينات حيث يتم تقسيم السكان المستجيبين إلى مجموعات متساوية. يتم تحديد المجموعات وإدراجها في عينة بناءً على تحديد المعلمات الديموغرافية مثل العمر والموقع والجنس وما إلى ذلك. هذا يجعل من السهل للغاية على منشئ الاستبيان استخلاص استنتاجات عملية من التعليقات. على سبيل المثال ، إذا أرادت إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA) جمع بيانات حول الآثار الجانبية الضارة للأدوية ، فيمكنها تقسيم الولايات المتحدة إلى مجموعات مميزة ، مثل الولايات. ثم يتم إجراء الدراسات البحثية على المستجيبين في هذه المجموعات. هذا النوع من إنشاء عينة يجعل جمع البيانات متعمقًا ويوفر رؤى سهلة الاستخدام والعمل بناءً عليها.
• أخذ العينات المنتظم: أخذ العينات بشكل منهجي هي طريقة أخذ العينات حيث يختار الباحث المستجيبين على فترات متساوية من السكان. تتمثل طريقة تحديد العينة في اختيار نقطة البداية ثم اختيار المستجيبين في فاصل زمني محدد مسبقًا للعينة. على سبيل المثال ، أثناء اختيار 1000 متطوع للأولمبياد من قائمة طلبات تضم 10000 شخص ، يتم منح كل متقدم عددًا يتراوح من 1 إلى 10000. ثم بدءًا من 1 واختيار كل مستجيب بفاصل زمني 10 ، يمكن الحصول على عينة من 1000 متطوع.
• أخذ العينات العشوائية الطبقية: أخذ العينات العشوائية الطبقية هو طريقة لتقسيم مجتمع المستجيبين إلى معلمات مميزة ولكنها محددة مسبقًا في مرحلة تصميم البحث. في هذه الطريقة ، لا يتداخل المستجيبون ولكنهم يمثلون بشكل جماعي جميع السكان. على سبيل المثال ، يمكن للباحث الذي يتطلع إلى تحليل أشخاص من خلفيات اجتماعية واقتصادية مختلفة أن يميز المستجيبين في رواتبهم السنوية. هذا يشكل مجموعات أصغر من الأشخاص أو العينات ، وبعد ذلك يمكن استخدام بعض الكائنات من هذه العينات للدراسة البحثية.

منهجيات أخذ العينات غير الاحتمالية مع الأمثلة

أخذ العينات غير الاحتمالية تستخدم الطريقة تقدير الباحث لاختيار عينة. يُشتق هذا النوع من العينات في الغالب من قدرة الباحث أو الإحصائي على الوصول إلى هذه العينة. يستخدم هذا النوع من أخذ العينات للبحث الأولي حيث يكون الهدف الأساسي هو استنباط فرضية حول الموضوع في البحث. هنا لا يتمتع كل عضو بفرصة متساوية في أن يكون جزءًا من عينة السكان ، وهذه المعلمات معروفة فقط بعد الاختيار للعينة.

يمكننا تصنيف أخذ العينات غير الاحتمالية إلى أربعة أنواع مختلفة من العينات. هم انهم:

• أخذ العينات الملائمة: أخذ عينات ملائمة، بعبارات سهلة ، تعني راحة الباحث في الوصول إلى المستفتى. لا توجد طريقة علمية لاشتقاق هذه العينة. لا يمتلك الباحثون أي سلطة تقريبًا في اختيار عناصر العينة ، ويتم ذلك على أساس القرب وليس التمثيل.تُستخدم طريقة أخذ العينات غير الاحتمالية هذه عندما يكون هناك قيود زمنية وتكلفة في جمع التعليقات. على سبيل المثال ، الباحثون الذين يجرون مسحًا لمراكز التسوق لفهم احتمالية استخدام عطر من الشركة المصنعة للعطور. في طريقة أخذ العينات هذه ، يتم اختيار عينة المستجيبين فقط بناءً على قربهم من مكتب المسح واستعدادهم للمشاركة في البحث.
• أخذ العينات الحكمية / الهادفة: أخذ العينات الحكمية أو هادفة الطريقة هي طريقة لتطوير العينة على أساس وتقدير الباحث البحت على أساس طبيعة الدراسة جنبًا إلى جنب مع فهمه / فهمها للجمهور المستهدف. في طريقة أخذ العينات هذه ، يتم اختيار الأشخاص الذين يتناسبون مع معايير البحث والأهداف النهائية فقط ، ويتم استبعاد الباقي.على سبيل المثال ، إذا كان موضوع البحث هو فهم الجامعة التي يفضلها الطالب لدرجة الماجستير ، إذا كان السؤال المطروح هو “هل ترغب في الحصول على درجة الماجستير؟” أي شيء بخلاف الإجابة “نعم” على هذا السؤال ، يتم استبعاد أي شخص آخر من هذه الدراسة.
• أخذ عينات كرة الثلج : أخذ عينات كرة الثلج يُعرَّف أخذ عينات الإحالة المتسلسلة على أنه أسلوب أخذ عينات غير احتمالي يكون للعينات فيه سمات من النادر العثور عليها. هذا هو أسلوب أخذ العينات ، حيث يقدم الأشخاص الحاليون الإحالات لتجنيد العينات المطلوبة لدراسة بحثية.على سبيل المثال ، أثناء جمع التعليقات حول موضوع حساس مثل الإيدز ، لا يأتي المستجيبون بالمعلومات. في هذه الحالة ، يمكن للباحث تجنيد أشخاص لديهم فهم أو معرفة بمثل هؤلاء الأشخاص وجمع المعلومات منهم أو مطالبتهم بجمع المعلومات.
• أخذ عينات الحصص: أخذ عينات الحصص هو طريقة لجمع عينة حيث يكون للباحث الحرية في اختيار عينة بناءً على طبقاتهم. السمة الأساسية لهذه الطريقة هي أنه لا يمكن أن يتواجد شخصان في ظل حالتين مختلفتين. على سبيل المثال ، عندما ترغب الشركة المصنعة للأحذية في أن تفهم من جيل الألفية تصورها للعلامة التجارية مع معايير أخرى مثل الراحة والتسعير وما إلى ذلك. وهي تختار فقط الإناث من جيل الألفية لهذه الدراسة حيث أن هدف البحث هو جمع التعليقات حول الأحذية النسائية.

كيفية تحديد حجم العينة

كما تعلمنا أعلاه ، فإن حجم العينة الصحيح ضروري لنجاح جمع البيانات في دراسة أبحاث السوق. ولكن هل يوجد رقم صحيح لحجم العينة؟ ما هي المعلمات التي تحدد حجم العينة؟ ما هي طرق توزيع المسح؟ لفهم كل هذا وإجراء حساب مستنير لحجم العينة الصحيح ، من الضروري أولاً فهم أربعة متغيرات مهمة تشكل الخصائص الأساسية للعينة. هم انهم:

• حجم السكان: حجم السكان هو كل الأشخاص الذين يمكن اعتبارهم للدراسة البحثية. هذا الرقم ، في معظم الحالات ، يصل إلى مبالغ ضخمة. على سبيل المثال ، يبلغ عدد سكان الولايات المتحدة 327 مليون نسمة. لكن في أبحاث السوق ، من المستحيل أخذها جميعًا في الاعتبار من أجل الدراسة البحثية.
• هامش الخطأ (فاصل الثقة): يتم تصوير هامش الخطأ من خلال النسبة المئوية التي تمثل استنتاجًا إحصائيًا حول الثقة في عدد السكان الذي يصور وجهات النظر الفعلية لجميع السكان. تساعد هذه النسبة المئوية في التحليل الإحصائي في اختيار عينة ومقدار الخطأ في ذلك سيكون مقبولاً.
• مستوى الثقة: يقيس هذا المقياس حيث يقع المتوسط الفعلي ضمن فاصل الثقة. فترات الثقة الأكثر شيوعًا هي 90٪ و 95٪ و 99٪.
• الانحراف المعياري: يغطي هذا المقياس التباين في المسح. الرقم الآمن الذي يجب مراعاته هو 0.5 ، مما يعني أن حجم العينة يجب أن يكون بهذا الحجم.

حساب حجم العينة

لحساب حجم العينة ، تحتاج إلى المعلمات التالية.

• درجة Z: يمكن العثور على قيمة Z-Score هنا .
• الانحراف المعياري
• هامش الخطأ
• مستوى الثقة

لحساب استخدام حجم العينة ، استخدم هذه الصيغة:

حجم العينة = (درجة Z) 2 * StdDev * (1-StdDev) / (هامش الخطأ) 2

ضع في اعتبارك مستوى الثقة 90٪ والانحراف المعياري 0.6 وهامش الخطأ +/- 4٪

((1.64) 2 × .6 (.6)) / (.04) 2

(2.68 × 0.36) / .0016

.9648 / .0016

603

هناك حاجة إلى 603 مستجيبين وسيصبح ذلك حجم عينتك.

جرب حاسبة حجم العينة لإعطاء السكان وهامش الخطأ ومستوى الثقة.

مزايا أخذ العينات

كما هو موضح أعلاه ، هناك العديد من المزايا لأخذ العينات. بعض أهم المزايا هي:

• انخفاض التكلفة والوقت: نظرًا لأن استخدام العينة يقلل من عدد الأشخاص الذين يجب الوصول إليهم ، فإنه يقلل التكلفة والوقت. تخيل الوقت الذي تم توفيره بين البحث مع مجموعة من الملايين مقابل إجراء دراسة بحثية باستخدام عينة.
• انخفاض نشر الموارد: من الواضح أنه إذا كان عدد الأشخاص المشاركين في دراسة بحثية أقل بكثير بسبب العينة ، فإن الموارد المطلوبة تكون أيضًا أقل بكثير. القوة العاملة اللازمة للبحث في العينة أقل بكثير من القوة العاملة اللازمة لدراسة السكان ككل.
• دقة البيانات: نظرًا لأن العينة تدل على السكان ، فإن البيانات التي تم جمعها دقيقة. أيضًا ، نظرًا لأن المستفتى على استعداد للمشاركة ، فإن معدل التسرب من المسح أقل بكثير ، مما يزيد من صحة البيانات ودقتها.
• بيانات مكثفة وشاملة: نظرًا لوجود مستجيبين أقل ، فإن البيانات التي تم جمعها من العينة مكثفة وشاملة. يتم إعطاء المزيد من الوقت والجهد لكل مستجيب بدلاً من الاضطرار إلى جمع البيانات من الكثير من الأشخاص.
• تطبيق الخصائص على عدد أكبر من السكان: نظرًا لأن العينة تشير إلى عدد أكبر من السكان ، فمن الآمن القول أن البيانات التي تم جمعها وتحليلها من العينة يمكن تطبيقها على مجموعة أكبر من السكان ، وستكون صحيحة.

لجمع بيانات دقيقة للبحث ، وتصفية أعضاء الفريق السيئين ، والقضاء على تحيز العينات من خلال تطبيق تدابير تحكم مختلفة. إذا كنت بحاجة إلى أي مساعدة في ترتيب عينة من الجمهور لمشروعك البحثي التالي للسوق ، فاتصل بنا على [email protected]. لدينا أكثر من 22 مليون مشارك في جميع أنحاء العالم!

حدد المستجيبين الخاص بك