<!--
<!--<!--<!--[if gte mso 10]> <style> /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:"Table Normal"; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin-top:0cm; mso-para-margin-right:0cm; mso-para-margin-bottom:10.0pt; mso-para-margin-left:0cm; line-height:115%; mso-pagination:widow-orphan; font-size:11.0pt; font-family:"Calibri","sans-serif"; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:Arial; mso-bidi-theme-font:minor-bidi;} </style> <![endif]-->
أنواع العينات
د. محمد إبراهيم محمد الشهاوي
أستاذ الاقتصاد الزراعي المساعد – كلية الزراعة سابا باشا – جامعة الاسكندرية
يجب قبل دراسة أنواع العينات لابد من التعرض لبعض المفاهيم أهمها:
à الإطار Fram : الإطار هو قائمة أو دليل يحتوي علي جميع وحدات مجتمع المعاينة ، ويختلف الإطار من عينة لآخري طبقًا لطبيعة الدراسة ونوع العينة ، ويشترط في الإطار أن يكون مشتملا لجميع وحدات المجتمع الإحصائي مع مراعاة تكرار مثل هذه الوحدات به أكثر من مرة من ناحية أخري حتى يتحقق مبدأ العشوائي كاملا ، عند اختيار مفردات العينة من خلاله.
à وحدة المعاينة Sampling Unit : هي عبارة عن المفردة التي سيتم دراستها في العينة ، وهي التي قد تكون الطالب في حالة معاينة عدد طلاب المستوي الثالث بكلية الزراعة أو قد تكون وحدة المعاينة عضو هيئة التدريس وهكذا .
à مبدأ عشوائية الاختيار : يقصد بالعشوائية إتاحة فرص متكافئة في الاختيار لكل مفردة من مفردات مجتمع البحث للدخول في العينة المختارة أي توافر احتمال متساوي لجميع وحدات المجتمع للدخول في الاختيار ضمن مفردات العينة .
ويمكن تقسيم العينات وفقًا لأسلوب اختيارها إلي نوعين من العينات عينات احتمالية (عشوائية) وعينات غير احتمالية ( غير عشوائية) كما يلي :
العينات الاحتمالية :Random Samples
تسمي بالعينات العشوائية وهي التي يتم اختيار مفرداتها من مجتمع الدراسة بطريقة عشوائية بهدف منع التحيز الناتج من اختيار مفردات العينة وأهم أنواع العينات الاحتمالية ما يلي :
1 العينة العشوائية البسيطة Simple Random Sample
1 العينة العشوائية الطبقية Stratified Random Sample
1 العينة العشوائية المنتظمة Systematic Random Sample
1 العينة العنقودية أو متعددة المراحل Cluster or Multi Stage Sample
العينات غير الاحتمالية : Non- Random Sample
وهي التي يتم اختيار مفرداتها بطريقة غير عشوائية حيث يقوم الباحث باختيار مفردات العينة بالصورة التي تحقق الهدف من المعاينة . وأهم أنواع العينات غير الاحتمالية ما يلي :
1 العينة العمدية Judgmental Sample
1 العينة الحصصية Quota Sample
وفيما يلي نتناول بإيجاز تلك العينات:
أولا- العينات الاحتمالية:
1- العينة العشوائية البسيطة: Simple Random Sample
يعتبر أسلوب العينة العشوائية البسيطة من أسهل أساليب المعاينة العشوائية وهو يعتمد علي سحب مفردات العينة من المجتمع بطريقة عشوائية ، بحيث أن كل مفردة من مفردات المجتمع لها فرصة متساوية في الاختيار ضمن مفردات العينة وذلك لضمان عدم التحيز لأي مفردة من مفردات المجتمع علي حساب المفردات الأخرى ، وتستخدم العينة العشوائية البسيطة عندما يكون لدينا مجتمع مفرداته متجانسة أو من نوعية ذات الصفات الواحدة . وتتم عملية اختيار أو سحب مفردات العينة بالأسلوب العشوائي بأحدي الطرق التالية:
أ- طريقة السلة أو الصندوق المثالي (القرعة) : تستخدم هذه الطريقة إذا كان كلا من إطار المجتمع وعدد مفردات العينة صغيرًا (اقل من أو يزيد 25) حتى لا تحتاج عمليات الترقيم إلي مجهود كبير ، وتعتمد هذه الطريقة علي ترقيم مفردات المجتمع وكتابتها علي بطاقات متشابهة وتوضع داخل الصندوق وتخلط جيدًا ثم يتم سحب عدد من البطاقات بطريقة عشوائية .
ب- طريقة جداول الأعداد العشوائية Table of Random Numbers : تستخدم هذه الطريقة في حالة إذا كان إطار المجتمع وعدد مفردات العينة صغيرًا أو كبيرًا ، وهذه الجداول مصممة بطريقة تجعل جميع الأرقام موجودة بها غير مرتبطة ببعضها بأي شكل رياضي ولا تكون أي نوع من المتواليات عددية أو هندسـية أو غيرها . وقد تكون الجـداول مكونة من رقمين متجاورين إختيرت عشـوائيًا من مجموعة الأعداد ( 00 ، 01 ، 02 ، 03 ، ...... ، 99) ورتبت في عدد من الصفوف وعدد من الأعمدة ، كما يمكن تحويلها إلي أعمدة أو صفوف مكونة من ثلاثة أو أربعة أو خمسة أرقام أو أي عدد أخر وذلك بضم رقمي العمود الأول والرقم الأول من العمود الثاني أو أرقام العمود الأول وأرقام العمود الثاني معًا ، أو أرقام العمود الأول والثاني والرقم الأول من العمود الثالث بالترتيب وهكذا .
ج- طريقة السحب باستخدام الحاسب الآلي : تستخدم هذه الطريقة حاليًا في معظم الدراسات والبحوث التجارية وغيرها ، حيث أن معظم أجهزة الحاسب تحتوي داخل ذاكرتها علي جداول الأرقام العشوائية والتي يمكن استخدامها بسهولة لاختيار مفردات عينة من أي حجم من مجتمع كبير أو صغير ونحصل علي نتائج دقيقة في وقت وجيز .
2- العينة العشوائية الطبقية: Stratified Random Sample
تستخدم إذا كانت مفردات مجتمع الدراسة غير متجانسة ، ويمكن تقسيم هذا المجتمع إلي عدد من الأقسام أو طبقات متجانسة فيما بينها وذلك وفقًا لمعيار معين بحيث تكون لها خصائص أو صفات مشتركة ، فمثلا إذا كنا ندرس خصائص ملاك الأراضي الزراعية في مركز إيتاي البارود بمحافظة البحيرة ، فإنه يمكن تقسيم عدد الملاك إلي مجموعة من الطبقات وفقًا لمسـتويات الحـيازة الزراعـية كطـبقة أقل من خمـسة أفدنة ، وطبقة من خمسة إلي أقل من عشرة أفدنة ، وطبقة من عشرة إلي أقل من عشرين فدان ، وأخيرًا طبقة عشرين فدان فأكثر وهكذا . وباستخدام الإجراء السابق فإننا نعمل علي التقليل من عدم التجانس بالنسبة لمعيار الملكية بين مفردات مجتمع الدراسة ، وحتى تكون العينة ممثلة للمجتمع تمثيلا صحيحًا ، فإننا نعتبر كل طبقة مجتمعًا مستقلا حيث نسحب بطريقة عشوائية بسيطة عدد من مفردات كل طبقة تتناسب مع مجموع مفردات هذه العينة ، بحيث يكون مجموع المفردات المسحوبة من الطبقات المختلفة هي التي تمثل عينة الدراسة للمجتمع ككل .
وتتميز العينة الطبقية بما يلي :
أ- تقضى العينة الطبقية علي مشكلة الاختلاف الكبير بين مفردات المجتمع . وذلك بتقسيمه إلي طبقات متجانسة .
ب- يقلل استخدام العينة الطبقية من خطأ التحيز بالعينات .
ج- تساعد العينة الطبقية علي تسهيل إعداد إطارات الدراسة لمفردات كل طبقة بدلا من إعداد إطار شامل لمفردات الطبقات .
د- تتيح العينة الطبقية الحصول علي نتائج مستقلة لكل طبقة بجانب الحصول علي نتيجة عامة لمجتمع الدراسة ككل .
3- العينة العشوائية المنتظمة: Systematic Random Sample
يستخدم هذا النوع من العينات عندما تكون مفردات المجتمع منتظمة أو دورية أي تتصف بعدم التغير أو التباين الشديد بين مفرداتها ، ويتم اختيار مفردات العينة في تتابع منتظم من مفردات مجتمع الدراسة ، علي أن نقسم مدي نطاق مجتمع الدراسة بعد ترتيبه إلي أقسام متساوية تتحدد بعدد مفردات العينة المراد اختيارها ، وبالتالي فإن:
طول القسم الواحد المنتظم = مجموع وحدات مجتمع الدراسة ÷ عدد مفردات العينة
ثم نختار عشوائيًا المفردة الأولي للعينة من مفردات القسم الأول في مجتمع الدراسة وتحديد ترتيبها به، ويتم اختيار باقي مفردات العينة بطريقة تلقائية وذلك عن طريق إضافة طول القسم إلي ترتيب المفردة الأولي المختارة فيتحدد ترتيب المفردة الثانية وهكذا باقي المفردات .
فمثلا فبفرض أن المجمع النظري بالشاطبي بجامعة الإسكندرية يحتوي علي 10000 طالب وأردنا اختيار عينة مكونة من 1000 طالب من هذا المجتمع فيمكن تقسيم هذا المجتمع بعد ترتيبه أبجديًا إلي أقسام متساوية الطول كل منها يساوي (10000 / 1000 = 10).
يأخذ طلاب القسم الأول الأرقام من (1 - 10) ، والقسم الثاني (11 - 20) ، والقسم الثالث (21-30) ، والقسم الرابع (31-40) ، والقسم الخامس (41-50) وهكذا حتى القسم الأخير من (9991 -10000) .
ثم نختار طالب واحد من القسم الأول عشوائيًا ولنفرض أنه الطالب رقم ((4 وتتحدد أرقام بقية طلاب العينة بإضافة طول القسم إلي ترتيب الطالب الأول وبالتالي يكون ترتيب الطالب الثاني (4+10 = 14) ، وترتيب الطالب الثالث (14+10 = 24) وترتيب الطالب الرابع (24+100 = 34) ، وترتيب الطالب الخامس (34+10 = 44) وهكذا حتى نصل إلي الطالب الأخير = ترتيب الطالب قبل الأخير + طول القسم أي (9984 + 10 = 9994) . وهكذا نحصل علي عينة منتظمة من الطلاب عددها 1000 طالب.
وتتميز العينة المنتظمة بما يلي :
أ- السهولة والبساطة في عملية الاختيار .
ب- اختصار وقت سحبها وتكلفتها .
ج- تمثل المجتمع تمثيلا صحيحًا .
د- أقل تأثرًا بخطأ الصدفة وبالتالي تحيزًا للتقديرات .
4- العينة العنقودية أو متعددة المراحل: Cluster or Multi Stage Sample
يفضل هذا النوع من العينات إذا ما كان المجتمع كبيرًا وتكلفة المعاينة ستكون كبيرة ، حيث يتم تقسيم المجتمع إلي وحدات معاينة أولية حسب الغرض من الدراسة وقد نختار العينة من هذه الوحدات ليكون لدينا عينة ذات مرحلة واحدة أو أن يتم تقسيم الوحدات الأولية ليصبح لدينا وحدات معاينة ثانية ويتم أخذ العينة منها ليكون لدينا عينة ذات مرحلتين وهكذا . وبالتالي لا تختلف العينات العنقودية عن العينات العشوائية البسيطة إلا في طريقة الاختيار فقط ، حيث الاختيار علي مراحل متعددة مع توافر مبدأ العشوائية في كل مرحلة فمثلا إذا أردنا دراسة مدي إجادة الطلاب علي مستوي المدارس الثانوية للحاسب الآلي ، فإنه يمكن أن تتم هذه الدراسة بأسلوب العينة متعددة المراحل ويتم ذلك كما يلي:
õ تقسيم الدولة إلي محافظات أو مناطق وإعداد إطار بأسماء هذه المناطق واختيار إحداهما عشوائيًا كمرحلة أولي .
õ تقسيم المنطقة التي تم اختيارها عشوائيًا في المرحلة الأولي إلي أقسام وفقًا للمراكز الإدارية واختيار أحداهما كمرحلة ثانية
õ تقسيم المركز الإداري المختار طبقًا للمديريات التعليمية واختيار مديرتين تعليميتين منها كمرحلة ثالثة .
õ تحديد عدد المدارس الثانوية بكل مديرية من المديريات المختارة واختيار المدارس التي سيتم عليها الدراسة بطريقة عشوائية
õ يعد إطار بأسماء الطلبة في المدارس المختارة ونختار منه مفردات العينة المحددة للدراسة المطلوبة .
ثانيا - أنواع العينات غير الاحتمالية :
1- العينة العمدية: Judgmental Sample
تسمي أحيانًا بالعينة الغرضية أو الحكمية حيث يقوم الباحث بتحديد مفردات العينة بنفسه بطريقة عمديه لتحقيق غرض معين ومثال ذلك اختيار عينة عمديه من المرضي المصابين بمرض السكر أو المرضي المدمنين وبالتالي نقصد الأماكن المخصصة لعلاج مثل هذه الأمراض .
2- العينة الحصصية: Quota Sample
تستخدم هذه الطريقة بصفة خاصة في معاينات استطلاع الرأي حيث يحدد للعدادين أو الباحثين حصة معينة أو مجموعة معينة من الأشخاص أو عدد معين من المفردات لاستقصائها ودراستها وهي هنا تشابه العينة الطبقية إلا أن الاختيار داخل الطبقة لا يتم عشوائيًا حيث يكون للباحث بعد تحديد الطبقة التي سيتم معاينتها حرية اختيار المفردات داخل الطبقة أو الحصة المخصصة له مما قد يعرضه لأخطاء التحيز.
