شروط اختيار عينة البحث

ما هي شروط اختيار عينة البحث؟

يجب أن تتحقق في عينة البحث بعض الشروط التي تساعد على إظهار مصداقية النتائج التي يتوصل إليها الباحث، وأهم هذه الشروط ما يأتي:

عدم الانحياز في الاختيار

عملية التحيز (بالإنجليزية: Sampling bias)، في أخذ عينات البحث والتركيز على من لهم خصائص معينة دون الأخرى، تعد سببًا في جعل النتائج غير دقيقة، وقيام علم زائف، وحسب أساسيات البحث العلمي، فإن العينة المتحيزة لطبقة، أو فئة، أو خاصية، أو توجه، لا يمكن أن تعمم نتائجها المستخلصة على المجتمع، خاصة في الدراسات الاجتماعية والنفسية، لكن في المقابل يمكن للتحيز أن يكون ظاهرًا في عينات الأبحاث الطبية لبعض الأمراض، وهنا لا بد من التحيز لعينة الدراسة ليحقق البحث ثماره المرجوة، وبصورة عامة يمكن القول إن التحيز يظهر عندما لا تتطابق القائمة (فئة العينة) التي يتم الاختيار منها مع السكان بشكل حقيقي.^[١]

يجب أن يتميز اختيار عينات البحث بالحيادية لجعل البحث أسهل وجعل نتائجه أقرب ما تكون للصواب، ويطبق الحياد باختيار عينة البحث عن طريق ما يأتي:^[٢]

• الابتعاد عن التوجهات الشخصية في اختيار العينة.
• جعل العينة شاملة لجميع عناصر المجتمع.
• ذكر الملاحظات بخصوص البيانات غير الموجودة ضمن عينة البحث.
• استبعاد الخصائص والسمات في العينة التي تؤثر على نتائج البحث.
• استخدام الاختبارات الإحصائية المناسبة للعينة.

اختيار عينة تمثل المجتمع الحقيقي

يجب أن تُمثل العينة المجتمع بشكل حقيقي عن طريق الآتي:^[٣]

• تحديد الصفات والسمات الإحصائية لفئة البحث (تحديد عينه طبقية) ومن ثمّ تقسيمها ثم الاختيار من كل فئة أو طبقة، مثال ذلك: فئة العمر، والدرجة التعليمية، والدرجة الوظيفية.
• الاختيار العشوائي للأفراد لكل موضوع من مواضيع البحث بشكل منفرد ومستقل عن الموضوع الآخر، وأهم ما يميز هذا الإجراء تساوي فرصة الاختيار بين جميع مكونات الفئات، فيعد الاختيار العشوائي تمثيلًا حقيقيًا للمجتمع، نظرًا لتساوي فرصة الاختيار بين جميع مكونات الفئة.
• الاختيار المُمنهج للعينة عن طريق تحديد حجم العينة المطلوبة بناء على النسبة والتناسب مع عدد الفئة البحثية.

وأهم ما يترتب على تحديد عينة ممثلة للمجتمع الحقيقي؛ تحقيق الصدق والتجانس، وزيادة فرصة تعميم النتائج المتوصل إليها، والاعتماد عليها في تطور البناء المعرفي.

تحقيق التجانس في المجتمع الأصلي

تحقيق التجانس (بالإنجليزية: Homogeneity) في عينة البحث يكون بوجود تشابه بين مكونات فئة البحث؛ من حيث: الشكل، أو النوع، أو الثقافة، أو العمر، أو السمات، أو الأشخاص، أو الجنس، ومثال على ذلك: فئة عينة مكونة من مجموعة طلاب في عمر 20 عامًا، ضمن تخصص دراسي طبي (طب أسنان)، هذه العينة يمكن القول عنها إنها متجانسة من حيث العمر والمجال، وبالتالي الدراسة البحثية في نهايتها تكون ذات نتائج متسقة مع الحقائق، والهدف من تحقيق التجانس عكس وجود أي اختلاف أو تباين في الصفات إن وجد ضمن فئة المجموعة الواحدة للعينه البحثية، وتظهر أهمية التجانس في اختيار العينة البحثية عند عملية التحليل الإحصائي، إذ إن عدم التجانس يكون سببًا في التوصل لافتراضات خاطئة لا يمكن تعميمها.^[٤]

وفي حال كان المجتمع غير متجانس يمكن اللجوء لاختيار العينة الطبقية، بحيث يتم تحقيق التجانس في كل طبقة على حدة، وذلك عن طريق تقسيم مجتمع العينة الأساسي إلى مجموعات وطبقات صغيرة، بحيث تكون لكل مجموعة سماتها الخاصة والمتجانسة فيما بينها.^[٥]

حصر كافة مكونات المجتمع الأصلي

يتحقق هذا الشرط عن طريق استخدام تقنية الاختيار العشوائي المُنظم، وفيه تُقسّم الفئات إلى مجموعات لكل منها السمات والصفات الخاصة بها، بحيث تشمل كل فئة المكونات الحقيقية لفئات مجتمع البحث (تقسيم الفئات العامة إلى فئات فرعية أكثر شمولية تحوي جميع الخصائص والسمات للمجتمع أكمل)، مما يساعد الباحث على الوصول إلى أدق النتائج المُتعلقة بالبحث القائم، وبالتالي زيادة فرصة تعميم النتائج، وهذا الشرط يساعد الباحثين على تنظيم مجتمع البحث قدر الإمكان، خاصة عندما يكون مجتمع البحث كبيرًا.^[٦]

اختيار حجم عينة مناسب للبحث

بالاعتماد على أساسيات البحث العلمي، فإن الحد الأدنى لحجم عينة البحث هو 100 بشرط أن لا يتجاوز العدد الكلي لمجتمع البحث 1000 كحد أقصى، وبالتالي فإن نسبة اختيار حجم العينة هي 10% بالنسبة للعدد الكلي، ومجتمع البحث الذي يقل عدده عن 100 فهو مجتمع خاضع للمسح كعينة بشكل كامل، كما أن مجتمع البحث الذي يتجاوز عدده 1000، فإن اختيار عينة بهذا الحجم يفي بالغرض، في حال مراعاة تحقيق كل من: التجانس، وعدم التحيز، وحصر كافة مكونات المجتمع، عن طريق الاختيار المُنظم للعينة العشوائية.^[٧]

ولتحديد حجم العينة أهمية تظهر في الحصول على نتائج ذات مصداقية عالية، من حيث الدلالة الإحصائية، وأهم الخطوات المتبعة في تحديد حجم العينة ما يأتي:^[٨]

• تحديد عدد مجتمع البحث (في بعض الأحيان لا يكون العدد دقيقًا 100%) يمكن وضع نطاق تقديري نتيجة دراسة إحصائية.
• تضمين معدل الخطأ؛ وهنا مقدار الخطأ عند تحديد حجم العينة يعد سببًا في الوصول إلى نتائج أدق.
• تحديد الانحراف المعياري، وفي هذه الخطوة، يتم تحديد الانحياز عن متوسط العدد، وغالبًا ما يُقدّر الانحراف المعياري بمقدار 0.5.

مثال على عينة البحث

دراسة الآثار الجانبية الضارة للعقار (س) على الأشخاص المصابين بأمراض القلب.^[٩]

• المجتمع الأصلي: سكان دولة (س).
• العينة المختارة: الأشخاص المصابين بمرض القلب في محافظات الدولة (س).
• الشروط التي حققتها:
  • تحديد عينة من كل فئة حسب الدراسات السكانية للخصائص الكمية للسكان.
  • تحقيق التجانس من خلال اختيار فئة الأشخاص المصابين بمرض القلب تحديدًا.
  • مراعاة معدل الانحراف المعياري 0.5، وعامل الخطأ وليكن (0.5) - أو (0.5) +.
  • حصر جميع العناصر التي تؤثر على الدراسة؛ سواء كانت عوامل بيئية، أو صحية، أو نفسية، أو مادية.

تشير أسس البحث العلمي إلى أهم شروط اختيار عينة البحث، التي تعتبر أساسًا في البحث المسحي المُتعلق بالمجالات الإنسانية، أو التجارية التسويقية، أو الطبية، والتي تتلخص في؛ تحديد طبيعة المجتمع، ومشمولية تضمين ما فيه من عناصر، وصفات، وسمات، والابتعاد عن التحيز، وتوافق حجم العينة مع الحجم الكلي للمجتمع الأصلي، بما ينتج عنه نتائج دقيقة قدر الإمكان، كل هذه الشروط تؤدي بالباحث إلى التوصل لبعض الحقائق حول موضوع البحث، خاصة في المجالات العلمية والطبية، وبعض النظريات في المجالات الإنسانية، والاجتماعية، والثقافية، مما يؤكد على أن اتباع الشروط يؤدي إلى اختيار عينة ممثلة لمجتمع البحث.

المراجع

1. ↑ Pritha Bhandari (31/8/2020), "Sampling bias: What is it and why does it matter?", scribbr, Retrieved 29/8/2021. Edited.
2. ↑ Ana-Maria simundic, "Bias in research", ncbi, Retrieved 30/8/2021. Edited.
3. ↑ Gaurav Jha (25/7/2017), "6 Sampling Techniques: How to Choose a Representative Subset of the Population", humansofdata, Retrieved 29/8/2021. Edited.
4. ↑ Stephanie (4/8/2015), "Homogeneity, Homogeneous Data & Homogeneous Sampling", statisticshowto, Retrieved 29/8/2021. Edited.
5. ↑ economictimes team, "Definition of 'Stratified Sampling'", economictimes, Retrieved 30/8/2021. Edited.
6. ↑ STEVEN NICKOLAS (21/5/2021), "How Stratified Random Sampling Works", investopedia, Retrieved 29/8/2021. Edited.
7. ↑ tools4dev team, "How to choose a sample size (for the statistically challenged)", tools4dev, Retrieved 29/8/2021. Edited.
8. ↑ qualtrics team, "Determining sample size: how to make sure you get the correct sample size", qualtrics, Retrieved 29/8/2021. Edited.
9. ↑ questionpro team, "Types of Sampling: Sampling Methods with Examples", questionpro, Retrieved 29/8/2021. Edited.