الخطوة الثانية: اختيار العينة.
مفهوم اختيار العينة:
يقصد بـ “اختيار العينة" في مجال بحوث التسويق اختيار عينة ممثلة عن المجتمع الهدف الذي يهدف البحث لدراسته. وتعتبر العينة هي جزء من المجتمع الذي يتم دراسته، وتستخدم في العادة عندما يكون من المستحيل أو الصعب دراسة كل أفراد المجتمع بشكل كامل ويتم اختيار العينة بناءً على عدة عوامل، مثل حجم المجتمع الذي يتم دراسته والغرض من الدراسة وطريقة جمع البيانات والميزانية المتاحة. يتم تحديد حجم العينة باستخدام تقنيات الإحصاء المختلفة، ويتم الحرص على أن تكون العينة ممثلة بشكل جيد للمجتمع الهدف.
ويتم اختيار العينة باستخدام أساليب مختلفة مثل العينة العشوائية، والعينة النموذجية، والعينة المنتظمة، وغيرها. ويعد اختيار العينة الصحيحة وتمثيلها بشكل جيد للمجتمع الهدف من الأمور الحاسمة في نجاح البحث التسويقي، حيث أنه يساعد على زيادة دقة النتائج والتأكد من صحة الاستنتاجات المستخلصة منها.
الهدف من اختيار العينة في مجال بحوث التسويق:
الهدف الرئيسي من اختيار العينة في مجال بحوث التسويق هو الحصول على معلومات دقيقة وممثلة عن المجتمع الهدف الذي يهدف البحث لدراسته. ويتم ذلك من خلال اختيار عينة تمثل مجتمع الدراسة بشكل جيد وفقاً للأهداف المحددة للبحث. ويمكن تحقيق هذا الهدف من خلال اختيار العينة باستخدام أساليب مختلفة مثل العينة العشوائية أو العينة النموذجية أو العينة المنتظمة وغيرها. ويتم تحديد حجم العينة المناسب باستخدام تقنيات الإحصاء المختلفة، وذلك بناءً على عدد المتغيرات المراد دراستها ومستوى الثقة المطلوب ودرجة الخطأ المسموح به.
ويمكن استخدام النتائج المستخلصة من العينة في بناء الاستنتاجات واتخاذ القرارات الصحيحة بشأن المنتجات أو الخدمات المستهدفة وتصميم الحملات الإعلانية والتسويقية والتعرف على احتياجات العملاء وردود فعلهم تجاه المنتجات والخدمات وغيرها من الأمور التي تهم المسوّقين. وبذلك يساهم اختيار العينة المناسبة في نجاح البحث التسويقي وزيادة فاعليته ودقته. ويتم اختيار العينة في بحوث التسويق بناءً على الهدف الرئيسي للدراسة، والذي يمكن أن يكون التعرف على احتياجات العملاء، أو تحديد مستوى الرضا عن المنتجات أو الخدمات المقدمة، أو تحليل سوق المنتجات والخدمات المعينة وغيرها من الأهداف المحددة للبحث.
وتعتمد طريقة اختيار العينة على عدد من العوامل، مثل نوع البحث وميزانية الدراسة والوقت المتاح لإجراء البحث. كما يجب أن يكون لدى الباحث معرفة بأساليب اختيار العينة المختلفة ومدى تأثيرها على نتائج البحث. ويمكن استخدام مجموعة متنوعة من الطرق لاختيار العينة، مثل العينة العشوائية البسيطة، والتي تعتمد على اختيار الأفراد بشكل عشوائي من المجتمع الهدف، أو العينة النموذجية، والتي تعتمد على اختيار الأفراد وفقاً لمجموعة من المعايير مثل العمر والجنس والدخل والتعليم وغيرها، والعينة المنتظمة والتي تعتمد على اختيار الأفراد بناءً على مجموعة من المعايير المحددة مسبقاً.
وتعد عملية اختيار العينة من أهم مراحل بحوث التسويق، حيث تؤثر بشكل كبير على دقة النتائج وفاعلية البحث. ولذلك يجب الاهتمام بجميع جوانب عملية اختيار العينة والتأكد من تمثيلها للمجتمع الهدف بشكل جيد.
مراحل اختيار العينة في مجال بجوث التسويق:أعلى النموذج
اختيار العينة هو عملية حاسمة في مراحل بحوث التسويق، حيث يتم اختيار عينة من السكان الهدف لتمثيل المجتمع بشكل عام. وفيما يلي بعض مراحل اختيار العينة في بحوث التسويق:
1- تحديد السكان الهدف: يجب تحديد المجموعة المستهدفة التي ترغب في الحصول على آرائها أو معلوماتها، وتعتمد هذه الفئة على طبيعة الدراسة والأهداف المحددة للبحث. إن تحديد السكان الهدف هو إحدى الخطوات الأساسية في بحوث التسويق ويتطلب تحديد المجموعة المستهدفة التي ترغب في الحصول على آرائها أو معلوماتها. يتم تحديد السكان الهدف بناءً على طبيعة الدراسة والأهداف المحددة للبحث.
على سبيل المثال، إذا كان هدف الدراسة هو تحديد الرضا عن منتجات شركة معينة، يتم تحديد السكان الهدف من خلال تحديد المستهلكين الذين يشترون منتجات هذه الشركة والمتوقع أن يكون لديهم رأي حول المنتجات. ويمكن أن يكون السكان الهدف في هذه الحالة هم العملاء الحاليين للشركة، أو المتوقع أن يصبحوا عملاء في المستقبل، أو المستهلكين الذين قاموا بشراء منتجات مماثلة من الشركات المنافسة.
وعندما يتم تحديد السكان الهدف يتم التركيز على عدد من العوامل الرئيسية، مثل العمر، الجنس، الدخل، الموقع الجغرافي، العادات والتصرفات، والاهتمامات والرغبات. وهذه العوامل تعتمد على الهدف الرئيسي للدراسة والمتطلبات الأخرى المحددة للبحث.
2- تحديد حجم العينة: يجب تحديد حجم العينة المناسب الذي يمكن أن يمثل السكان الهدف بشكل صحيح، ويعتمد ذلك على مستوى الثقة المطلوب ودرجة الخطأ المسموح بها. ويمثل تحديد حجم العينة جزءًا هامًا من عملية بحوث التسويق، حيث يتعين على الباحثين تحديد حجم العينة المناسب للحصول على بيانات موثوقة وممثلة للسكان الهدف. فعلى سبيل المثال، إذا كنت ترغب في إجراء بحث لقياس مدى رضا العملاء عن منتج معين، فيجب عليك تحديد حجم العينة الذي يعكس مجموعة العملاء الذين يتفاعلون بشكل أساسي مع هذا المنتج.
|
على سبيل المثال، إذا كان لديك مجموعة مكونة من 1000 عميل وتريد تحديد حجم العينة المناسب، فإنه يمكن استخدام العديد من العوامل المختلفة لتحديد ذلك. إذا كانت درجة الخطأ المسموح بها 5٪، فإن حجم العينة يجب أن يكون على الأقل 278 شخصًا. ومع ذلك، إذا كنت تريد زيادة مستوى الثقة في النتائج، فسيؤدي ذلك إلى زيادة حجم العينة المطلوب. على سبيل المثال، إذا كان مستوى الثقة المطلوب 95٪ بدلاً من 90٪، فسيؤدي ذلك إلى زيادة حجم العينة المطلوب إلى 385 شخصًا. ويمكن استخدام العديد من الأدوات المختلفة، مثل الجداول والمخططات والبرامج الحاسوبية، لتحديد حجم العينة المناسب للدراسة المرغوب فيها. |
3- تحديد طريقة العينة: يجب اختيار طريقة عينة ملائمة للدراسة، ويمكن استخدام العينة العشوائية أو العينة المتعددة المراحل أو العينة المنطقية أو العينة الاستبانة. إن تحديد طريقة جمع البيانات: يجب تحديد الأساليب المستخدمة لجمع البيانات، ويمكن استخدام الاستبيانات، المقابلات، الملاحظات، الدراسات الثانوية أو تحليل البيانات الكمية أو النوعية.
فمثلاً، إذا كنت ترغب في إجراء دراسة حول سلوك المستهلكين تجاه المنتجات الغذائية العضوية، فيمكن استخدام العينة العشوائية لاختيار مجموعة من المستهلكين عشوائياً من مناطق مختلفة. ثم يمكن استخدام الاستبيانات لجمع بيانات حول تفضيلات المستهلكين للمنتجات العضوية وأسباب استخدامهم لها ومدى استعدادهم لدفع أسعار أعلى مقابل هذه المنتجات. ويمكن أيضاً إجراء دراسات ثانوية لمعرفة المزيد حول هذا الموضوع، مثل الأبحاث السابقة التي أُجريت في هذا المجال، وتحليل البيانات النوعية من خلال دراسة حالات سابقة لأشخاص قاموا بشراء المنتجات العضوية.
يجب ملاحظة أن اختيار العينة المناسبة يعد أمراً حاسماً في جودة النتائج ودقة الدراسة، لذا يجب الحرص على اختيار العينة بعناية وتأكد من تمثيلها للمجتمع بشكل جيد وفقاً للأهداف المحددة للبحث.
4- تحديد الفترة الزمنية: يجب تحديد الفترة الزمنية المناسبة لجمع البيانات، وذلك بناءً على الأهداف المحددة للدراسة وطريقة جمع البيانات.
على سبيل المثال، إذا كنت تريد دراسة تغيرات الإقبال على المنتجات الغذائية في موسم الصيف، فسيكون من الأفضل تحديد فترة زمنية تشمل فصل الصيف بأكمله. وإذا كنت تستخدم الاستبيانات لجمع البيانات، فقد تحتاج إلى تحديد فترة تناسب عملية إرسال الاستبيانات وجمع البيانات المستجيبة، مع التأكد من عدم تعارض هذه الفترة مع أي أحداث خاصة مثل العطلات أو الاحتفالات. ويمكن أيضًا تحديد فترة معينة لجمع البيانات الثانوية، مثل دراسة الأرقام المالية للشركة خلال السنوات الخمس الماضية. يتعين تحديد الفترة الزمنية بدقة لتحقيق الأهداف المحددة للدراسة والتأكد من جمع البيانات اللازمة.
5- تحليل العينة: بعد جمع العينة، يتم تحليل البيانات المجمعة وتحويلها إلى معلومات مفيدة وذات صلة بالدراسة. لنفترض أن لدينا دراسة حول اتجاهات المستهلكين نحو منتجات الأجهزة اللوحية. وتم جمع البيانات من عينة عشوائية من المستهلكين الذين قاموا بشراء أجهزة لوحية في العام الماضي. وتم استخدام الاستبيانات لجمع البيانات وتضمنت الأسئلة حول الأداء، والجودة، والمظهر، والسعر، والماركة، والاستخدامات. وتم تحليل البيانات باستخدام تقنيات الإحصاء مثل الترددات والمتوسطات والانحرافات المعيارية وتحويل البيانات إلى رسوم بيانية ومخططات لتوضيح العلاقات بين المتغيرات المختلفة. من خلال التحليل، تم تحديد أن المستهلكين الذين يهتمون بأداء الجهاز يميلون إلى اختيار العلامات التجارية الشهيرة، بينما يهتم المستهلكون الذين يركزون على السعر أكثر بالعلامات التجارية الرخيصة.
باستخدام هذه المعلومات، يمكن للشركات المصنعة للأجهزة اللوحية تحسين منتجاتها وتسويقها بطريقة تلبي احتياجات المستهلكين المختلفة.
6- تفسير النتائج: يجب تفسير النتائج المستخلصة من العينة بشكل صحيح ودقيق، والتأكد من أنها تعكس بشكل جيد الواقع الذي تم دراسته. على سبيل المثال، إذا كانت دراسة السوق تستهدف تحديد مدى رضا المستهلكين عن منتج معين، فإن البيانات المجمعة من العينة سيتم تحليلها وتفسيرها بشكل يسمح بتقييم مستوى الرضا عن المنتج. ويمكن استخدام تقنيات التحليل الإحصائي لتحليل البيانات واستنتاج النتائج، مثل الانحراف المعياري والتباين وتحليل العلاقات بين المتغيرات. ويتم بعد ذلك تفسير النتائج وتقييمها، ويتم التأكد من أنها تمثل بشكل دقيق رأي المستهلكين حول المنتج ومدى رضاهم عنه. يمكن استخدام هذه المعلومات لاتخاذ القرارات اللازمة حول تحسين المنتج أو تسويقه بشكل أفضل.
بشكل عام، يجب الحرص على اختيار العينة الملائمة للدراسة والتأكد من تمثيلها للمجتمع الهدف بشكل صحيح وفقاً للأهداف المحددة للبحث. ويتطلب ذلك التخطيط الجيد والاستعانة بالخبراء في مجال الإحصاء والأبحاث لضمان دقة النتائج وموثوقيتها.
<!--العلاقة بين حجم المجتمع وحجم العينة:
يوجد علاقة بين حجم المجتمع وحجم العينة في الإحصاء. وهذه العلاقة تتمثل في أن حجم العينة يعتمد على حجم المجتمع وعلى درجة الدقة التي نريد تحقيقها في النتائج. وفي العادة، يتم اختيار العينة بحيث تكون تمثيلية للمجتمع الذي نريد دراسته. وحجم العينة يعتمد على عدة عوامل، من بينها:
<!--حجم المجتمع: كلما كان حجم المجتمع أكبر، كلما كانت العينة التي تمثله أكبر لتحقيق نتائج دقيقة.
<!--درجة الدقة المطلوبة: كلما كانت الدقة المطلوبة أكبر، كلما كانت العينة التي تحتاجها أكبر.
<!--مستوى الثقة المطلوب: كلما كان مستوى الثقة المطلوب أعلى، كلما كانت العينة التي تحتاجها أكبر.
وعادة ما يستخدم مصطلح "الحجم النموذجي" لتحديد حجم العينة المناسب، والذي يعتمد على حجم المجتمع ومستوى الثقة المطلوب ودرجة الدقة المطلوبة. ويتم تحديد حجم العينة باستخدام العديد من الطرق الإحصائية المختلفة والتي تعتمد على الغرض من الدراسة ونوع البيانات المستخدمة.
وكما ذكرنا سابقاً، فإن حجم العينة يعتمد على عدة عوامل، وعادة ما يكون هناك توازن بين حجم العينة وحجم المجتمع والدقة المطلوبة ومستوى الثقة المطلوب. ويمكن استخدام عدة تقنيات وطرق إحصائية لحساب حجم العينة المناسب، مثل الصيغ الإحصائية المختلفة وتحليل القوة الإحصائية والاعتماد على الأبحاث السابقة.
ويجب ملاحظة أن حجم العينة ليس الشيء الوحيد المهم في الإحصاء، بل يجب أيضاً مراعاة طريقة اختيار العينة وطريقة جمع البيانات وتحليلها وتفسيرها، وكل هذه العوامل تؤثر على جودة النتائج التي تحصل عليها.
عيوب العينات وتصميمها:
رغم أن استخدام العينات يعتبر طريقة فعالة واقتصادية لجمع البيانات، إلا أنها تحمل بعض العيوب التي يجب مراعاتها عند تصميم العينة. ومن أهم هذه العيوب:
<!--الانحياز (Bias): قد يحدث الانحياز في العينة عندما تكون غير تمثيلية للمجتمع الذي نريد دراسته، وهذا يؤثر على صحة النتائج التي يتم الحصول عليها. ويعني ذلك أن العينة قد تكون تحتوي على تركيز مرتفع أو منخفض لبعض السمات أو الخصائص المهمة في المجتمع، مما يؤدي إلى نتائج خاطئة أو محدودة الصلاحية. على سبيل المثال، إذا كانت العينة التي تم جمعها من المجتمع المراد دراسته تتضمن عينات من فئة معينة من الأفراد (مثل الأغنياء فقط)، فإن هذا سيؤدي إلى نتائج غير دقيقة ومحدودة الصلاحية حول المجتمع بشكل عام.
ولتفادي هذا العيب، يجب تصميم العينة بعناية لتمثيل المجتمع المراد دراسته بأكمله بأفضل طريقة ممكنة، مثل اختيار العينة بشكل عشوائي واستخدام تقنيات العينات المتعددة. كما يجب أيضًا دراسة العينة ومقارنتها مع المجتمع المراد دراسته من خلال الاطلاع على الخصائص والمتغيرات الرئيسية، وإجراء تحليل الانحياز للتأكد من صحة النتائج.
<!--الخطأ العشوائي (Random error): قد يحدث خطأ عشوائي في العينة بسبب عدم دقة عملية الاختيار، وهذا يؤثر على دقة النتائج التي يتم الحصول عليها. وقد يؤدي هذا إلى تحريف النتائج وعدم دقتها. على سبيل المثال، فإننا نريد قياس نسبة العمال الذين يتحدثون لغة معينة في منطقة معينة. وإذا قمنا بجمع العينة من المناطق الحضرية فقط دون الاهتمام بالمناطق الريفية، فسوف يكون هناك خطأ عشوائي ناتج عن عملية الاختيار العشوائي غير الدقيق، والتي قد تؤدي إلى تقدير خاطئ لنسبة العمال الذين يتحدثون اللغة المعينة. ولتفادي هذا الخطأ، يجب أن يتم اختيار العينة بشكل دقيق وعشوائي من كل المناطق الممكنة. ويجب الإشارة إلى أن الخطأ العشوائي لا يمكن تجنبه بشكل كامل، ولكن يمكن تقليله عن طريق زيادة حجم العينة وتقليل الانحراف المعياري.
<!--حجم العينة (Sample size): يجب اختيار حجم العينة الكافي لتمثيل المجتمع بدقة، وإذا كان حجم العينة صغير جداً قد يكون صعباً تحقيق الدقة المطلوبة. لنفترض مثلاً أننا نريد دراسة مدى رضا العملاء عن منتج معين، ونقوم باختيار عينة صغيرة جداً، مثل 10 أشخاص فقط، ونقوم بسؤالهم فقط عن رأيهم في المنتج. وفي هذه الحالة، قد يكون من الصعب الحصول على نتائج دقيقة وممثلة للمجتمع بشكل عام، حيث أن العينة صغيرة جداً وقد تكون غير تمثيلية للمجتمع، وقد تؤدي إلى نتائج غير دقيقة. على العكس، إذا قمنا بزيادة حجم العينة واخترنا عينة كبيرة من العملاء، مثلاً 1000 شخص، فسوف نحصل على نتائج أكثر دقة وتمثيلاً للمجتمع بشكل عام، حيث يصبح من الأسهل تمثيل مختلف فئات ومستويات العملاء، وبالتالي يمكننا الوثوق بالنتائج التي نحصل عليها. ويجب أن نلاحظ أن حجم العينة المطلوب يختلف بناءً على طبيعة الدراسة ومستوى الدقة المطلوبة، وعادةً ما يكون هناك علاقة طردية بين حجم العينة ودقة النتائج.
<!--الفرق الصغير في الخصائص (Small differences in characteristics): قد يتم اختيار العينة بحيث يكون هناك فرق صغير جداً في الخصائص بين الفئات العينية، وهذا يصعب تحديد فروق ذات دلالة إحصائية. ويمكن استخدام مثال دراسة الراتب لشرح هذا العيب، فلنفترض أننا نريد دراسة متوسط الراتب في شركة ما، ولدينا بيانات الراتب لعينة مكونة من 50 موظفاً، ونريد مقارنة الفروق في الراتب بين الرجال والنساء في العينة. ولكن إذا كان هناك فرق صغير جداً في الخصائص بين الفئات العينية، فقد يكون من الصعب تحديد فروق ذات دلالة إحصائية.
|
على سبيل المثال، إذا كانت العينة تحتوي على 45% من الرجال و55% من النساء، فقد يكون من الصعب تحديد فروق ذات دلالة إحصائية في متوسط الراتب بين الرجال والنساء في العينة، حيث أن الفرق في نسبة الرجال والنساء قد يكون غير كبير بما يكفي لتحديد فروق دقيقة. ويمكن أن تؤدي هذه الفروق الصغيرة في الخصائص إلى تشويه النتائج، وتقليل الدقة والموثوقية في تحديد فروق الراتب بين الرجال والنساء. |
<!--الجودة السيئة للبيانات (Poor data quality): إذا كانت جودة البيانات الواردة من العينة سيئة، فإنه يصعب الوثوق بالنتائج التي يتم الحصول عليها. ويمكن استخدام مثال دراسة رضا العملاء لشرح هذا العيب. فلنفترض أننا نريد دراسة رضا العملاء عن خدمة معينة تقدمها شركة، ونقوم بجمع البيانات من عينة عشوائية من عملاء الشركة. إذا كانت جودة البيانات التي تم جمعها سيئة، مثل بيانات غير مدققة أو مفقودة أو غير كاملة، فإنه يصعب الوثوق بالنتائج التي يتم الحصول عليها.
على سبيل المثال، إذا كان هناك خلل في نظام جمع البيانات أو في العملية الإحصائية العشوائية التي تم استخدامها، فقد يؤدي ذلك إلى جمع بيانات غير دقيقة أو غير موثوقة. ويمكن أن تؤدي هذه البيانات السيئة إلى تشويه النتائج، وتقليل الدقة والموثوقية في تحديد مستوى رضا العملاء عن الخدمة التي تقدمها الشركة. ولذلك، من المهم التأكد من جودة البيانات التي يتم جمعها، واختبارها وتحليلها بشكل صحيح للوصول إلى نتائج موثوقة.
ولتصميم عينة جيدة، يجب اتباع عدة خطوات، من بينها تحديد الهدف من الدراسة وتحديد المجتمع المستهدف وتحديد المعلومات المطلوب جمعها، واختيار طريقة عشوائية لاختيار العينة، وتحليل البيانات التي تم جمعها باستخدام الأدوات الإحصائية المناسبة.
بعد تحليل البيانات التي تم جمعها من العينة، يجب التأكد من صحة النتائج وتحديد درجة الثقة فيها باستخدام اختبارات الفرضيات الإحصائية. وإذا كانت النتائج صحيحة ودقيقة، فيمكن استخدامها لتطوير البرامج والخطط واتخاذ القرارات اللازمة. ويجب أن يكون تصميم العينة مرنًا ومتوافقًا مع الهدف المنشود، ويجب تحديثه بشكل دوري لتلبية الاحتياجات المستجدة. ويمكن استخدام مصادر البيانات المتاحة، مثل الإحصاءات الرسمية والدراسات السابقة والبيانات المفتوحة، لتقليل التكلفة وتحسين دقة التوقعات.
