الأمل
11-12-13, 01:24 PM
.
العينات وكيفية اختيارها
تعريفها
خطواتها
الحجم المناسب
أنواعها
ملاحظات على العينات
قد يتساءل البعض ممن يجمع الباحث البيانات ؟
هل من كل أفراد المجتمع الأصلى ؟ أم يقتصر الأمر على مجرد جزء منه ؟ وإذا اختار العمل مع مجموعة فقط ، فكيف يختارها من المجتمع الأصلى ؟ ثم ماذا عن شروط الاختيار وأخطائه ؟
أساليب جمع البيانات
أ- الحصر الشامل : أو كما يسميه البعض دراسة المجتمعات الكلية ، والتى يتم فيها جمع البيانات من كل أفراد المجتمع الأصلى موضع اهتمام الباحث دون أى استثناءات . ويتطلب ذلك وقت وجهد كبير ، وكذلك فريق عمل ونفقات مرتفعة ، نظراً لكثرة عدد الأفراد ، ويقتصر هذا الأسلوب على الدراسات التى تدعمها الجهات الحكومية مثل التعداد السكانى
ب- العينات : وهنا يقتصر الباحث دراسته على عينة من المجتمع الأصلى ، على أن تكون ممثلة لهذا المجتمع ، وتحمل نفس خصائصه
ويفضل الباحثون هذا الأسلوب للأسباب الآتية :
يمدنا بمعلومات لا تقل دقة عن معلومات الحصر الشامل .
يستحيل فى بعض الدراسات استخدام أسلوب الحصر الشامل
تقليل التكلفة مقارنة بأسلوب الحصر الشامل .
عامل الوقت المستغرق فى التعامل مع العينات قصير .
صعوبة الوصول إلى بعض أفراد المجتمع الأصلى .
(1) تعريف العينة
مجموعة جزئية من المجتمع ، ولها نفس خصائص المجتمع الأصلى الذى تنتمى إليه .
مجموعة من الأفراد الذين يختارهم الباحث ، للمشاركة فى الدراسة ، وليست مجموعة الأفراد الذين يجب اشتراكهم فى الدراسة .
والغرض من اختيار عينة هو الحصول على معلومات مرتبطة بالمجتمع ، والمعاينة هى العملية التى تمكننا من اختيار عدد من الأفراد للدراسة بطريقة تجعل هؤلاء الأفراد يمثلون المجتمع .
المجتمع النظرى
يعنى المجتمع النظرى كل الأفراد ممن تتمثل بهم الظاهرة التى يود الباحث دراستها بغض النظر عن إمكانية الوصول لبعضهم دون الآخر ، أو وجود إطار يضمهم جميعاً أو لا يوجد . فإذا كنت تريد تعميم نتائج بحثك على كل الشباب الذين لا يعملون ، وتنحصر أعمارهم ما بين العشرين والثلاثين عاماً ، فإنك لن تجد قائمة تضم أسماءهم جميعاً ، ولن توجد بهيئة واحدة ، وهنا يحصر الباحث الأمر فى ست مدن أو مناطق مثلاً ، وبذلك يصبح المجتمع هنا متاحاً .
المجتمع المتاح
هو المجتمع المحدود الذى يستطيع الباحث تحديد أفراده ، ويختار منه العينة المناسبة لدراسته ويعمم عليه نتائجه .
المجتمع المستهدف
يعنى المجموعة التى يهتم بها الباحث ، ويهدف إلى تطبيق نتائج دراسته عليها . فإذا كان الباحث يدرس أثر طريقة تدريس ما على تحصيل طلاب الصف الخامس الابتدائى فى مادة العلوم ، فإن طلاب هذا الصف هم مجتمعه المستهدف .
خطوات اختيار العينة
إذا كان الباحث بصدد اختيار العينة ، فإن عليه أن يعى تماماً أن هناك شرطاً رئيسياً يحكم قدرته على تعميم نتائجه على المجتمع الأصلى ، إنه التمثيل ، ويتطلب هذا توفر الشروط التالية :
توافر كل صفات وخصائص المجتمع الأصلى فى العينة ، بحيث تكون نموذجاً مصغراً لهذا المجتمع ، وآنذاك نستطيع أن نقول : إن ما يصدق على هذا النموذج يصدق على المجتمع الأصلى الذى اشتق منه.
التناسب بين عدد أفراد العينة ، وعدد الأفراد الذين يشكلون المجتمع الأصلى ، فلا يكون المجتمع الأصلى طلاب المرحلة الثانوية مثلاً ، ويتخذ الباحث عينة عبارة عن فصل دراسى من إحدى المدارس الثانوية مكون من عشرين طالباً .
منح جميع أفراد المجتمع الأصلى فرصة متكافئة لأن يتم اختيارهم للانضمام للعينة ، بمعنى آخر موضعية الاختيار وعدم التحيز لفرد معين أو فئة معينة دون غيرها .
والآن نناقش خطوات اختيار العينة
1- تحديد أهداف البحث : يعد تحديد الأهداف نقطة الانطلاق الأولى لأى عمل والنجاح فى هذه الخطوة هو مؤشر للنجاح فى بقية الخطوات و إذا كان هدف الدراسة بحث مشكلة تخص مدرسة بعينها ، فإنه لا حاجة له لتشكيل عينة من شأنها أن تقود لنتائج تعمم على كل المدارس ، بل يكتفى بهذه المدرسة موضع الدراسة . أما إذا أراد الباحث دراسة مشكلة كتسرب طلاب المرحلة المتوسطة ، فإن عليه اختيار عينة تمثل هذا القطاع كله.
2- تحديد المجتمع الأصلى الذى نختار من العينة :
المجتمع هو الهدف الأساسى من الدراسة حيث إن الباحث يعمم فى النهاية النتائج عليه ، ويمكن القول إننا لا ندرس عينات وإنما ندرس مجتمعات . وما العينة التى نختارها إلا وسيلة لدراسة خصائص المجتمع. ولذلك فإن الخطوة الأولى فى اختيار العينة هى تعريف المجتمع . ويتضمن تعريف المجتمع خاصية واحدة على الأقل تميزه عن غيره من المجتمعات . والغرض من تعريف المجتمع هو تحديد مدى ما يشمله من أفراد .
مثال : تلاميذ الصف الرابع الابتدائى فى جميع مدارس مدينة الرياض
وهنا أعطى الباحث بعض خصائص المجتمع ، وهذا يعنى استبعاد كل شخص لا تنبطق عليه هذه الصفات ( الصف الرابع الابتدائى ، مدينة الرياض) .
3- تحديد خصائص المجتمع :
عند تحديد خصائص المجتمع نضع قائمة بهذه الخصائص من وجهة نظر الدراسة ، أى من وجهة نظر المتغيرات التى تشملها الدراسـة مثل ( العمر- النوع – المنطقة التعليمية – الحالة الاجتماعية – المهنة – المستوى التعليمى للوالدين ) . ومن الطبيعى أن تتغير هذه الخصائص وفقاً لأهداف الدراسة
4- تحديد حجم العينة :
لا توجد محددات قاطعة حول تحديد حجم العينة ، فلكل دراسة أهدافها وطبيعتها ، ولكن يركز الإحصاء الاستدلالى على إنه كلما زاد العينة كان أفضل ، لأن فرصة التمثيل تزداد ، ويجد الباحث نفسه أمام اختيارين أحلاهما مر :
الأول : أن تكون العينة صغيرة يسهل التعامل معها من كل الزاويا " ضبط المتغيرات – قلة التكاليف – سرعة الوصول إلى النتائج ..... ) لكن عليه أن يضحى بتعميم النتائج .
والثانى : أن يجعل العينة كبيرة ذات فرصة تمثيل جيدة ، لكن يصعب ضبط المتغيرات لكثرتها ، ولتفاعلها مع بعضها البعض بشكل قد لا يمكن توقعه بشكل مسبق ، فضلاً عما يتكبده الباحث من نفقات وجهد ووقت .
ويتوقف حجم العينة على عدة عوامل منها
(أ) نوع المجتمع الأصلى : فإذا كان هذا المجتمع متجانساً فإن الباحث يكتفى بدراسة عينة صغيرة منه ، ويعمم النتائج على هذا المجتمع ، أما إذا كان هذا المجتمع متبايناً غير متجانس ويحتوى مجموعات فرعية كثيرة فلابد للعينة أن تكون كبيرة لاستيعاب هذا التباين .
كلما كان الإنحراف المعيارى صغيراً كلما قل تشتت "تباين" الدرجات وزاد تجانسها . وإذا زاد الإنحراف المعيارى زاد تشتت الدرجات وقل تجانسها .
حساب النسبة بين التباينات والبحث عن احتمال دلالة هذه النسبة وتسمى " النسبة الفائية ".
(ب) نوع البحث : يقترح المتخصصين فى مناهج البحث أن يكون أقل عدد لأفراد العينة فى بعض أنواع البحوث كما يلى
نوع البحث -عدد الأفراد
عاملية
5-1. أفراد لكل بند
وصفية
2.% من أفراد مجتمع صغير نسبياً ( مئات)
1.% لمجتمع كبير (آلاف )
5% لمجتمع كبير جداً (عشرات الآلآف)
تجريبى
15 فرد فى كل مجموعة من المجموعات
ارتباطى
3.فرداً على الأقل
وهناك أبحاث تفرض على الباحث استخدام عينة صغيرة ، كما فى البحوث العلاجية وتعمل أحياناً كدراسات مبدئية لاثراء المجال البحثى واختيار عينات كبيرة .
(ج) فروض البحث : إذا كان الباحث يتوقع الحصول على فروق ضيئلة ، أو علاقات غير قوية ، يجب أن يجعل العينة كبيرة لتتضح هذه الفروق ، مثال ذلك يتوقع من التدريب ان يحدث تغيرات بسيطة فى تحصيل الطلاب ، لكن إذا كانت هذه التغيرات ذات قيمة للباحث ، فإنه يتحتم عليه تجنب العينات الصغيرة حتى لا تطمس هذه التغيرات
(د) تكاليف البحث : كثيراً ما يؤدى ارتفاع تكاليف جمع البيانات من اعداد كبيرة إلى تقليص حجم العينة ، لذا من الأفضل أن يحدد الباحث هذه التكاليف ، ويختار ما يناسبها من عدد قبل الشروع فى البحث .
(هـ) أهمية النتائج : حجم العينة الصغير مقبول فى الدراسات الاستطلاعية ، وذلك لأن الباحث يتحمل هامش كبير نسبياً من الخطأ فى النتائج . إلا أنه فى الدراسات التى يترتب عليه توزيع الأفراد على مجموعات أو اتخاذ قرار فمن الأفضل وجود عينة كبيرة بشكل كاف لتقليل الخطأ .
(و) طرق جمع البيانات : إذا لم تكن أدوات جمع البيانات دقيقة أو ثابتة بدرجة مرتفعة يفضل استخدام عينة كبيرة لتعويض خطأ جمع البيانات .
يتأثر حجم العينة بنوع الأداة المستخدمة فى جمع البيانات ( المقابلة ، والملاحظة ، والاختبارات الفردية تستلزم عينات صغيرة . أما الاختبارات الجمعية والاستبيانات يمكن استخدام عينات كبيرة ) .
(ز) الدقة المطلوبة : تزداد دقة النتائج ويصبح من الممكن التعميم منها على المجتمع كلما زاد حجم العينة . ولكن يلاحظ أن هناك حداً امثل لحجم العينة إذا تخطاه الباحث فإنه لن يستفيد كثيراً من زيادة عدد الأفراد فى عينته .
وهناك عدد من المعادلات الإحصائية لتحديد حجم العينة المناسب وهى :
N=PQ(Z)2/E2
حيث أن N حجم العينة ، P نسبة المجتمع المراد دراسته وفى حالة عدم المعرفة تلك النسبة يستخدم أكبر نسبة ممكنة (5.%) ، Q النسبة المكملة ، Z الدرجة المعيارية (...5=1.96 & ...1= 2.58) ، E خطأ المعاينة سواء عند (...5أو ...1) .
وعند افتراض نسبة المجتمع المتاح (5.%) ، والنسبة المكملة (5.%) ، والدرجة المعيارية (1.96 ) ، وخطأ المعاينة ...5 فأن حجم العينة يكون (384) فرد وهذا الحجم يمثل أى مجتمع .
N=4pQ/25
حيث أن N حجم العينة ، P الاحتمالية وقيمتها تتراوح بين (3. إلى 6.) ، Q =1..-P .
وعندما تكون P=3. فإن Q=7. وبذلك يصبح حجم العينة (336) فرد . وفى حالة P=5. فإن Q=5. ويصبح حجم العينة (4..) فرد
معادلة كيرجسى ومورجان Kergcie&Morgan
N= x2np(1-p)/d2(n-1)+x2 p(1-P)
حيث أن :
N حجم العينة المطلوب
n حجم مجتمع الدراسة
P مؤشر السكان
d نسبة الخطأ الذى يمكن التجاوز عنه وأكبر قيمة له (...5)
x2 قيمة كا 2 لدرجة حرية واحدة (3.841) عند مستوى ثقة (..95) .
5- اختيار العينة : وبعد أن يحدد الباحث أهداف بحثه ، والمجتمع الأصلى ، وإطار ذلك المجتمع ، ثم يحدد حجم العينة يختار العينة مستخدماً أحد أساليب اختيار العينة ، وفق ما يمليه عليه الموقف البحثى . ولكن احذر فهناك أخطاء يقع فيها بعض الباحثين عند إجراء هذه الخطوة من خطوات البحث وهى:
# خطأ المعاينة أو خطأ الصدفة أو الخطأ العشوائى
ويرجع هذا الخطأ إلى طبيعة الاختيار العشوائى لأفراد العينة ، فنجد اختلاف نتائج العينة عن نتائج المجتمع الأصلى . فاختيار العينات بأفضل أساليب المعاينة لا يضمن أن تكون العينة المختارة ممثلة للمجتمع . فلا يمكن الحصول على عينة يتطابق تركيبها مع تركيبة المجتمع تماماً ، إذن هذا النوع من الأخطاء يحدث عندما تتباعد قيم معالم المجتمع الحقيقية نتيجة للمعاينة العشوائية عن القيم التى حصلنا عليها من العينة .
مثال : إذا طبق اختبار للذكاء على عينة مكونة من (1..) طفل ، وحصلنا على متوسط لنسبة ذكاء هذه العينة (1.5) ، وعند تطبيق الاختبار على عينة أخرى مكونة من (1..) طفل فكان المتوسط (95) علماً بأن متوسط نسب الذكاء فى المجتمع (1..) . فالعينة الأولى يزيد متوسطها بمقدار (5) والثانية يقل بمقدار (5) عن متوسط المجتمع . وهذا التباين فى متوسطات العينة يرجع إلى خطا المعاينة ، ولا يرجع للباحث ، كما انه لا يرجع إلى عيب فى أسلوب الاختيار ، ولكنه نتيجة للتباين الراجع إلى الصدفة والذى يحدث كلما حصلنا على عينة عشوائية.
# خطأ التحيز
ويرجع للباحث وفيه يحدث ميل لتفضيل وحدات ذات خصائص معينة دون غيرها لتنضم للعينة ، ويتسبب ذلك فى عدم تمثيل خصائص المجتمع الأصلى الأساسية .
مثال : إذا كان مجتمع طلاب المرحلة الثانوية يتكون من (5.% ذكور &5.% إناث ) وحصل الباحث على عينة نسبة الذكور فيها (2.% ، والإناث 8.% ) فقد يترتب على ذلك نتائج متحيزة ، لن اللعينة غير ممثلة تمثيلاً دقيقاً ، وبذلك يصبح نوع الفرد فى العينة متغير مؤثر ، وكثيراً ما يحدث خطأ التحيز نتيجة لسوء التخطيط عند اختيار العينة . ويعود هذا الخطأ للأسباب التالية : عدم كفاءة الباحثين فى حساب التقديرات & غموض الأسئلة & استجابات المفحوصين غير دقيقة & عدم جمع البيانات من بعض الأفراد أو جمع بيانات أكثر من مرة لنفس الأفراد & عدم وجود إطار سليم عند اختيار العينة .
(3) أنواع العينات
العينة السليمة هى العينة الممثلة للمجتمع الذى اختيرت منه . وعملية اختيار عينة ممثلة ليست عملية غير منظمة ، فهناك عدة أساليب جيدة لاختيار العينة ، وعلينا أن نوازن بين الأساليب المختلفة لاختيار العينة ونتبع الأسلوب الأفضل والأنسب بالنسبة لظروف بحثنا . وسوف نناقش طرق أو أساليب اختيار العينات :
أولاً : العينات الاحتمالية Probability Sampling
# تعتمد على المساواة بين احتمالات اختيار أى فرد من أفراد المجتمع الأصلى .
# العشوائية هى طريقة الباحث فى تحقيق التكافؤ بين الأفراد.
# تعطى الباحث عينة ممثلة لمجتمعها الأصلى بتكلفة أقل مع تجنب تحيز الباحث فى الاختيار ، وما ينتج عنها من مشكلات تشكك فى صحة النتائج .
# تشترك العينات الاحتمالية فى تحديد مجتمع الدراسة ، وإعداد قائمة بعناصره ، ثم اختيار عينة بحجم يكفى لتمثيل خصائص المجتمع .
وسوف نناقش وسائل الاختيار العشوائى أو الاحتمالى للعينات وهى:
(1) العينة العشوائية البسيطة Simple Random Sample
# تؤدى هذه الطريقة إلى احتمال اختيار أى فرد من أفراد المجتمع كعنصر من عناصر العينة .
# لكل فرد فرصة متساوية لاختياره ضمن العينة .
# اختيار فرد فى العينة لا يؤثر على اختيار أى فرد آخر .
وتوجد عدة طرق للاختيار العشوائى هى:
(أ) طريقة القبعة أو القرعة : وفيها تكتب أسماء كل أفراد المجتمع الأصلى الذى ستختار منه العينة على بطاقات صغيرة متساوية فى الحجم واللون ، تطوى هذه البطاقات بحيث لا يظهر الاسم ، ثم توضع فى القبعة أو الإناء وتخلط جيداً ، ويختار الباحث من بينها عشوائياً .
مثال : إذا كان مجتمع الأصلى طالبات كلية التربية – قسم علم النفس بجامعة الملك سعود وعددهن (5..) طالبة ، ونريد اختيار عينة من هذا المجتمع عددها (5.) طالبة .... ماذا نفعل وفقاً لهذه الطريقة؟
(ب) طريقة الجداول العشوائية : ويتم اختيار العينة وفقاً للخطوات الآتية :
1- تحديد وتعريف المجتمع الأصلى .
2- تحديد حجم العينة المرغوب فيه .
3- إعداد قائمة بكل أفراد المجتمع الأصلى .
4- وضع رقم مسلسل لكل فرد وفقاً لحجم المجتمع الأصلى ( فمثلاً إذا كان المجتمع 5.. فرد فإن هذا الرقم يبدأ من ... إلى 499 )
5- نبدأ فى استخدام الجدول بغلق عينيا ووضع إصبعنا على أى مكان فى الجدول ويكون نقطة البدء .
6- ووفقاً لحجم المجتمع نقرأ الأعداد فى الجدول ( وهنا نقرأها فى كتل مكونة من ثلاثة أرقام فقط ).
7- نسير من نقطة البدء حتى ينتهى العمود ثم ننتقل للعمود التالى وهكذا ، وعندما يكون لدينا رقم يزيد عن الحد الأعلى للمجتمع او رقم مكرر نتجاهله حتى نحصل على حجم العينة الذى نريده .
وبعد اختيار العينة " الاختيار العشوائى " يمكن توزيع أفرادها فى مجموعتين أو أكثر توزيعاً عشوائياً وهذا " التعيين العشوائى " .
ويمكن استخدام البرنامج الإحصائى SPSS فى الاختيار العشوائى حيث يتضمن برنامجاً لتوليد الأعداد العشوائية .
مثال : باستخدام البرنامج الإحصائى SPSS ما الخطوات التى يجب عليك إتباعها لاختيار عينة عشوائية بسيطة بمعلومية المجتمع الأصلى؟.
(ج) طريقة العملة المعدنية : وفيها يذكر اسم الفرد ، وتلقى العملة ، بحيث يمثل احد الوجهين انضمام الفرد للعينة والوجه الآخر استبعاده (لاحظ أنها لا تصلح مع العينات الكبيرة ) .
(د) طريقة طلب الرقم الهاتفى العشوائى : وتصيب هدفين فى آن واحد : اختيار العينة : وجمع البيانات وتترك للكمبيوتر مهمة اختيار أرقام هاتفية بشكل عشوائى ، وبعدها يجرى الباحث مع أصحاب هذه الأرقام حوارات تسجل عبر الكمبيوتر ، وبالرغم من سهولته إلا انها تتحيز لفئة مالكى الخطوط الهاتفية ، ولا تصلح مع العينات الكبيرة .
مميزات العينات العشوائية البسيطة
* تعطى جميع مفردات المجتمع الأصلى نفس الفرصة المتكافئة فى الاختيار .
* لا تتقيد بترتيب معين أو نظام مقصود .
* لا تتطلب معرفة سابقة بخصائص مفردات المجتمع الأصلى .
* تتفادى التحيز لاعتمادها على حد كبير على قانون الاحتمالات .
* سهولة سحب مفرداتها حيث لا تتطلب سوى قوائم تتضمن بيانات عن مجتمع الدراسة .
* انخفاض خطأ المعاينة حيث تشترط تجانس مجتمع الدراسة .
* استخدام برامج الحاسب الآلى فى الاختيار يوفر كثير من الجهد والوقت والمال للباحث .
عيوب العينات العشوائية البسيطة
* استخدام جداول الأرقام العشوائية لتحديد كل مفردة عملية متعبة وخاصة إذا كانت العينة كبيرة وقد تأخذ جهداً كبيراً .
* عدم توفر قوائم مسبقة لمجتمع الدراسة ، وفى حالة توافرها فهى عادة ما تكون غير دقيقة .
* فى حالة عدم التأكد من تجانس مجتمع الدراسة يمكن أن تقود النتائج التى يتم التوصل إليها إلى أخطاء .
(2) العينة العشوائية المنتظمةSystematic Random sample
يتم فيها اختيار الحالة الأولى من العينة بطريقة عشوائية ثم يمضى الباحث فى اختيار بقية الحالات على أبعاد رقمية منتظمة أو متساوية بين الحالات ، بحيث تكون المسافة بين اى وحدتين متتاليتين ثابتة فى جميع الحالات . ونتبع الخطوات التالية :
1- تحديد المجتمع الأصلى (N )
2- تحديد حجم العينة المرغوب فيه (n)
3- تحديد المسافة بين أفراد العينة من خلال K= N/n
4- اختر عشوائياً عدداً ينحصر بين (1 & وقيمة K ).
5- أضف إلى العدد المختار قيمة K بشكل منتظم ، لتحصل على العينة التى تريدها .
مثال : إذا كان مجتمع الأصلى يتكون من (1..) فرد ، ونريد الحصول على عينة منه عددها (2.) فرداً ، كيف يمكنك تحقيق ذلك باستخدام العينة العشوائية المنتظمة ؟ .
N=1.. & n=2.
إذن k=1../2.=5
اختر الآن عدداً ينحصر بين ( 1 &5 ) وليكن (4) وذلك بشكل عشوائى ، ونجعل العدد (4) نقطة الانطلاق ، ونضيف له (5 ) بشكل ثابت منتظم ، ليصبح حجم العينة المختارة (2.) فرد .
علماً بأن :
الحالة الأولى تم اختيارها عشوائياً وهى (4)
الحالة الثانية = الحالة الأولى + طول الفئة K = 4+5 = 9
الحالة الثالثة = الحالة الثانية + طول الفئة = 9+5 =14
الحالة الرابعة = الحالة الثالثة + طول الفئة = 14+5= 19
وهكذا يتضح أنه لتحيد أى حالة يجب أن نعرف الحالة التى تسبقها ثم نضيف إليها طول الفئة .
مميزات العينات العشوائية المنتظمة
* تعد من أسهل العينات العشوائية فى التطبيق .
* لا تحتاج إلى عملية إعداد مسبق لمفردات الدراسة خاصة إذا كانت مجموعات داخل مجتمع الدراسة .
* لا تحتاج إلى الرجوع فى كل مرة يتم فيها سحب المفردات إلى مرجع أو دليل فيكتفى بالمفردة الأولى أما باقى المفردات فتحدد تلقائياً عن طريق صيغة رياضية سهلة ومبسطة .
عيوب العينات العشوائية المنتظمة
* تستلزم توفر قائمة حديثة تشمل كافة أسماء مفردات المجتمع الأصلى.
* قد تكون العينة المختارة غير متجانسة ، وذلك حينما تختار مفردات على أبعاد منتظمة يصادف أن يكونوا من طبقة معينة أو من ذوى خصائص وصفات مميزة وغير متشابهة مع بقية المفردات .
* يشترط فى المجتمع الأصلى أن يكون الأفراد فى تسلسل منسق وتدرج من حيث التنوع .
* لا تحدث احتمالية فرصة التمثيل لمفردات مجتمع الدراسة إلا مرة واحدة وهى عند اختيار المفردة الأولى .
* فى حالة كون طول الفئة كبيراً وهناك مجموعات داخل مجتمع الدراسة عددها أقل من طول الفئة فإن احتمال تمثيل هذه المجموعة فى العينة يكون محدوداً.
(3) العينة العشوائية الطبقية Stratified Random Sample
إن المعاينة العشوائية البسيطة كثيراً ما تؤدى إلى الحصول على عينة تبتعد فى خصائصها عن خصائص المجتمع مما يترتب عليه خطأ المعاينة . ولزيادة احتمال تمثيل خصائص المجتمع فى العينة ، فإننا نلجأ إلى العينة العشوائية الطبقية .وهى نوع آخر من العينات العشوائية غير أنها تتعامل مع مجتمع غير متجانس
ونتبع الخطوات التالية
1- تحديد وتعريف المجتمع الأصلى .
2- تحديد حجم العينة .
3- تحديد الطبقات الفرعية بناء على خصائص المجتمع الأصلى .
4- تصنيف أفراد المجتمع وفقاً للطبقات الفرعية السابق تحديدها وبحيث ينتمى كل فرد لمجموعة واحدة فقط ، وذلك حتى لا تتداخل المجموعات .
5- اختيار عينة عشوائية بسيطة من كل طبقة فرعية .
أهم الطرق المستخدمة فى تحديد حجم العينات المسحوبة من الطبقات
(أ) طريقة التساوى Equal Method :
وفيها يؤخذ عدد متساوى من كل طبقة ، حتى ولو اختلف عدد الأفراد فى كل منها ، ويعاب عليها أنها تساوى بين الطبقات حتى فى حالة الاختلاف .
(ب) طريقة التناسب Method Proportional :
ويؤخذ هنا عدد يتناسب مع النسبة التى تمثلها الطبقة من المجتمع الأصلى .فإذا كان لدينا مجتمعاً حجمه (ن) ويمكن تقسيمه إلى عدة طبقات وأن حجم هذه الطبقات هو ط1 ، ط2 ، ط3 ،..... طء ونفرض أننا اخترنا عينات من هذه الطبقات أحجامها ل1 ، ل2 ، ل3 ،... ،لء وأن الحجم الكلى للعينات (ل)
(ج) الطريقة المثلى Method Ideal :
تعد هذه الطريقة من أدق الطرق ، فهى لا تقصر تحديد العدد على نسبة كل طبقة للمجتمع الأصلى ، بل تهتم بدرجة التباين داخل كـل طبقة ، فإذا كان كبيراً زاد العدد ، وإذا كانت المجموعة متجانسة قل العدد .فالإنحرافات المعيارية للطبقات ع1 ، ع2 ، ع3 ، .. ، عء ،ع ن
مميزات العينات العشوائية الطبقية
* يتحقق التمثيل ، ليس فقط للمجتمع الأصلى ، بل لكل طبقاته الفرعية مهما كان بعضها يشكل أقلية صغيرة .
* أدق من العينة العشوائية البسيطة ، لأنها تجمع العشوائية وبالتالى تحقق التكافؤ بين الأفراد ، والحياد فى الاختيار ، والغرضية ، فنضمن عدم خلوها من خصائص المجتمع الأصلى .
* تتميز بالدقة الإحصائية وانخفاض نسبة حدوث الخطأ المعيارى ، خاصة كلما كانت المجموعات أو الطبقات متجانسة داخلياً.
عيوب العينات العشوائية الطبقية
* تتطلب من الباحث التعرف وبشكل جيد على مجتمع دراسته لتحديد المجموعات التى يتكون منها .
* تتطلب إجراءات كثيرة يجب على الباحث القيام بها قبل الشروع فى استخدام أى من العينات العشوائية البسيطة أو المنتظمة .
* يقوم الباحث بسحب عدد من العينات تبعاً لعدد مستويات المتغير الذى يتعامل معه مما يؤدى إلى مضاعفة الجهد الذى يقوم به .
(4) العينة العشوائية العنقودية Cluster Random Sample
- عبارة عن مجموعة من العينات العشوائية البسيطة أو المنتظمة المستخدمة لسحب مفردات مجتمع دراسة واحد ، هذه المجموعة من العينات لا تقل عن مرحلتين وتزيد حسب طبيعة الدراسة وفى كل مرحلة يتم سحب عينة ، وفى حالة وجود عينة عشوائية واحدة لا نطلق عليها عينة عنقودية لأنها فى هذه الحالة إما أن تكون عينة عشوائية منتظمة أو بسيطة .
- فيها يتم اختيار مجموعات وليس أفراد .
- الاختيار العشوائى لمناطق أو مجموعات أو تجمعات مختلفة مثل المدارس أو الفصول الدراسية أو المناطق التعليمية . وتتصف هذه التجمعات فى أن لكل أعضائها نفس الخصائص .
- يمكن تنفيذها فى مراحل ، تتضمن اختيار عناقيد ضمن عناقيد أخرى وتسمى العينة متعددة المراحل .
- نتبع الخطوات التالية فى العينة العشوائية العنقودية
1- تعريف وتحديد خصائص المجتمع الأصلى .
2- تحديد حجم العينة المرغوب فيه .
3- تعريف وتحديد العنقود .
4- عمل حصر لكل العناقيد ، أو وضع قائمة بالعناقيد التى يتكون منها المجتمع .
5- تقدير عدد أفراد المجتمع فى كل عنقود .
6- تحديد عدد العناقيد = حجم العينة ÷ عدد أفراد العنقود
7- اختيار عدد العناقيد عشوائياً .
8- عدد أفراد العينة هم جميع الأفراد الذين تشملهم العناقيد المختارة عشوائياً.
مثال : يهدف باحث إلى التعرف على آراء معلمى المرحلة الإبتدائية حول دور المشرف التربوى فى العملية التعليمية ، ويتكون المجتمع من (5...) معلم موزعين على (1..) مدرسة ، ويريد الحصول على عينة مكونة من (5..) معلم كيف يتم ذلك باستخدام العشوائية العنقودية ؟.
1- حجم المجتمع (5...) معلم .
2- حجم العينة المرغوب (5..) معلم .
3- متوسط عدد المعلمين بالمدارس = 5...÷1.. = 5. معلم بكل مدرسة .
4- عدد العناقيد المختارة (المدارس) = 5..÷5.= 1. مدارس
5- يختار الباحث عشوائياً عدد (1.) مدارس من (1..) مدرسة.
6- حجم العينة هو جميع المعلمين فى المدارس المختارة .
مميزات العينات العشوائية العنقودية
* تتعامل مع كل المجتمعات المتجانسة بغض النظر عن حجمها بشرط ان يكون مجتمع الدراسة موزعاً فى أكثر من مكان جغرافى.
* أن جميع المجتمعات الفرعية المكونة لمجتمع الدراسة الأصلى تتشابه فى الخصائص العامة بصورة كبيرة .
* تناسب المجتمعات الكبيرة المتناثرة التى تشغل حيزاً جغرافياً شاسعاً.
* يمكن استخدام كل من العينة العشوائية البسيطة والمنتظمة عند الانتقال من مرحلة إلى آخرى .
عيوب العينات العشوائية العنقودية
* تتطلب خطوات كثيرة تبعاً لعدد المراحل كما تتطلب سحب عينات كثيرة أيضاً "عينة فى كل مرحلة".
* احتمال كبير ألا تكون العينة ممثلة للمجتمع .
* انخفاض مستوى تمثيلها لمجتمع الأصل.
* تحليل بياناتها غير مناسب باستخدام معظم أساليب الإحصاء الاستدلالى .
ولكن بعد تكوين الباحث العينة ، فكيف يوزع الأفراد على المجموعات؟
يوجد عدة طرق يستخدمها الباحثون لهذا الغرض ، منها التعيين العشوائى وهو عملية تقسيم الأفراد فى مجموعتين أو أكثر تقسيماً عشوائياً . وهو يقلل من الخطأ ، ويزيد من التكافؤ الإحصائى بين المجموعات .
وطريقة التوزيع القائم على درجات القطع Cut/off Points ويسمى المتغير الذى سيتم التوزيع بناء عليه متغير التوزيع ، ويمكن أن يكون أى مقياس يطبق قبل المعالجة وفى ضوء درجة ما يحددها الباحث يصنف المجموعات
ثانياً : العينات اللاحتمالية
عندما يحتاج الباحث معلومات عميقة دون التقيد بشرط أن يكون لكل فرد فرصة مساوية للانضمام للعينة ، فإنه يلجأ للعينات اللاحتمالية .
وعدم استخدام العينات الاحتمالية أو العشوائية فى اختيار العينة ، يترتب عليه الحصول على عينة متحيزة تتصف بما يلى :
أ- إن اختيارها تم لسهولة الحصول عليها.
ب- إن الوسائل المستخدمة فى اختيارها غير سليمة.
ج- أكثر عرضة لعوامل التحيز .
وهذا النوع من العينات يضطر الباحث لاستخدامه عندما يصبح تحديد مجتمع الدراسة أمراً غير ممكن لعدة عوامل منها :
1- حساسية مجتمع الدراسة ، فمثلاً دراسة مجتمعات " المدمنين ، المجرمين ، مهربى المخدرات ...... " وهنا ينتفى شرط الاحتمالية وتصبح العشوائية غير ممكنة.
2- تحديد مجتمع الدراسة ولكن صعوبة تحديد مفرداته فمثلاً سكان مدينة ما محددون ولكن لا توجد قوائم تشمل توزيعاتهم داخل المدينة
3- هدف الدراسة الاقتصار على فئة معينة من الأفراد مثل خبراء التعليم ....
وتنقسم العينات اللاحتمالية إلى
(أ) العينة الصدفية Haphazard Sample :
- هى العينة التى يتم فيها اختيار مفردات الدراسة نتيجة لعامل الصدفة وليس لأى عامل آخر .
- من أضعف العينات اللاحتمالية بوجه عام من حيث قدرتها على الوصول بنتائج دقيقة نظراً لارتفاع نسبة التحيز لدى الباحث وانخفاض نسبة التمثيل لمجتمع الدراسة .
- تتصف بسهولة التطبيق ولا تتطلب أى إجراء مسبق.
- تستخدم فى البرامج الإعلامية والتليفزيونية أو قياس اتجاهات الرأى العام حول قضية ما وسؤال من نقابله مصادفة .
(ب) العينة العمدية "الغرضية" Purposive Sample :
- اختيار الحالات بناء على هدف خاص لدى الباحث مثل : تحليل محتوى مجلة محددة ، الاستراتيجيات المعرفية لدى مدمنى المخدرات ، دراسة متعمقة لبعض حالات التخلف العقلى .
- تستخدم فى البحوث الاستطلاعية والاثنوجرافية .
ويوجد أنواع كثيرة من العينات العمدية أو الغرضية القصدية أهمها:
1- العينة الحصصية Quota Sample :
- تتطلب معرفة مسبقة لمجتمع الدراسة من حيث تكوين المجموعات داخله .
- عملية الاختيار فى كل مجموعة لا ترتبط بقواعد معينة ولكن لقناعة الباحث بشرط ان تمثل كل مجموعة فى العينة حسب تمثيلها فى مجتمع الدراسة .
- أفضل العينات اللاحتمالية لأن الباحث يختار العينة وفقاً لخصائص محددة مسبقاً لأفراد المجتمع .
- يصعب فيها الحصول على عينة ممثلة للمجتمع .
مثال : حدد الباحث فئات المجتمع ( ذكور & إناث ) ثم يختار عدد ثابت من فئة إذ يقرر اختيار عشرة ذكور وعشرة إناث .
2- عينة كرة الثلج "الشبكية" Snowball Sample
- فيها يتعرف الباحث على فرد من المجتمع الأصلى ، يقوده لأفرد آخر وهكذا يتسع نطاق معرقة الباحث بهذا المجتمع ، وتسمى بالعينة المتضاعفة.
- تتطلب قدرة من الباحث على إقناع من يتعرف إليهم من مجتمع الدراسة بالتعاون معه فى إرشاده إلى مفردات أخرى.
- تستخدم فى حالة عدم توفر قائمة بكل أفراد المجتمع الأصلى .
مثال: يريد الباحث دراسة مجتمع المدمنين فى مدينة ما لا يجد أمامه إلا من هو فى السجن أو مصحة علاجية ، أو التعرف على أحدهم وتكوين علاقة معه فسوف يقوده إلى مجموعة من زملاءه المدمنين .
3- عينة الحالات المتطرفة Exterme Sample :
- عينة تبرز الظاهرة موضع اهتمام الباحث بشكل كبير ، ويطلق عليها عينة الحالات الشاذة .
- اختيار حالات غير ممثلة لمجتمع الأصلى .
مثال : يريد باحث التعرف على الخصائص النفسية والاجتماعية للمتسربين من التعليم الابتدائى وأهم العوامل التى أدت إلى تسربهم ، فالعينة هنا حالات المتسربين .
4- العينة المتتابعة
- تشبه العينة العمدية مع وجود فرق هو أنه فى العينة العمدية يحاول الباحث الحصول على أكبر عدد ممكن من الحالات المناسبة التى تقع فى نطاق تعريفه للمتغيرات التى يدرسها حتى يستنفد ما لديه من جهد ومال ووقت. فالمبدأ الأساسى هو الحصول على كل حالة ممكن الحصول عليها.
- أما فى العينة المتتابعة فإن الباحث يظل يجمع الحالات حتى تملأ المعلومات أو الحالات التى يحصل عليها الفراغ الذى لديه . وفى هذه الحالة يجمع عدداً من الأفراد ويدرسهم ، ثم يجمع عدداً آخر ويدرسهم وهكذا بالتتابع حتى يحقق الهدف الذى يريد الوصول إليه من دراسة العينة.
مثال : يريد باحث دراسة حالات الرسوب فى الثانوية العامة ولتحقيق ذلك يجمع الباحث عدداً من الراسبين ويدرسهم وفقاً لمتغيرات بحثه ، ثم يجمع عدداً آخر ويدرسهم ، وهكذا حتى يصل إلى نقطة التشبع ولايعود يحصل على بيانات جديدة ، فيتوقف ويعتبر أنه حصل على العينة التى يريدها.
5- العينة النظرية Theory Sample
- يرتكز اختيار الباحث لأفراد العينة على قاعدة نظرية تحدد أبعاد السمة موضوع الدراسة ، والتى على أساسها سيتم الاختيار.
- يجمع الحالات بناء على التوجه النظرى الذى توصل إليه من دراسة سابقة لمبادئ النظرية .
مثال : يريد الباحث تحليل سلوكيات العاملين فى مؤسسة صناعية فى ضوء نظرية العمل المهنى وقواعده ، فيبدأ بملاحظة مجموعة من الأفراد طوال أيام الأسبوع . ويحلل تصرفاتهم فى ضوء هذه النظرية
6- العينة الاجتهادية
- اختيار الأفراد بناء على الخبرة الذاتية والاجتهاد من الباحث .
- تؤدى إلى الحصول على عينة متحيزة .
مثال : اختيار الرؤساء فى العمل أو الزملاء أو الأصدقاء .
7- العينة الكتلية
- يختار الأفراد من الفصل الذى يدرس له او العمارة التى يسكن بها
- الهدف الوحيد للاختيار هو سهولة الحصول على البيانات
- عينة متحيزة لا يمكن التعميم منها وإنما نتائجها لا تنطبق إلا على الكتلة التى اختارها الباحث فقط .
8- العينة المعيارية Criterion Sample :
- عينة ينتقى الباحث أفرادها فى ضوء معايير ، مثل الأطفال من سن (3-5) سنوات ذوى الإعاقة البصرية ، وتعد هذه المعايير مصدر طمأنينة للباحث إلى حد كبير أن العينة ستمثل المجتمع الأصلى .
9- العينة المكثفة أو الشديدة Intensity Sample :
- عينة تمدنا بمعلومات وفيرة عن حـالات تعبر عن الظاهرة بوضوح ، لكن ليس بشكل حاد كما فى العينة المتطرفة ، ومثال ذلك اختيار الطالب ذى المستوى الجيد أو المتوسط .
ملاحظات هامة حول العينات
# من الممكن الحصول على عينة عشوائية ولكنها غير ممثلة لخصائص المجتمع ، فالعشوائية لا تضمن التمثيل ، ولكنها تتيح فقط فرصة متساوية لأى فرد من أفراد المجتمع أن يختار فى العينة .
# أن الباحث عندما يتجه إلى العينات العشوائية أو الاحتمالية فإنه إما أن يبدأ بالعينة العشوائية البسيطة أو المنتظمة أو ينتهى بهما عندما يكون مجتمع الدراسة متجانس . أما فى حالة المجتمعات غير المتجانسة فعليه بالعينة العشوائية الطبقية.
# قبل اختيار أفراد الدراسة يجب وبكل وضوح أن نقرر ما هو الحجم المناسب للعينة التى تفى بمتطلبات الدراسة ، وعلينا مراعاة العوامل التى تؤثر فى حجم العينة .
# قبل البدء فى سحب مفردات العينة يجب على الباحث الإحاطة بمجتمع الدراسة ، ومن أهم تلك الاعتبارات ما يلى :
- ماذا يريد الناس أن يقولوا ؟ اتجاهاتهم .
- ماذا يعتقد الناس أنه حقيقى ؟ اعتقاداتهم .
- ماذا يفعل الناس ؟ سـلوكهم .
- من هم الناس ؟ خصـائصهم .
العينات وكيفية اختيارها
تعريفها
خطواتها
الحجم المناسب
أنواعها
ملاحظات على العينات
قد يتساءل البعض ممن يجمع الباحث البيانات ؟
هل من كل أفراد المجتمع الأصلى ؟ أم يقتصر الأمر على مجرد جزء منه ؟ وإذا اختار العمل مع مجموعة فقط ، فكيف يختارها من المجتمع الأصلى ؟ ثم ماذا عن شروط الاختيار وأخطائه ؟
أساليب جمع البيانات
أ- الحصر الشامل : أو كما يسميه البعض دراسة المجتمعات الكلية ، والتى يتم فيها جمع البيانات من كل أفراد المجتمع الأصلى موضع اهتمام الباحث دون أى استثناءات . ويتطلب ذلك وقت وجهد كبير ، وكذلك فريق عمل ونفقات مرتفعة ، نظراً لكثرة عدد الأفراد ، ويقتصر هذا الأسلوب على الدراسات التى تدعمها الجهات الحكومية مثل التعداد السكانى
ب- العينات : وهنا يقتصر الباحث دراسته على عينة من المجتمع الأصلى ، على أن تكون ممثلة لهذا المجتمع ، وتحمل نفس خصائصه
ويفضل الباحثون هذا الأسلوب للأسباب الآتية :
يمدنا بمعلومات لا تقل دقة عن معلومات الحصر الشامل .
يستحيل فى بعض الدراسات استخدام أسلوب الحصر الشامل
تقليل التكلفة مقارنة بأسلوب الحصر الشامل .
عامل الوقت المستغرق فى التعامل مع العينات قصير .
صعوبة الوصول إلى بعض أفراد المجتمع الأصلى .
(1) تعريف العينة
مجموعة جزئية من المجتمع ، ولها نفس خصائص المجتمع الأصلى الذى تنتمى إليه .
مجموعة من الأفراد الذين يختارهم الباحث ، للمشاركة فى الدراسة ، وليست مجموعة الأفراد الذين يجب اشتراكهم فى الدراسة .
والغرض من اختيار عينة هو الحصول على معلومات مرتبطة بالمجتمع ، والمعاينة هى العملية التى تمكننا من اختيار عدد من الأفراد للدراسة بطريقة تجعل هؤلاء الأفراد يمثلون المجتمع .
المجتمع النظرى
يعنى المجتمع النظرى كل الأفراد ممن تتمثل بهم الظاهرة التى يود الباحث دراستها بغض النظر عن إمكانية الوصول لبعضهم دون الآخر ، أو وجود إطار يضمهم جميعاً أو لا يوجد . فإذا كنت تريد تعميم نتائج بحثك على كل الشباب الذين لا يعملون ، وتنحصر أعمارهم ما بين العشرين والثلاثين عاماً ، فإنك لن تجد قائمة تضم أسماءهم جميعاً ، ولن توجد بهيئة واحدة ، وهنا يحصر الباحث الأمر فى ست مدن أو مناطق مثلاً ، وبذلك يصبح المجتمع هنا متاحاً .
المجتمع المتاح
هو المجتمع المحدود الذى يستطيع الباحث تحديد أفراده ، ويختار منه العينة المناسبة لدراسته ويعمم عليه نتائجه .
المجتمع المستهدف
يعنى المجموعة التى يهتم بها الباحث ، ويهدف إلى تطبيق نتائج دراسته عليها . فإذا كان الباحث يدرس أثر طريقة تدريس ما على تحصيل طلاب الصف الخامس الابتدائى فى مادة العلوم ، فإن طلاب هذا الصف هم مجتمعه المستهدف .
خطوات اختيار العينة
إذا كان الباحث بصدد اختيار العينة ، فإن عليه أن يعى تماماً أن هناك شرطاً رئيسياً يحكم قدرته على تعميم نتائجه على المجتمع الأصلى ، إنه التمثيل ، ويتطلب هذا توفر الشروط التالية :
توافر كل صفات وخصائص المجتمع الأصلى فى العينة ، بحيث تكون نموذجاً مصغراً لهذا المجتمع ، وآنذاك نستطيع أن نقول : إن ما يصدق على هذا النموذج يصدق على المجتمع الأصلى الذى اشتق منه.
التناسب بين عدد أفراد العينة ، وعدد الأفراد الذين يشكلون المجتمع الأصلى ، فلا يكون المجتمع الأصلى طلاب المرحلة الثانوية مثلاً ، ويتخذ الباحث عينة عبارة عن فصل دراسى من إحدى المدارس الثانوية مكون من عشرين طالباً .
منح جميع أفراد المجتمع الأصلى فرصة متكافئة لأن يتم اختيارهم للانضمام للعينة ، بمعنى آخر موضعية الاختيار وعدم التحيز لفرد معين أو فئة معينة دون غيرها .
والآن نناقش خطوات اختيار العينة
1- تحديد أهداف البحث : يعد تحديد الأهداف نقطة الانطلاق الأولى لأى عمل والنجاح فى هذه الخطوة هو مؤشر للنجاح فى بقية الخطوات و إذا كان هدف الدراسة بحث مشكلة تخص مدرسة بعينها ، فإنه لا حاجة له لتشكيل عينة من شأنها أن تقود لنتائج تعمم على كل المدارس ، بل يكتفى بهذه المدرسة موضع الدراسة . أما إذا أراد الباحث دراسة مشكلة كتسرب طلاب المرحلة المتوسطة ، فإن عليه اختيار عينة تمثل هذا القطاع كله.
2- تحديد المجتمع الأصلى الذى نختار من العينة :
المجتمع هو الهدف الأساسى من الدراسة حيث إن الباحث يعمم فى النهاية النتائج عليه ، ويمكن القول إننا لا ندرس عينات وإنما ندرس مجتمعات . وما العينة التى نختارها إلا وسيلة لدراسة خصائص المجتمع. ولذلك فإن الخطوة الأولى فى اختيار العينة هى تعريف المجتمع . ويتضمن تعريف المجتمع خاصية واحدة على الأقل تميزه عن غيره من المجتمعات . والغرض من تعريف المجتمع هو تحديد مدى ما يشمله من أفراد .
مثال : تلاميذ الصف الرابع الابتدائى فى جميع مدارس مدينة الرياض
وهنا أعطى الباحث بعض خصائص المجتمع ، وهذا يعنى استبعاد كل شخص لا تنبطق عليه هذه الصفات ( الصف الرابع الابتدائى ، مدينة الرياض) .
3- تحديد خصائص المجتمع :
عند تحديد خصائص المجتمع نضع قائمة بهذه الخصائص من وجهة نظر الدراسة ، أى من وجهة نظر المتغيرات التى تشملها الدراسـة مثل ( العمر- النوع – المنطقة التعليمية – الحالة الاجتماعية – المهنة – المستوى التعليمى للوالدين ) . ومن الطبيعى أن تتغير هذه الخصائص وفقاً لأهداف الدراسة
4- تحديد حجم العينة :
لا توجد محددات قاطعة حول تحديد حجم العينة ، فلكل دراسة أهدافها وطبيعتها ، ولكن يركز الإحصاء الاستدلالى على إنه كلما زاد العينة كان أفضل ، لأن فرصة التمثيل تزداد ، ويجد الباحث نفسه أمام اختيارين أحلاهما مر :
الأول : أن تكون العينة صغيرة يسهل التعامل معها من كل الزاويا " ضبط المتغيرات – قلة التكاليف – سرعة الوصول إلى النتائج ..... ) لكن عليه أن يضحى بتعميم النتائج .
والثانى : أن يجعل العينة كبيرة ذات فرصة تمثيل جيدة ، لكن يصعب ضبط المتغيرات لكثرتها ، ولتفاعلها مع بعضها البعض بشكل قد لا يمكن توقعه بشكل مسبق ، فضلاً عما يتكبده الباحث من نفقات وجهد ووقت .
ويتوقف حجم العينة على عدة عوامل منها
(أ) نوع المجتمع الأصلى : فإذا كان هذا المجتمع متجانساً فإن الباحث يكتفى بدراسة عينة صغيرة منه ، ويعمم النتائج على هذا المجتمع ، أما إذا كان هذا المجتمع متبايناً غير متجانس ويحتوى مجموعات فرعية كثيرة فلابد للعينة أن تكون كبيرة لاستيعاب هذا التباين .
كلما كان الإنحراف المعيارى صغيراً كلما قل تشتت "تباين" الدرجات وزاد تجانسها . وإذا زاد الإنحراف المعيارى زاد تشتت الدرجات وقل تجانسها .
حساب النسبة بين التباينات والبحث عن احتمال دلالة هذه النسبة وتسمى " النسبة الفائية ".
(ب) نوع البحث : يقترح المتخصصين فى مناهج البحث أن يكون أقل عدد لأفراد العينة فى بعض أنواع البحوث كما يلى
نوع البحث -عدد الأفراد
عاملية
5-1. أفراد لكل بند
وصفية
2.% من أفراد مجتمع صغير نسبياً ( مئات)
1.% لمجتمع كبير (آلاف )
5% لمجتمع كبير جداً (عشرات الآلآف)
تجريبى
15 فرد فى كل مجموعة من المجموعات
ارتباطى
3.فرداً على الأقل
وهناك أبحاث تفرض على الباحث استخدام عينة صغيرة ، كما فى البحوث العلاجية وتعمل أحياناً كدراسات مبدئية لاثراء المجال البحثى واختيار عينات كبيرة .
(ج) فروض البحث : إذا كان الباحث يتوقع الحصول على فروق ضيئلة ، أو علاقات غير قوية ، يجب أن يجعل العينة كبيرة لتتضح هذه الفروق ، مثال ذلك يتوقع من التدريب ان يحدث تغيرات بسيطة فى تحصيل الطلاب ، لكن إذا كانت هذه التغيرات ذات قيمة للباحث ، فإنه يتحتم عليه تجنب العينات الصغيرة حتى لا تطمس هذه التغيرات
(د) تكاليف البحث : كثيراً ما يؤدى ارتفاع تكاليف جمع البيانات من اعداد كبيرة إلى تقليص حجم العينة ، لذا من الأفضل أن يحدد الباحث هذه التكاليف ، ويختار ما يناسبها من عدد قبل الشروع فى البحث .
(هـ) أهمية النتائج : حجم العينة الصغير مقبول فى الدراسات الاستطلاعية ، وذلك لأن الباحث يتحمل هامش كبير نسبياً من الخطأ فى النتائج . إلا أنه فى الدراسات التى يترتب عليه توزيع الأفراد على مجموعات أو اتخاذ قرار فمن الأفضل وجود عينة كبيرة بشكل كاف لتقليل الخطأ .
(و) طرق جمع البيانات : إذا لم تكن أدوات جمع البيانات دقيقة أو ثابتة بدرجة مرتفعة يفضل استخدام عينة كبيرة لتعويض خطأ جمع البيانات .
يتأثر حجم العينة بنوع الأداة المستخدمة فى جمع البيانات ( المقابلة ، والملاحظة ، والاختبارات الفردية تستلزم عينات صغيرة . أما الاختبارات الجمعية والاستبيانات يمكن استخدام عينات كبيرة ) .
(ز) الدقة المطلوبة : تزداد دقة النتائج ويصبح من الممكن التعميم منها على المجتمع كلما زاد حجم العينة . ولكن يلاحظ أن هناك حداً امثل لحجم العينة إذا تخطاه الباحث فإنه لن يستفيد كثيراً من زيادة عدد الأفراد فى عينته .
وهناك عدد من المعادلات الإحصائية لتحديد حجم العينة المناسب وهى :
N=PQ(Z)2/E2
حيث أن N حجم العينة ، P نسبة المجتمع المراد دراسته وفى حالة عدم المعرفة تلك النسبة يستخدم أكبر نسبة ممكنة (5.%) ، Q النسبة المكملة ، Z الدرجة المعيارية (...5=1.96 & ...1= 2.58) ، E خطأ المعاينة سواء عند (...5أو ...1) .
وعند افتراض نسبة المجتمع المتاح (5.%) ، والنسبة المكملة (5.%) ، والدرجة المعيارية (1.96 ) ، وخطأ المعاينة ...5 فأن حجم العينة يكون (384) فرد وهذا الحجم يمثل أى مجتمع .
N=4pQ/25
حيث أن N حجم العينة ، P الاحتمالية وقيمتها تتراوح بين (3. إلى 6.) ، Q =1..-P .
وعندما تكون P=3. فإن Q=7. وبذلك يصبح حجم العينة (336) فرد . وفى حالة P=5. فإن Q=5. ويصبح حجم العينة (4..) فرد
معادلة كيرجسى ومورجان Kergcie&Morgan
N= x2np(1-p)/d2(n-1)+x2 p(1-P)
حيث أن :
N حجم العينة المطلوب
n حجم مجتمع الدراسة
P مؤشر السكان
d نسبة الخطأ الذى يمكن التجاوز عنه وأكبر قيمة له (...5)
x2 قيمة كا 2 لدرجة حرية واحدة (3.841) عند مستوى ثقة (..95) .
5- اختيار العينة : وبعد أن يحدد الباحث أهداف بحثه ، والمجتمع الأصلى ، وإطار ذلك المجتمع ، ثم يحدد حجم العينة يختار العينة مستخدماً أحد أساليب اختيار العينة ، وفق ما يمليه عليه الموقف البحثى . ولكن احذر فهناك أخطاء يقع فيها بعض الباحثين عند إجراء هذه الخطوة من خطوات البحث وهى:
# خطأ المعاينة أو خطأ الصدفة أو الخطأ العشوائى
ويرجع هذا الخطأ إلى طبيعة الاختيار العشوائى لأفراد العينة ، فنجد اختلاف نتائج العينة عن نتائج المجتمع الأصلى . فاختيار العينات بأفضل أساليب المعاينة لا يضمن أن تكون العينة المختارة ممثلة للمجتمع . فلا يمكن الحصول على عينة يتطابق تركيبها مع تركيبة المجتمع تماماً ، إذن هذا النوع من الأخطاء يحدث عندما تتباعد قيم معالم المجتمع الحقيقية نتيجة للمعاينة العشوائية عن القيم التى حصلنا عليها من العينة .
مثال : إذا طبق اختبار للذكاء على عينة مكونة من (1..) طفل ، وحصلنا على متوسط لنسبة ذكاء هذه العينة (1.5) ، وعند تطبيق الاختبار على عينة أخرى مكونة من (1..) طفل فكان المتوسط (95) علماً بأن متوسط نسب الذكاء فى المجتمع (1..) . فالعينة الأولى يزيد متوسطها بمقدار (5) والثانية يقل بمقدار (5) عن متوسط المجتمع . وهذا التباين فى متوسطات العينة يرجع إلى خطا المعاينة ، ولا يرجع للباحث ، كما انه لا يرجع إلى عيب فى أسلوب الاختيار ، ولكنه نتيجة للتباين الراجع إلى الصدفة والذى يحدث كلما حصلنا على عينة عشوائية.
# خطأ التحيز
ويرجع للباحث وفيه يحدث ميل لتفضيل وحدات ذات خصائص معينة دون غيرها لتنضم للعينة ، ويتسبب ذلك فى عدم تمثيل خصائص المجتمع الأصلى الأساسية .
مثال : إذا كان مجتمع طلاب المرحلة الثانوية يتكون من (5.% ذكور &5.% إناث ) وحصل الباحث على عينة نسبة الذكور فيها (2.% ، والإناث 8.% ) فقد يترتب على ذلك نتائج متحيزة ، لن اللعينة غير ممثلة تمثيلاً دقيقاً ، وبذلك يصبح نوع الفرد فى العينة متغير مؤثر ، وكثيراً ما يحدث خطأ التحيز نتيجة لسوء التخطيط عند اختيار العينة . ويعود هذا الخطأ للأسباب التالية : عدم كفاءة الباحثين فى حساب التقديرات & غموض الأسئلة & استجابات المفحوصين غير دقيقة & عدم جمع البيانات من بعض الأفراد أو جمع بيانات أكثر من مرة لنفس الأفراد & عدم وجود إطار سليم عند اختيار العينة .
(3) أنواع العينات
العينة السليمة هى العينة الممثلة للمجتمع الذى اختيرت منه . وعملية اختيار عينة ممثلة ليست عملية غير منظمة ، فهناك عدة أساليب جيدة لاختيار العينة ، وعلينا أن نوازن بين الأساليب المختلفة لاختيار العينة ونتبع الأسلوب الأفضل والأنسب بالنسبة لظروف بحثنا . وسوف نناقش طرق أو أساليب اختيار العينات :
أولاً : العينات الاحتمالية Probability Sampling
# تعتمد على المساواة بين احتمالات اختيار أى فرد من أفراد المجتمع الأصلى .
# العشوائية هى طريقة الباحث فى تحقيق التكافؤ بين الأفراد.
# تعطى الباحث عينة ممثلة لمجتمعها الأصلى بتكلفة أقل مع تجنب تحيز الباحث فى الاختيار ، وما ينتج عنها من مشكلات تشكك فى صحة النتائج .
# تشترك العينات الاحتمالية فى تحديد مجتمع الدراسة ، وإعداد قائمة بعناصره ، ثم اختيار عينة بحجم يكفى لتمثيل خصائص المجتمع .
وسوف نناقش وسائل الاختيار العشوائى أو الاحتمالى للعينات وهى:
(1) العينة العشوائية البسيطة Simple Random Sample
# تؤدى هذه الطريقة إلى احتمال اختيار أى فرد من أفراد المجتمع كعنصر من عناصر العينة .
# لكل فرد فرصة متساوية لاختياره ضمن العينة .
# اختيار فرد فى العينة لا يؤثر على اختيار أى فرد آخر .
وتوجد عدة طرق للاختيار العشوائى هى:
(أ) طريقة القبعة أو القرعة : وفيها تكتب أسماء كل أفراد المجتمع الأصلى الذى ستختار منه العينة على بطاقات صغيرة متساوية فى الحجم واللون ، تطوى هذه البطاقات بحيث لا يظهر الاسم ، ثم توضع فى القبعة أو الإناء وتخلط جيداً ، ويختار الباحث من بينها عشوائياً .
مثال : إذا كان مجتمع الأصلى طالبات كلية التربية – قسم علم النفس بجامعة الملك سعود وعددهن (5..) طالبة ، ونريد اختيار عينة من هذا المجتمع عددها (5.) طالبة .... ماذا نفعل وفقاً لهذه الطريقة؟
(ب) طريقة الجداول العشوائية : ويتم اختيار العينة وفقاً للخطوات الآتية :
1- تحديد وتعريف المجتمع الأصلى .
2- تحديد حجم العينة المرغوب فيه .
3- إعداد قائمة بكل أفراد المجتمع الأصلى .
4- وضع رقم مسلسل لكل فرد وفقاً لحجم المجتمع الأصلى ( فمثلاً إذا كان المجتمع 5.. فرد فإن هذا الرقم يبدأ من ... إلى 499 )
5- نبدأ فى استخدام الجدول بغلق عينيا ووضع إصبعنا على أى مكان فى الجدول ويكون نقطة البدء .
6- ووفقاً لحجم المجتمع نقرأ الأعداد فى الجدول ( وهنا نقرأها فى كتل مكونة من ثلاثة أرقام فقط ).
7- نسير من نقطة البدء حتى ينتهى العمود ثم ننتقل للعمود التالى وهكذا ، وعندما يكون لدينا رقم يزيد عن الحد الأعلى للمجتمع او رقم مكرر نتجاهله حتى نحصل على حجم العينة الذى نريده .
وبعد اختيار العينة " الاختيار العشوائى " يمكن توزيع أفرادها فى مجموعتين أو أكثر توزيعاً عشوائياً وهذا " التعيين العشوائى " .
ويمكن استخدام البرنامج الإحصائى SPSS فى الاختيار العشوائى حيث يتضمن برنامجاً لتوليد الأعداد العشوائية .
مثال : باستخدام البرنامج الإحصائى SPSS ما الخطوات التى يجب عليك إتباعها لاختيار عينة عشوائية بسيطة بمعلومية المجتمع الأصلى؟.
(ج) طريقة العملة المعدنية : وفيها يذكر اسم الفرد ، وتلقى العملة ، بحيث يمثل احد الوجهين انضمام الفرد للعينة والوجه الآخر استبعاده (لاحظ أنها لا تصلح مع العينات الكبيرة ) .
(د) طريقة طلب الرقم الهاتفى العشوائى : وتصيب هدفين فى آن واحد : اختيار العينة : وجمع البيانات وتترك للكمبيوتر مهمة اختيار أرقام هاتفية بشكل عشوائى ، وبعدها يجرى الباحث مع أصحاب هذه الأرقام حوارات تسجل عبر الكمبيوتر ، وبالرغم من سهولته إلا انها تتحيز لفئة مالكى الخطوط الهاتفية ، ولا تصلح مع العينات الكبيرة .
مميزات العينات العشوائية البسيطة
* تعطى جميع مفردات المجتمع الأصلى نفس الفرصة المتكافئة فى الاختيار .
* لا تتقيد بترتيب معين أو نظام مقصود .
* لا تتطلب معرفة سابقة بخصائص مفردات المجتمع الأصلى .
* تتفادى التحيز لاعتمادها على حد كبير على قانون الاحتمالات .
* سهولة سحب مفرداتها حيث لا تتطلب سوى قوائم تتضمن بيانات عن مجتمع الدراسة .
* انخفاض خطأ المعاينة حيث تشترط تجانس مجتمع الدراسة .
* استخدام برامج الحاسب الآلى فى الاختيار يوفر كثير من الجهد والوقت والمال للباحث .
عيوب العينات العشوائية البسيطة
* استخدام جداول الأرقام العشوائية لتحديد كل مفردة عملية متعبة وخاصة إذا كانت العينة كبيرة وقد تأخذ جهداً كبيراً .
* عدم توفر قوائم مسبقة لمجتمع الدراسة ، وفى حالة توافرها فهى عادة ما تكون غير دقيقة .
* فى حالة عدم التأكد من تجانس مجتمع الدراسة يمكن أن تقود النتائج التى يتم التوصل إليها إلى أخطاء .
(2) العينة العشوائية المنتظمةSystematic Random sample
يتم فيها اختيار الحالة الأولى من العينة بطريقة عشوائية ثم يمضى الباحث فى اختيار بقية الحالات على أبعاد رقمية منتظمة أو متساوية بين الحالات ، بحيث تكون المسافة بين اى وحدتين متتاليتين ثابتة فى جميع الحالات . ونتبع الخطوات التالية :
1- تحديد المجتمع الأصلى (N )
2- تحديد حجم العينة المرغوب فيه (n)
3- تحديد المسافة بين أفراد العينة من خلال K= N/n
4- اختر عشوائياً عدداً ينحصر بين (1 & وقيمة K ).
5- أضف إلى العدد المختار قيمة K بشكل منتظم ، لتحصل على العينة التى تريدها .
مثال : إذا كان مجتمع الأصلى يتكون من (1..) فرد ، ونريد الحصول على عينة منه عددها (2.) فرداً ، كيف يمكنك تحقيق ذلك باستخدام العينة العشوائية المنتظمة ؟ .
N=1.. & n=2.
إذن k=1../2.=5
اختر الآن عدداً ينحصر بين ( 1 &5 ) وليكن (4) وذلك بشكل عشوائى ، ونجعل العدد (4) نقطة الانطلاق ، ونضيف له (5 ) بشكل ثابت منتظم ، ليصبح حجم العينة المختارة (2.) فرد .
علماً بأن :
الحالة الأولى تم اختيارها عشوائياً وهى (4)
الحالة الثانية = الحالة الأولى + طول الفئة K = 4+5 = 9
الحالة الثالثة = الحالة الثانية + طول الفئة = 9+5 =14
الحالة الرابعة = الحالة الثالثة + طول الفئة = 14+5= 19
وهكذا يتضح أنه لتحيد أى حالة يجب أن نعرف الحالة التى تسبقها ثم نضيف إليها طول الفئة .
مميزات العينات العشوائية المنتظمة
* تعد من أسهل العينات العشوائية فى التطبيق .
* لا تحتاج إلى عملية إعداد مسبق لمفردات الدراسة خاصة إذا كانت مجموعات داخل مجتمع الدراسة .
* لا تحتاج إلى الرجوع فى كل مرة يتم فيها سحب المفردات إلى مرجع أو دليل فيكتفى بالمفردة الأولى أما باقى المفردات فتحدد تلقائياً عن طريق صيغة رياضية سهلة ومبسطة .
عيوب العينات العشوائية المنتظمة
* تستلزم توفر قائمة حديثة تشمل كافة أسماء مفردات المجتمع الأصلى.
* قد تكون العينة المختارة غير متجانسة ، وذلك حينما تختار مفردات على أبعاد منتظمة يصادف أن يكونوا من طبقة معينة أو من ذوى خصائص وصفات مميزة وغير متشابهة مع بقية المفردات .
* يشترط فى المجتمع الأصلى أن يكون الأفراد فى تسلسل منسق وتدرج من حيث التنوع .
* لا تحدث احتمالية فرصة التمثيل لمفردات مجتمع الدراسة إلا مرة واحدة وهى عند اختيار المفردة الأولى .
* فى حالة كون طول الفئة كبيراً وهناك مجموعات داخل مجتمع الدراسة عددها أقل من طول الفئة فإن احتمال تمثيل هذه المجموعة فى العينة يكون محدوداً.
(3) العينة العشوائية الطبقية Stratified Random Sample
إن المعاينة العشوائية البسيطة كثيراً ما تؤدى إلى الحصول على عينة تبتعد فى خصائصها عن خصائص المجتمع مما يترتب عليه خطأ المعاينة . ولزيادة احتمال تمثيل خصائص المجتمع فى العينة ، فإننا نلجأ إلى العينة العشوائية الطبقية .وهى نوع آخر من العينات العشوائية غير أنها تتعامل مع مجتمع غير متجانس
ونتبع الخطوات التالية
1- تحديد وتعريف المجتمع الأصلى .
2- تحديد حجم العينة .
3- تحديد الطبقات الفرعية بناء على خصائص المجتمع الأصلى .
4- تصنيف أفراد المجتمع وفقاً للطبقات الفرعية السابق تحديدها وبحيث ينتمى كل فرد لمجموعة واحدة فقط ، وذلك حتى لا تتداخل المجموعات .
5- اختيار عينة عشوائية بسيطة من كل طبقة فرعية .
أهم الطرق المستخدمة فى تحديد حجم العينات المسحوبة من الطبقات
(أ) طريقة التساوى Equal Method :
وفيها يؤخذ عدد متساوى من كل طبقة ، حتى ولو اختلف عدد الأفراد فى كل منها ، ويعاب عليها أنها تساوى بين الطبقات حتى فى حالة الاختلاف .
(ب) طريقة التناسب Method Proportional :
ويؤخذ هنا عدد يتناسب مع النسبة التى تمثلها الطبقة من المجتمع الأصلى .فإذا كان لدينا مجتمعاً حجمه (ن) ويمكن تقسيمه إلى عدة طبقات وأن حجم هذه الطبقات هو ط1 ، ط2 ، ط3 ،..... طء ونفرض أننا اخترنا عينات من هذه الطبقات أحجامها ل1 ، ل2 ، ل3 ،... ،لء وأن الحجم الكلى للعينات (ل)
(ج) الطريقة المثلى Method Ideal :
تعد هذه الطريقة من أدق الطرق ، فهى لا تقصر تحديد العدد على نسبة كل طبقة للمجتمع الأصلى ، بل تهتم بدرجة التباين داخل كـل طبقة ، فإذا كان كبيراً زاد العدد ، وإذا كانت المجموعة متجانسة قل العدد .فالإنحرافات المعيارية للطبقات ع1 ، ع2 ، ع3 ، .. ، عء ،ع ن
مميزات العينات العشوائية الطبقية
* يتحقق التمثيل ، ليس فقط للمجتمع الأصلى ، بل لكل طبقاته الفرعية مهما كان بعضها يشكل أقلية صغيرة .
* أدق من العينة العشوائية البسيطة ، لأنها تجمع العشوائية وبالتالى تحقق التكافؤ بين الأفراد ، والحياد فى الاختيار ، والغرضية ، فنضمن عدم خلوها من خصائص المجتمع الأصلى .
* تتميز بالدقة الإحصائية وانخفاض نسبة حدوث الخطأ المعيارى ، خاصة كلما كانت المجموعات أو الطبقات متجانسة داخلياً.
عيوب العينات العشوائية الطبقية
* تتطلب من الباحث التعرف وبشكل جيد على مجتمع دراسته لتحديد المجموعات التى يتكون منها .
* تتطلب إجراءات كثيرة يجب على الباحث القيام بها قبل الشروع فى استخدام أى من العينات العشوائية البسيطة أو المنتظمة .
* يقوم الباحث بسحب عدد من العينات تبعاً لعدد مستويات المتغير الذى يتعامل معه مما يؤدى إلى مضاعفة الجهد الذى يقوم به .
(4) العينة العشوائية العنقودية Cluster Random Sample
- عبارة عن مجموعة من العينات العشوائية البسيطة أو المنتظمة المستخدمة لسحب مفردات مجتمع دراسة واحد ، هذه المجموعة من العينات لا تقل عن مرحلتين وتزيد حسب طبيعة الدراسة وفى كل مرحلة يتم سحب عينة ، وفى حالة وجود عينة عشوائية واحدة لا نطلق عليها عينة عنقودية لأنها فى هذه الحالة إما أن تكون عينة عشوائية منتظمة أو بسيطة .
- فيها يتم اختيار مجموعات وليس أفراد .
- الاختيار العشوائى لمناطق أو مجموعات أو تجمعات مختلفة مثل المدارس أو الفصول الدراسية أو المناطق التعليمية . وتتصف هذه التجمعات فى أن لكل أعضائها نفس الخصائص .
- يمكن تنفيذها فى مراحل ، تتضمن اختيار عناقيد ضمن عناقيد أخرى وتسمى العينة متعددة المراحل .
- نتبع الخطوات التالية فى العينة العشوائية العنقودية
1- تعريف وتحديد خصائص المجتمع الأصلى .
2- تحديد حجم العينة المرغوب فيه .
3- تعريف وتحديد العنقود .
4- عمل حصر لكل العناقيد ، أو وضع قائمة بالعناقيد التى يتكون منها المجتمع .
5- تقدير عدد أفراد المجتمع فى كل عنقود .
6- تحديد عدد العناقيد = حجم العينة ÷ عدد أفراد العنقود
7- اختيار عدد العناقيد عشوائياً .
8- عدد أفراد العينة هم جميع الأفراد الذين تشملهم العناقيد المختارة عشوائياً.
مثال : يهدف باحث إلى التعرف على آراء معلمى المرحلة الإبتدائية حول دور المشرف التربوى فى العملية التعليمية ، ويتكون المجتمع من (5...) معلم موزعين على (1..) مدرسة ، ويريد الحصول على عينة مكونة من (5..) معلم كيف يتم ذلك باستخدام العشوائية العنقودية ؟.
1- حجم المجتمع (5...) معلم .
2- حجم العينة المرغوب (5..) معلم .
3- متوسط عدد المعلمين بالمدارس = 5...÷1.. = 5. معلم بكل مدرسة .
4- عدد العناقيد المختارة (المدارس) = 5..÷5.= 1. مدارس
5- يختار الباحث عشوائياً عدد (1.) مدارس من (1..) مدرسة.
6- حجم العينة هو جميع المعلمين فى المدارس المختارة .
مميزات العينات العشوائية العنقودية
* تتعامل مع كل المجتمعات المتجانسة بغض النظر عن حجمها بشرط ان يكون مجتمع الدراسة موزعاً فى أكثر من مكان جغرافى.
* أن جميع المجتمعات الفرعية المكونة لمجتمع الدراسة الأصلى تتشابه فى الخصائص العامة بصورة كبيرة .
* تناسب المجتمعات الكبيرة المتناثرة التى تشغل حيزاً جغرافياً شاسعاً.
* يمكن استخدام كل من العينة العشوائية البسيطة والمنتظمة عند الانتقال من مرحلة إلى آخرى .
عيوب العينات العشوائية العنقودية
* تتطلب خطوات كثيرة تبعاً لعدد المراحل كما تتطلب سحب عينات كثيرة أيضاً "عينة فى كل مرحلة".
* احتمال كبير ألا تكون العينة ممثلة للمجتمع .
* انخفاض مستوى تمثيلها لمجتمع الأصل.
* تحليل بياناتها غير مناسب باستخدام معظم أساليب الإحصاء الاستدلالى .
ولكن بعد تكوين الباحث العينة ، فكيف يوزع الأفراد على المجموعات؟
يوجد عدة طرق يستخدمها الباحثون لهذا الغرض ، منها التعيين العشوائى وهو عملية تقسيم الأفراد فى مجموعتين أو أكثر تقسيماً عشوائياً . وهو يقلل من الخطأ ، ويزيد من التكافؤ الإحصائى بين المجموعات .
وطريقة التوزيع القائم على درجات القطع Cut/off Points ويسمى المتغير الذى سيتم التوزيع بناء عليه متغير التوزيع ، ويمكن أن يكون أى مقياس يطبق قبل المعالجة وفى ضوء درجة ما يحددها الباحث يصنف المجموعات
ثانياً : العينات اللاحتمالية
عندما يحتاج الباحث معلومات عميقة دون التقيد بشرط أن يكون لكل فرد فرصة مساوية للانضمام للعينة ، فإنه يلجأ للعينات اللاحتمالية .
وعدم استخدام العينات الاحتمالية أو العشوائية فى اختيار العينة ، يترتب عليه الحصول على عينة متحيزة تتصف بما يلى :
أ- إن اختيارها تم لسهولة الحصول عليها.
ب- إن الوسائل المستخدمة فى اختيارها غير سليمة.
ج- أكثر عرضة لعوامل التحيز .
وهذا النوع من العينات يضطر الباحث لاستخدامه عندما يصبح تحديد مجتمع الدراسة أمراً غير ممكن لعدة عوامل منها :
1- حساسية مجتمع الدراسة ، فمثلاً دراسة مجتمعات " المدمنين ، المجرمين ، مهربى المخدرات ...... " وهنا ينتفى شرط الاحتمالية وتصبح العشوائية غير ممكنة.
2- تحديد مجتمع الدراسة ولكن صعوبة تحديد مفرداته فمثلاً سكان مدينة ما محددون ولكن لا توجد قوائم تشمل توزيعاتهم داخل المدينة
3- هدف الدراسة الاقتصار على فئة معينة من الأفراد مثل خبراء التعليم ....
وتنقسم العينات اللاحتمالية إلى
(أ) العينة الصدفية Haphazard Sample :
- هى العينة التى يتم فيها اختيار مفردات الدراسة نتيجة لعامل الصدفة وليس لأى عامل آخر .
- من أضعف العينات اللاحتمالية بوجه عام من حيث قدرتها على الوصول بنتائج دقيقة نظراً لارتفاع نسبة التحيز لدى الباحث وانخفاض نسبة التمثيل لمجتمع الدراسة .
- تتصف بسهولة التطبيق ولا تتطلب أى إجراء مسبق.
- تستخدم فى البرامج الإعلامية والتليفزيونية أو قياس اتجاهات الرأى العام حول قضية ما وسؤال من نقابله مصادفة .
(ب) العينة العمدية "الغرضية" Purposive Sample :
- اختيار الحالات بناء على هدف خاص لدى الباحث مثل : تحليل محتوى مجلة محددة ، الاستراتيجيات المعرفية لدى مدمنى المخدرات ، دراسة متعمقة لبعض حالات التخلف العقلى .
- تستخدم فى البحوث الاستطلاعية والاثنوجرافية .
ويوجد أنواع كثيرة من العينات العمدية أو الغرضية القصدية أهمها:
1- العينة الحصصية Quota Sample :
- تتطلب معرفة مسبقة لمجتمع الدراسة من حيث تكوين المجموعات داخله .
- عملية الاختيار فى كل مجموعة لا ترتبط بقواعد معينة ولكن لقناعة الباحث بشرط ان تمثل كل مجموعة فى العينة حسب تمثيلها فى مجتمع الدراسة .
- أفضل العينات اللاحتمالية لأن الباحث يختار العينة وفقاً لخصائص محددة مسبقاً لأفراد المجتمع .
- يصعب فيها الحصول على عينة ممثلة للمجتمع .
مثال : حدد الباحث فئات المجتمع ( ذكور & إناث ) ثم يختار عدد ثابت من فئة إذ يقرر اختيار عشرة ذكور وعشرة إناث .
2- عينة كرة الثلج "الشبكية" Snowball Sample
- فيها يتعرف الباحث على فرد من المجتمع الأصلى ، يقوده لأفرد آخر وهكذا يتسع نطاق معرقة الباحث بهذا المجتمع ، وتسمى بالعينة المتضاعفة.
- تتطلب قدرة من الباحث على إقناع من يتعرف إليهم من مجتمع الدراسة بالتعاون معه فى إرشاده إلى مفردات أخرى.
- تستخدم فى حالة عدم توفر قائمة بكل أفراد المجتمع الأصلى .
مثال: يريد الباحث دراسة مجتمع المدمنين فى مدينة ما لا يجد أمامه إلا من هو فى السجن أو مصحة علاجية ، أو التعرف على أحدهم وتكوين علاقة معه فسوف يقوده إلى مجموعة من زملاءه المدمنين .
3- عينة الحالات المتطرفة Exterme Sample :
- عينة تبرز الظاهرة موضع اهتمام الباحث بشكل كبير ، ويطلق عليها عينة الحالات الشاذة .
- اختيار حالات غير ممثلة لمجتمع الأصلى .
مثال : يريد باحث التعرف على الخصائص النفسية والاجتماعية للمتسربين من التعليم الابتدائى وأهم العوامل التى أدت إلى تسربهم ، فالعينة هنا حالات المتسربين .
4- العينة المتتابعة
- تشبه العينة العمدية مع وجود فرق هو أنه فى العينة العمدية يحاول الباحث الحصول على أكبر عدد ممكن من الحالات المناسبة التى تقع فى نطاق تعريفه للمتغيرات التى يدرسها حتى يستنفد ما لديه من جهد ومال ووقت. فالمبدأ الأساسى هو الحصول على كل حالة ممكن الحصول عليها.
- أما فى العينة المتتابعة فإن الباحث يظل يجمع الحالات حتى تملأ المعلومات أو الحالات التى يحصل عليها الفراغ الذى لديه . وفى هذه الحالة يجمع عدداً من الأفراد ويدرسهم ، ثم يجمع عدداً آخر ويدرسهم وهكذا بالتتابع حتى يحقق الهدف الذى يريد الوصول إليه من دراسة العينة.
مثال : يريد باحث دراسة حالات الرسوب فى الثانوية العامة ولتحقيق ذلك يجمع الباحث عدداً من الراسبين ويدرسهم وفقاً لمتغيرات بحثه ، ثم يجمع عدداً آخر ويدرسهم ، وهكذا حتى يصل إلى نقطة التشبع ولايعود يحصل على بيانات جديدة ، فيتوقف ويعتبر أنه حصل على العينة التى يريدها.
5- العينة النظرية Theory Sample
- يرتكز اختيار الباحث لأفراد العينة على قاعدة نظرية تحدد أبعاد السمة موضوع الدراسة ، والتى على أساسها سيتم الاختيار.
- يجمع الحالات بناء على التوجه النظرى الذى توصل إليه من دراسة سابقة لمبادئ النظرية .
مثال : يريد الباحث تحليل سلوكيات العاملين فى مؤسسة صناعية فى ضوء نظرية العمل المهنى وقواعده ، فيبدأ بملاحظة مجموعة من الأفراد طوال أيام الأسبوع . ويحلل تصرفاتهم فى ضوء هذه النظرية
6- العينة الاجتهادية
- اختيار الأفراد بناء على الخبرة الذاتية والاجتهاد من الباحث .
- تؤدى إلى الحصول على عينة متحيزة .
مثال : اختيار الرؤساء فى العمل أو الزملاء أو الأصدقاء .
7- العينة الكتلية
- يختار الأفراد من الفصل الذى يدرس له او العمارة التى يسكن بها
- الهدف الوحيد للاختيار هو سهولة الحصول على البيانات
- عينة متحيزة لا يمكن التعميم منها وإنما نتائجها لا تنطبق إلا على الكتلة التى اختارها الباحث فقط .
8- العينة المعيارية Criterion Sample :
- عينة ينتقى الباحث أفرادها فى ضوء معايير ، مثل الأطفال من سن (3-5) سنوات ذوى الإعاقة البصرية ، وتعد هذه المعايير مصدر طمأنينة للباحث إلى حد كبير أن العينة ستمثل المجتمع الأصلى .
9- العينة المكثفة أو الشديدة Intensity Sample :
- عينة تمدنا بمعلومات وفيرة عن حـالات تعبر عن الظاهرة بوضوح ، لكن ليس بشكل حاد كما فى العينة المتطرفة ، ومثال ذلك اختيار الطالب ذى المستوى الجيد أو المتوسط .
ملاحظات هامة حول العينات
# من الممكن الحصول على عينة عشوائية ولكنها غير ممثلة لخصائص المجتمع ، فالعشوائية لا تضمن التمثيل ، ولكنها تتيح فقط فرصة متساوية لأى فرد من أفراد المجتمع أن يختار فى العينة .
# أن الباحث عندما يتجه إلى العينات العشوائية أو الاحتمالية فإنه إما أن يبدأ بالعينة العشوائية البسيطة أو المنتظمة أو ينتهى بهما عندما يكون مجتمع الدراسة متجانس . أما فى حالة المجتمعات غير المتجانسة فعليه بالعينة العشوائية الطبقية.
# قبل اختيار أفراد الدراسة يجب وبكل وضوح أن نقرر ما هو الحجم المناسب للعينة التى تفى بمتطلبات الدراسة ، وعلينا مراعاة العوامل التى تؤثر فى حجم العينة .
# قبل البدء فى سحب مفردات العينة يجب على الباحث الإحاطة بمجتمع الدراسة ، ومن أهم تلك الاعتبارات ما يلى :
- ماذا يريد الناس أن يقولوا ؟ اتجاهاتهم .
- ماذا يعتقد الناس أنه حقيقى ؟ اعتقاداتهم .
- ماذا يفعل الناس ؟ سـلوكهم .
- من هم الناس ؟ خصـائصهم .