في الواقع، نحن لا نبدأ بسؤال واحد، بل بثلاثة أسئلة: ما هو أخذ العينات؟ متى يكون ممثلا؟ ما هي؟

الكلية - هذه هي أي مجموعة من الأشخاص والمنظمات والأحداث التي تهمنا والتي نريد استخلاص استنتاجات بشأنها و يحدث,أو كائن - أي عنصر من عناصر هذه المجموعة 1 .عينة – أي مجموعة فرعية من مجموعة الحالات (الكائنات) المختارة للتحليل. إذا أردنا دراسة أنشطة صنع القرار التي يقوم بها المشرعون في الولاية، فيمكننا دراسة هذه الأنشطة في الهيئات التشريعيةولايات فرجينيا وكارولينا الشمالية وكارولينا الجنوبية، وليس في جميع الولايات الخمسين، وبناءً على ذلك، توزيعتم الحصول على بيانات عن السكان الذين تم اختيار هذه الولايات الثلاث منهم. إذا أردنا فحص نظام تفضيلات الناخبين في ولاية بنسلفانيا، فيمكننا القيام بذلك عن طريق مسح 50 عاملاً أمريكيًا. S. Steele” في بيتسبرغ، وتوسيع نطاق نتائج الاستطلاع لتشمل جميع الناخبين في الولاية. وبالمثل، إذا أردنا قياس ذكاء طلاب الجامعات، فيمكننا اختبار جميع اللاعبين الدفاعيين المسجلين في ولاية أوهايو في موسم كرة قدم معين ومن ثم تعميم النتائج على السكان الذين يشكلون جزءًا منهم. في كل مثال نتصرف على النحو التالي: نقوم بإنشاء مجموعة فرعية ضمن السكان، تمامًا نحن ندرس هذه المجموعة الفرعية، أو العينة، بالتفصيل ونوسع نتائجنا لتشمل جميع السكان. هذه هي المراحل الرئيسية لأخذ العينات.

ومع ذلك، يبدو من الواضح تمامًا أن كل عينة من هذه العينات بها عيوب كبيرة. على سبيل المثال، على الرغم من أن المجالس التشريعية في ولايات فيرجينيا وكارولينا الشمالية وكارولينا الجنوبية هي جزء من مجموعة من المجالس التشريعية في الولايات، فمن المرجح، لأسباب تاريخية وجغرافية وسياسية، أن تعمل بطرق متشابهة جدًا ومختلفة تمامًا عن المجالس التشريعية في الولايات المتحدة. ولايات مختلفة مثل نيويورك ونبراسكا وألاسكا. ورغم أن خمسين من عمال الصلب في بيتسبيرج قد يكونون بالفعل ناخبين في ولاية بنسلفانيا، إلا أنهم، بحكم وضعهم الاجتماعي والاقتصادي، والتعليم، والخبرة الحياتية، قد تكون لديهم وجهات نظر تختلف عن آراء العديد من الأشخاص الآخرين الذين هم أيضًا ناخبون. وبالمثل، على الرغم من أن لاعبي كرة القدم في ولاية أوهايو هم طلاب جامعيون، إلا أنهم قد يختلفون عن طلاب الجامعات الآخرين لعدة أسباب. أي أنه على الرغم من أن كل مجموعة من هذه المجموعات الفرعية هي في الواقع عينة، إلا أن أعضاء كل منها يختلفون بشكل منهجي عن معظم الأعضاء الآخرين في المجتمع الذي تم اختيارهم منه. كمجموعة منفصلة، ​​​​لا يعتبر أي منها نموذجيًا من حيث توزيع سمات الآراء ودوافع السلوك والخصائص بين السكان الذين يرتبطون بهم. وبناءً على ذلك، قد يقول علماء السياسة أن أياً من هذه العينات لا يمثل أي شيء.

عينة تمثيلية - هذه عينة يتم فيها عرض جميع الخصائص الرئيسية لعامة السكان التي استخرجت منها هذه العينة بنفس النسبة تقريبًا أو بنفس التكرار الذي تظهر به هذه الخاصية في عموم السكان. وبالتالي، إذا كان 50% من جميع المجالس التشريعية في الولايات تجتمع مرة واحدة فقط كل عامين، فإن ما يقرب من نصف تكوين العينة التمثيلية للمجالس التشريعية في الولايات يجب أن يكون من هذا النوع. إذا كان 30% من ناخبي بنسلفانيا من ذوي الياقات الزرقاء، فإن حوالي 30% من الممثل ويجب أن تكون عينات هؤلاء الناخبين (ليست 100% كما في المثال أعلاه) من ذوي الياقات الزرقاء. وإذا كان 2% من جميع طلاب الجامعات رياضيين، فإن نفس النسبة تقريبًا من العينة التمثيلية لطلاب الجامعات يجب أن يكونوا رياضيين. وبعبارة أخرى، فإن العينة التمثيلية هي نموذج مصغر، وهو نموذج أصغر ولكنه دقيق للسكان الذي تهدف إلى عكسه. وبقدر ما تكون العينة ممثلة، يمكن الافتراض بأمان أن الاستنتاجات المستندة إلى دراسة تلك العينة تنطبق على السكان الأصليين. وهذا الانتشار للنتائج هو ما نسميه قابلية التعميم.

ربما يساعد الرسم التوضيحي في تفسير ذلك. لنفترض أننا نريد دراسة أنماط عضوية المجموعات السياسية بين البالغين في الولايات المتحدة. يوضح الشكل 5.1 ثلاث دوائر مقسمة إلى ستة قطاعات متساوية. يمثل الشكل 5.1 أ جميع السكان قيد النظر. يتم تصنيف أفراد السكان وفقًا للمجموعات السياسية (مثل الأحزاب ومجموعات المصالح) التي ينتمون إليها. في هذا المثال، ينتمي كل شخص بالغ إلى مجموعة سياسية واحدة على الأقل وليس أكثر من ست مجموعات سياسية؛ ويتم توزيع مستويات العضوية الستة هذه بالتساوي في المجموع (وبالتالي القطاعات المتساوية). لنفترض أننا نريد دراسة دوافع الأشخاص للانضمام إلى مجموعة ما، واختيار المجموعة، وأنماط المشاركة، ولكن بسبب محدودية الموارد، لا يمكننا دراسة سوى واحد من كل ستة أفراد من السكان. من يجب أن يتم اختياره للتحليل؟

أرز. 5.1. تكوين عينة من عامة السكان

يتم توضيح إحدى العينات المحتملة لحجم معين من خلال المنطقة المظللة في الشكل 5.1 ب، لكنها لا تعكس بشكل واضح بنية السكان. إذا أردنا إجراء تعميمات من هذه العينة، فسنستنتج: (1) أن جميع البالغين الأمريكيين ينتمون إلى خمس مجموعات سياسية و(2) أن كل السلوك الجماعي للأمريكيين يتطابق مع سلوك أولئك الذين ينتمون على وجه التحديد إلى المجموعات الخمس. ولكننا نعلم أن الاستنتاج الأول غير صحيح، وهذا قد يثير الشك في صحة الثاني. هكذا، العينة الموضحة في الشكل 5.1ب ليست ممثلة لأنها لا تعكس توزيع خاصية سكانية معينة (غالبًا ما تسمى المعلمة ) وفقا لتوزيعها الفعلي. ويقال أن مثل هذه العينة تحولت نحوأعضاء من خمس مجموعات أو تحولت في الاتجاه منجميع النماذج الأخرى لعضوية المجموعة. واستنادا إلى مثل هذه العينة المتحيزة، فإننا عادة ما نتوصل إلى استنتاجات خاطئة حول السكان.

ويتجلى ذلك بأوضح صورة في الكارثة التي حلت بمجلة "ليتراري دايجست" في ثلاثينيات القرن العشرين، والتي نظمت استطلاعا للرأي العام بشأن نتائج الانتخابات. كانت مجلة Literary Digest دورية تعيد طبع افتتاحيات الصحف والمواد الأخرى التي تعكس الرأي العام. حظيت هذه المجلة بشعبية كبيرة في بداية القرن. ابتداءً من عام 1920، أجرت المجلة استطلاعًا وطنيًا واسع النطاق أرسلت فيه بطاقات الاقتراع بالبريد إلى أكثر من مليون شخص تطلب منهم الإشارة إلى مرشحهم المفضل في الانتخابات الرئاسية المقبلة. ولعدد من السنوات، كانت نتائج استطلاعات الرأي التي أجرتها المجلة دقيقة للغاية، حتى أن استطلاعاً للرأي أجري في سبتمبر/أيلول بدا وكأنه يجعل انتخابات نوفمبر/تشرين الثاني غير ذات أهمية. وكيف يمكن أن يحدث خطأ مع مثل هذه العينة الكبيرة؟ ومع ذلك، في عام 1936، حدث هذا بالضبط: بأغلبية كبيرة من الأصوات (60:40)، تم توقع فوز المرشح الجمهوري ألف لاندون. خسر لاندون في الانتخابات أمام شخص معاق - فرانكلين دي روزفلت - بنفس النتيجة تقريبًا التي كان ينبغي أن يفوز بها. تضررت مصداقية The Literary Digest بشدة لدرجة أن المجلة توقفت عن الطباعة بعد ذلك بوقت قصير. ماذا حدث؟ الأمر بسيط للغاية: استخدم استطلاع Digest عينة متحيزة. تم إرسال بطاقات بريدية إلى الأشخاص الذين تم استخراج أسمائهم من مصدرين: أدلة الهاتف وقوائم تسجيل السيارات. وعلى الرغم من أن طريقة الاختيار هذه لم تكن تختلف كثيرًا في السابق عن الأساليب الأخرى، إلا أن الأمور أصبحت مختلفة تمامًا الآن، خلال فترة الكساد الكبير عام 1936، عندما لم يكن الناخبون الأقل ثراءً، وهم المؤيدون الأكثر احتمالاً لروزفلت، قادرين على امتلاك هاتف، ناهيك عن امتلاك هاتف. سيارة. وبالتالي، في الواقع، كانت العينة المستخدمة في استطلاع دايجست متحيزة نحو أولئك الذين من المرجح أن يكونوا جمهوريين، ومع ذلك فمن المدهش أن أداء روزفلت كان على ما يرام.

كيفية حل هذه المشكلة؟ وبالعودة إلى مثالنا، دعونا نقارن العينة في الشكل 5.1ب مع العينة في الشكل 5.1ج. وفي الحالة الأخيرة، يتم أيضًا اختيار سدس السكان للتحليل، ولكن يتم تمثيل كل نوع من الأنواع الرئيسية للسكان في العينة بنسبة تمثيله في جميع السكان. تظهر مثل هذه العينة أن واحدًا من كل ستة بالغين أمريكيين ينتمي إلى مجموعة سياسية واحدة، وواحد من كل ستة ينتمي إلى اثنين، وهكذا. ستكشف مثل هذه العينة أيضًا عن اختلافات أخرى بين الأعضاء والتي قد تكون مرتبطة بالمشاركة في أعداد مختلفة من المجموعات. وبالتالي، فإن العينة المعروضة في الشكل 5.1ج هي عينة تمثيلية للمجتمع قيد النظر.

وبطبيعة الحال، تم تبسيط هذا المثال بطريقتين على الأقل في غاية الأهمية. أولاً، معظم المجموعات السكانية التي يهتم بها علماء السياسة أكثر تنوعًا من تلك الموضحة. الأشخاص والوثائق والحكومات والمنظمات والقرارات وما إلى ذلك. لا تختلف عن بعضها البعض في شيء واحد، ولكن في عدد أكبر بكثير من الخصائص. وبالتالي، ينبغي أن تكون العينة التمثيلية على هذا النحو كلكان أحد المجالات الرئيسية التي كانت مختلفة عن المجالات الأخرى المقدمة بما يتناسب مع حصتها في المجموع. ثانياً، الحالة التي يكون فيها التوزيع الفعلي للمتغيرات أو السمات التي نريد قياسها غير معروفة مسبقاً هي أكثر شيوعاً من العكس - ربما لم يتم قياسها في تعداد سابق. وبالتالي، يجب تصميم عينة تمثيلية بحيث يمكنها أن تعكس بدقة التوزيع الحالي حتى عندما لا نكون قادرين على تقييم صحتها بشكل مباشر. ويجب أن يكون لإجراءات أخذ العينات منطق داخلي يمكن أن يقنعنا بأننا إذا تمكنا من مقارنة العينة بالتعداد، فإنها ستكون بالفعل ممثلة.

لتوفير القدرة على التقاط التنظيم المعقد لمجموعة سكانية معينة بدقة ودرجة معينة من الثقة في أن الإجراءات المقترحة يمكن أن تفعل ذلك، يلجأ الباحثون إلى الأساليب الإحصائية. وفي الوقت نفسه، يتصرفون في اتجاهين. أولاً، باستخدام قواعد معينة (المنطق الداخلي)، يقرر الباحثون الأشياء المحددة التي يجب دراستها وما الذي يجب تضمينه بالضبط في عينة معينة. ثانيًا، باستخدام قواعد مختلفة تمامًا، يقررون عدد الكائنات التي سيتم تحديدها. لن ندرس هذه القواعد العديدة بالتفصيل، بل سننظر فقط إلى دورها في أبحاث العلوم السياسية. دعونا نبدأ نظرنا بإستراتيجيات اختيار الكائنات التي تشكل عينة تمثيلية.

إن البحث الإحصائي يتطلب عمالة كثيفة ومكلفة للغاية، لذلك نشأت فكرة استبدال الملاحظة المستمرة بالملاحظة الانتقائية.

الغرض الرئيسي من الملاحظة غير المستمرة هو الحصول على خصائص المجتمع الإحصائي الذي تتم دراسته للجزء الذي تم مسحه.

مراقبة انتقائيةهو أسلوب من أساليب البحث الإحصائي يتم فيه وضع مؤشرات عامة للسكان فقط لجزء واحد بناء على أحكام الاختيار العشوائي.

باستخدام طريقة أخذ العينات، تتم دراسة جزء معين فقط من السكان محل الدراسة، ويسمى المجتمع الإحصائي المراد دراسته بالسكان العامين.

يمكن تسمية عينة المجتمع أو العينة ببساطة بأنها جزء من الوحدات المختارة من عامة السكان التي ستخضع للبحث الإحصائي.

أهمية طريقة أخذ العينات: مع أقل عدد من الوحدات قيد الدراسة، سيتم إجراء البحث الإحصائي في فترات زمنية أقصر وبأقل قدر من المال واليد العاملة.

في عموم السكان، تسمى نسبة الوحدات التي لها الخاصية التي تتم دراستها النسبة العامة (يشار إليها بـ ع)،ومتوسط ​​قيمة السمة المتغيرة محل الدراسة هو المتوسط ​​العام (يشار إليه بـ العاشر).

في مجتمع العينة، تسمى نسبة الخاصية التي يتم دراستها نسبة العينة، أو الجزء (يرمز له بالرمز w)، ومتوسط ​​القيمة في العينة هو متوسط ​​العينة.

إذا تم اتباع جميع قواعد تنظيمها العلمي خلال فترة المسح، فإن طريقة أخذ العينات ستعطي نتائج دقيقة إلى حد ما، وبالتالي ينصح باستخدام هذه الطريقة للتحقق من البيانات من المراقبة المستمرة.

لقد أصبحت هذه الطريقة منتشرة على نطاق واسع في الإحصائيات الحكومية وغير الإدارية، لأنه عند دراسة الحد الأدنى لعدد الوحدات التي تتم دراستها، فإنها تسمح بإجراء دراسة شاملة ودقيقة.

يتكون المجتمع الإحصائي قيد الدراسة من وحدات ذات خصائص مختلفة. قد يختلف تكوين العينة عن تكوين المجتمع؛ وهذا التناقض بين خصائص العينة والسكان يشكل خطأ في أخذ العينات.

تميز الأخطاء المتأصلة في ملاحظة العينة حجم التناقض بين بيانات ملاحظة العينة والسكان بأكمله. تسمى الأخطاء التي تنشأ أثناء مراقبة العينة بأخطاء التمثيل وتنقسم إلى عشوائية ومنهجية.

إذا لم يقم مجتمع العينة بإعادة إنتاج كامل المجتمع بدقة بسبب طبيعة الملاحظة المتقطعة، فإن ذلك يسمى أخطاء عشوائية، ويتم تحديد أحجامها بدقة كافية بناءً على قانون الأعداد الكبيرة ونظرية الاحتمال.

تنشأ الأخطاء المنهجية نتيجة انتهاك مبدأ العشوائية في اختيار الوحدات السكانية للمراقبة.

ويعتمد حجم خطأ العينة وطرق تحديده على نوع الاختيار وتصميمه.

هناك أربعة أنواع من اختيار مجموعة وحدات المراقبة:

1) عشوائي.

2) ميكانيكية.

3) نموذجي؛

4) مسلسل (متداخل).

اختيار عشوائي– الطريقة الأكثر شيوعاً للاختيار في العينة العشوائية، وتسمى أيضاً طريقة اليانصيب، حيث يتم إعداد تذكرة برقم تسلسلي لكل وحدة من السكان الإحصائيين.

بعد ذلك، يتم اختيار العدد المطلوب من الوحدات من السكان الإحصائيين بشكل عشوائي. في ظل هذه الظروف، يكون لكل واحد منهم نفس احتمالية إدراجه في العينة، على سبيل المثال، السحوبات الفائزة، عندما يتم اختيار جزء معين من الأرقام التي تحدث عليها المكاسب بشكل عشوائي من إجمالي عدد التذاكر الصادرة. وفي هذه الحالة، يتم منح جميع الأرقام فرصة متساوية لإدراجها في العينة.

الاختيار الميكانيكي- هذه الطريقة يتم فيها تقسيم جميع السكان إلى مجموعات متجانسة الحجم وفقًا لمعيار عشوائي، ثم يتم أخذ وحدة واحدة فقط من كل مجموعة ويتم ترتيب جميع وحدات السكان الإحصائية محل الدراسة مسبقًا بترتيب معين، ولكن اعتمادا على حجم العينة، يتم اختيار العدد المطلوب من الوحدات ميكانيكيا في فترة زمنية معينة.

الاختيار النموذجي –هي الطريقة التي يتم من خلالها تقسيم المجتمع الإحصائي قيد الدراسة وفقا لخاصية نموذجية أساسية إلى مجموعات متجانسة نوعيا من نفس النوع، ثم يتم اختيار عدد معين من الوحدات بشكل عشوائي من كل مجموعة من هذه المجموعات، بما يتناسب مع الوزن النوعي للمجموعة في جميع السكان.

ويعطي الاختيار النموذجي نتائج أكثر دقة، لأنه يشمل ممثلين عن جميع المجموعات النموذجية في العينة.

اختيار المسلسل (الكتلة).مجموعات كاملة (سلسلة، أعشاش) تم اختيارها عشوائيًا أو ميكانيكيًا تخضع للاختيار. ويتم إجراء مراقبة مستمرة لكل مجموعة أو سلسلة من هذا القبيل، ويتم نقل النتائج إلى جميع السكان.

تعتمد دقة العينة أيضًا على نظام أخذ العينات. يمكن إجراء أخذ العينات وفقًا لنظام أخذ العينات المتكرر أو غير المتكرر.

إعادة الاختيار.يتم إرجاع كل وحدة أو سلسلة محددة إلى المجموعة بأكملها ويمكن إعادة إدخالها في العينة. وهذا ما يسمى بمخطط الكرة المرتجعة.

اختيار غير متكرر.تتم إزالة كل وحدة تم مسحها ولا يتم إعادتها إلى السكان، وبالتالي لا يتم تضمينها في إعادة المسح. هذا المخطط يسمى الكرة غير المرتجعة.

ويعطي أخذ العينات غير المتكررة نتائج أكثر دقة، لأنه مع نفس حجم العينة، تغطي الملاحظة عددًا أكبر من وحدات المجتمع قيد الدراسة.

الاختيار المشتركقد تمر بمرحلة واحدة أو أكثر. تسمى العينة بمرحلة واحدة إذا تمت دراسة وحدات مختارة من السكان مرة واحدة.

وتسمى العينة متعددة المراحل إذا كان اختيار المجتمع يتم على مراحل، مراحل متتالية، ولكل مرحلة، مرحلة الاختيار وحدة اختيار خاصة بها.

أخذ العينات متعددة المراحل - في جميع مراحل أخذ العينات يتم الاحتفاظ بنفس وحدة أخذ العينات، ولكن يتم تنفيذ عدة مراحل، مراحل مسوحات العينات، والتي تختلف في اتساع برنامج المسح وحجم العينة.

تتم الإشارة إلى خصائص معلمات المجتمع العام والعينة بالرموز التالية:

ن- حجم عموم السكان؛

ن- حجم العينة؛

X- المتوسط ​​العام؛

X- متوسط ​​العينة؛

ص- حصة عامة؛

ث –حصة العينة؛

2- التشتت العام (تباين الخاصية في عموم السكان)؛

2 – تباين العينة لنفس الخاصية .

? – الانحراف المعياري في عدد السكان;

? – الانحراف المعياري في العينة.

يجب أن تحظى كل وحدة في عينة الملاحظة بفرصة متساوية مع الوحدات الأخرى ليتم اختيارها - وهذا هو أساس العينة العشوائية المناسبة.

أخذ العينات العشوائية المناسبة هو اختيار الوحدات من مجموع السكان عن طريق القرعة أو وسائل أخرى مماثلة.

مبدأ العشوائية هو أن إدراج أو استبعاد عنصر ما من العينة لا يتأثر بأي عامل آخر غير الصدفة.

حصة العينةهي نسبة عدد الوحدات في عينة السكان إلى عدد الوحدات في عموم السكان:

إن الاختيار العشوائي السليم في صورته النقية هو الأصل بين جميع أنواع الاختيار الأخرى؛ فهو يحتوي وينفذ المبادئ الأساسية للملاحظة الإحصائية الانتقائية.

النوعان الرئيسيان من المؤشرات العامة المستخدمة في طريقة أخذ العينات هما القيمة المتوسطة للخاصية الكمية والقيمة النسبية للخاصية البديلة.

يتم تحديد جزء العينة (w) أو الخصوصية بنسبة عدد الوحدات التي تمتلك الخاصية التي تتم دراستها م،إلى إجمالي عدد الوحدات في عينة السكان (ن):

لتوصيف موثوقية مؤشرات العينة، يتم التمييز بين متوسط ​​أخطاء أخذ العينات والحد الأقصى لها.

خطأ أخذ العينات، ويسمى أيضًا خطأ التمثيل، هو الفرق بين العينة المقابلة والخصائص العامة:

?س =|س – س|;

?ث =|س – ص|.

ملاحظات العينة فقط هي التي تخضع لخطأ في أخذ العينات.

متوسط ​​العينة ونسبة العينة- هذا المتغيرات العشوائية، مع أخذ قيم مختلفة اعتمادًا على وحدات المجتمع الإحصائي قيد الدراسة والتي تم تضمينها في العينة. وبناءً على ذلك، فإن أخطاء أخذ العينات هي أيضًا متغيرات عشوائية ويمكن أن تأخذ أيضًا قيمًا مختلفة. ولذلك، يتم تحديد متوسط ​​الأخطاء المحتملة - متوسط ​​خطأ أخذ العينات.

يتم تحديد متوسط ​​خطأ أخذ العينات من خلال حجم العينة: كلما زاد العدد، كلما كانت العوامل الأخرى متساوية، كلما كان متوسط ​​خطأ أخذ العينات أصغر. ومن خلال تغطية عدد متزايد من وحدات عامة السكان من خلال مسح العينة، فإننا نميز عموم السكان بشكل أكثر دقة.

ويعتمد متوسط ​​خطأ العينة على درجة التباين في الخاصية محل الدراسة، فهل تتميز درجة التباين بالتشتت؟ 2 أو ث (ل - ث)– للحصول على علامة بديلة. كلما كان تباين السمات وتشتتها أصغر، قل متوسط ​​خطأ أخذ العينات، والعكس صحيح.

في حالة أخذ العينات العشوائية المتكررة، يتم حساب متوسط ​​الأخطاء نظريا باستخدام الصيغ التالية:

1) بالنسبة للخاصية الكمية المتوسطة:

أين؟ 2- متوسط ​​قيمة تشتت الخاصية الكمية.

2) للحصة (السمة البديلة):

إذن ما هو تباين السمة في السكان؟ 2 غير معروف بالضبط، من الناحية العملية يستخدمون قيمة التشتت S 2 المحسوبة لعينة السكان على أساس قانون الأعداد الكبيرة، والذي بموجبه يقوم مجتمع العينة، مع حجم عينة كبير بما فيه الكفاية، بإعادة إنتاج العينة بدقة تامة خصائص عامة السكان.

فيما يلي صيغ متوسط ​​خطأ أخذ العينات لإعادة أخذ العينات العشوائية. بالنسبة للقيمة المتوسطة للخاصية الكمية: يتم التعبير عن التباين العام من خلال التباين الانتقائي بالعلاقة التالية:

حيث S 2 هي قيمة التشتت.

أخذ العينات الميكانيكية– هذا هو اختيار الوحدات في عينة سكانية من عامة السكان، والتي يتم تقسيمها وفقًا لمعيار محايد إلى مجموعات متساوية؛ ويتم ذلك بطريقة يتم من خلالها اختيار وحدة واحدة فقط للعينة من كل مجموعة.

في أخذ العينات الميكانيكية، يتم ترتيب وحدات المجتمع الإحصائي قيد الدراسة بشكل مبدئي بترتيب معين، وبعد ذلك يتم اختيار عدد معين من الوحدات ميكانيكيًا في فترة زمنية معينة. وفي هذه الحالة، يكون حجم الفاصل الزمني في المجتمع يساوي القيمة العكسية لنسبة العينة.

مع وجود عدد كبير بما فيه الكفاية من السكان، يكون الاختيار الميكانيكي قريبًا من العشوائية الذاتية من حيث دقة النتائج، لذلك، لتحديد متوسط ​​الخطأ في أخذ العينات الميكانيكية، يتم استخدام صيغ أخذ العينات العشوائية الذاتية غير المتكررة.

لاختيار وحدات من مجموعة سكانية غير متجانسة، يتم استخدام ما يسمى بالعينة النموذجية عندما يمكن تقسيم جميع وحدات السكان بشكل عام إلى عدة مجموعات متجانسة نوعيًا وفقًا للخصائص التي تعتمد عليها المؤشرات قيد الدراسة.

بعد ذلك، من كل مجموعة نموذجية، يتم الاختيار الفردي للوحدات في مجتمع العينة باستخدام عينة عشوائية أو ميكانيكية بحتة.

عادة ما يتم استخدام أخذ العينات عند دراسة المجموعات الإحصائية المعقدة.

أخذ العينات النموذجية يعطي نتائج أكثر دقة. تضمن كتابة المجتمع العام تمثيل هذه العينة، وتمثيل كل مجموعة نمطية فيها، مما يجعل من الممكن القضاء على تأثير التشتت بين المجموعات على متوسط ​​خطأ أخذ العينات. ولذلك، عند تحديد متوسط ​​الخطأ لعينة نموذجية، فإن متوسط ​​التباينات داخل المجموعة يعمل كمؤشر للتباين.

تتضمن أخذ العينات التسلسلية اختيارًا عشوائيًا من مجموعة سكانية عامة من مجموعات متساوية من أجل إخضاع جميع الوحدات في هذه المجموعات للملاحظة دون استثناء.

وبما أنه يتم فحص جميع الوحدات دون استثناء داخل المجموعات (السلاسل)، فإن متوسط ​​خطأ أخذ العينات (عند اختيار سلاسل متساوية) يعتمد فقط على التشتت بين المجموعات (السلاسل البينية).

خصائص السكان بناءً على نتائج العينة هي الهدف النهائي لمراقبة العينة.

يتم استخدام طريقة أخذ العينات للحصول على خصائص السكان وفقًا لمؤشرات معينة للعينة. واعتماداً على أهداف الدراسة يتم ذلك عن طريق إعادة الحساب المباشر لمؤشرات العينة لعموم السكان أو عن طريق حساب عوامل التصحيح.

طريقة إعادة الحساب المباشر هي أن معها مؤشرات حصة العينة ثأو متوسط Xتنطبق على عامة السكان، مع مراعاة خطأ العينة.

يتم استخدام طريقة عوامل التصحيح عندما يكون الغرض من طريقة أخذ العينات هو توضيح نتائج المحاسبة المستمرة. تستخدم هذه الطريقة لتوضيح البيانات من التعدادات السنوية للثروة الحيوانية للسكان.

تعتبر الدراسات التجريبية إحدى الوسائل الرئيسية لدراسة العلاقات والعمليات الاجتماعية. أنها توفر معلومات موثوقة وكاملة وتمثيلية.

تفاصيل التقنيات

توفر التجارب التجريبية معرفة بتسجيل الحقائق. إنها تساهم في إنشاء وتعميم الظروف من خلال التسجيل غير المباشر أو المباشر للأحداث المميزة للعلاقات والأشياء والظواهر التي تتم دراستها. تختلف الطرق التجريبية عن الطرق النظرية في أن موضوع التحليل هو:

1. سلوك الأفراد ومجموعاتهم.
2. منتجات النشاط البشري.
3. الأفعال اللفظية للأفراد وأحكامهم ووجهات نظرهم وآرائهم.

دراسات عينة

تركز الدراسة التجريبية دائمًا على الحصول على معلومات موضوعية ودقيقة وبيانات كمية. وفي هذا الصدد، عند القيام بذلك، من الضروري التأكد من تمثيل المعلومات. وبناء عليه، صحيح عينة السكان. هذاوهذا يعني أن الاختيار يجب أن يتم بطريقة تجعل البيانات التي تم الحصول عليها من مجموعة ضيقة تعكس الاتجاهات التي تحدث في الكتلة العامة للمجيبين. على سبيل المثال، عند إجراء مسح لعدد 200 إلى 300 شخص، يمكن استقراء البيانات التي تم الحصول عليها لتشمل جميع سكان المناطق الحضرية. تسمح لنا مؤشرات عينة السكان باتخاذ نهج مختلف لدراسة العمليات الاجتماعية والاقتصادية في المنطقة وفي الدولة ككل.

مصطلحات

لفهم القضايا المحيطة بدراسات العينات بشكل أفضل، من الضروري توضيح بعض التعاريف. وحدة الملاحظة هي المصدر المباشر للمعلومات. يمكن أن يكون فردًا، أو مجموعة، أو مستندًا، أو مؤسسة، وما إلى ذلك. عموم السكان هومجمع وحدات المراقبة. ويجب أن تكون جميعها ذات صلة بالمشكلة قيد الدراسة. تخضع للتحليل المباشر. ويتم إجراء الدراسة وفق الأساليب المتطورة لجمع المعلومات. لتحديد هذه النسبة من المجموعة الكاملة للمستجيبين، استخدم مفهوم "عينة السكان". ممتلكاتها هي أن تعكس المعلمات الرئيسيةمن إجمالي عدد الناس يسمى التمثيل. في بعض الحالات لا توجد مباريات. ثم يتحدثون عن خطأ التمثيل.

ضمان التمثيل

وتناقش القضايا المتعلقة بها بالتفصيل في إطار الإحصاءات. المشاكل معقدة، لأننا، من ناحية، نتحدث عن تقديم تمثيل كمي، وهو ما يعطي عامة السكان. هذاويعني، على وجه الخصوص، أنه ينبغي تمثيل مجموعات المستجيبين بأعداد مثالية. يجب أن تكون الكمية كافية للتمثيل الطبيعي. ومن ناحية أخرى، نعني أيضًا التمثيل النوعي. يفترض تكوين موضوع معين يتشكل عينة السكان. هذاوهذا يعني أنه، على سبيل المثال، لا يمكننا التحدث عن التمثيل إذا تم إجراء الاستطلاع على الرجال فقط أو النساء فقط أو كبار السن أو الشباب. وينبغي إجراء الدراسة في جميع المجموعات الممثلة.

خصائص العينة

ويُنظر إلى هذا المصطلح في جانبين. بادئ ذي بدء، يتم تعريفه على أنه مجمع من العناصر من المجموعة العامة للأشخاص الذين تتم دراسة آرائهم - هذا هو عينة السكان. هذاوأيضًا عملية إنشاء فئة معينة من المستجيبين مع ضمان التمثيل كما هو مطلوب. في الممارسة العملية، هناك عدة أنواع وأنواع من الاختيار. دعونا ننظر إليهم.

أنواع

هناك ثلاثة منهم:

1. تلقائي عينة السكان. هذامجموعة من المستجيبين تم اختيارهم على مبدأ الطوعية. وفي الوقت نفسه، يضمن توافر وحدات من إجمالي كتلة الأشخاص في مجموعة دراسية محددة. يتم استخدام الاختيار التلقائي في كثير من الأحيان في الممارسة العملية. على سبيل المثال، أثناء الدراسات الاستقصائية في الصحافة، في مكتب البريد. ومع ذلك، فإن هذه التقنية لديها عيب كبير. من المستحيل تمثيل الحجم الكامل للعينة العامة بشكل نوعي. يتم استخدام هذه التقنية مع وضع الاقتصاد في الاعتبار. في بعض الاستطلاعات، هذا الخيار هو الخيار الوحيد الممكن.
2. تلقائي عينة السكان. هذاواحدة من التقنيات الرئيسية المستخدمة في الدراسة. المبدأ الأساسي لهذا الاختيار هو التأكد من أن كل وحدة مراقبة لديها الفرصة للهبوط من الكتلة العامة للأفراد إلى مجموعة ضيقة. وتستخدم تقنيات مختلفة لهذا الغرض. على سبيل المثال، يمكن أن يكون هذا يانصيبًا أو اختيارًا ميكانيكيًا أو جدول أرقام عشوائية.
3. أخذ العينات الطبقية (الحصص). يعتمد على تكوين نموذج نوعي للكتلة الإجمالية للمستجيبين. وبعد ذلك يتم اختيار الوحدات من مجتمع العينة. على سبيل المثال، يتم تنفيذها حسب العمر أو الجنس، حسب شريحة السكان، وما إلى ذلك.

صِنف

العينات التالية موجودة:

بالإضافة إلى ذلك

يمكن أن تكون العينات أيضًا تابعة أو مستقلة. في الحالة الأولى، فإن الإجراء التجريبي والنتائج التي سيتم الحصول عليها خلالها لمجموعة واحدة من المستجيبين لها تأثير معين على مجموعة أخرى. وبناء على ذلك، فإن العينات المستقلة لا تشير إلى مثل هذا التأثير. ولكن هنا يجب الانتباه إلى واحد نقطة مهمة. مجموعة واحدة من الموضوعات، التي تم إجراء فحص نفسي لها مرتين (حتى لو كان يهدف إلى دراسة الصفات والخصائص والعلامات المختلفة)، سيتم اعتبارها تابعة بشكل افتراضي.

التحديدات الاحتمالية

دعونا نلقي نظرة على بعض أنواع العينات:

1. عشوائي. ويفترض تجانس إجمالي السكان، واحتمال واحد لتوافر جميع المكونات، ووجود قائمة كاملة من العناصر. عادةً ما تستخدم عملية التحديد جدولاً بأرقام عشوائية.
2. ميكانيكية. يتضمن هذا النوع من أخذ العينات العشوائية الترتيب وفقًا لمعيار معين. على سبيل المثال، حسب رقم الهاتف، حسب الترتيب الأبجدي، حسب تاريخ الميلاد، وما إلى ذلك. يتم اختيار العنصر الأول بشكل عشوائي. بعد ذلك، يتم تحديد كل عنصر k بالخطوة n. سيكون حجم إجمالي السكان N=k*n.
3. طبقية. يتم استخدام هذه العينة عندما يكون إجمالي عدد السكان غير متجانس. هذا الأخير مقسم إلى طبقات (مجموعات). في كل واحد منهم، يتم الاختيار ميكانيكيا أو عشوائيا.
4. مسلسل. يتم اختيار المجموعات بشكل عشوائي. داخلها، تتم دراسة الأشياء بكميات كبيرة.

الاختيارات غير الاحتمالية

أنها تنطوي على أخذ العينات ليس عن طريق الصدفة، ولكن عن طريق خصائص ذاتية: النموذجية، وإمكانية الوصول، والتمثيل المتساوي، وما إلى ذلك. تقع الاختيارات التالية ضمن هذه الفئة:

فارق بسيط

ولضمان التمثيل، من الضروري وجود قائمة دقيقة وكاملة للوحدات السكانية. كائنات المراقبة، كقاعدة عامة، هي شخص واحد. ومن الأفضل الاختيار من القائمة عن طريق ترقيم الوحدات واستخدام جدول بأرقام عشوائية. لكن الطريقة شبه العشوائية تُستخدم أيضًا في كثير من الأحيان. يتضمن تحديد كل عنصر n من القائمة.

العوامل المؤثرة

حجم السكان هو عدد وحداته. وفقا للخبراء، ليس من الضروري أن تكون كبيرة. ومما لا شك فيه أنه كلما زاد عدد المستجيبين، كلما زاد عدد المشاركين بتعبير أدق النتيجة. ومع ذلك، في الوقت نفسه، لا يضمن الحجم الكبير دائمًا النجاح. على سبيل المثال، يحدث هذا عندما يكون إجمالي عدد المشاركين غير متجانس. سيتم اعتبار السكان متجانسين إذا تم توزيع المعلمة الخاضعة للرقابة، على سبيل المثال، مستوى معرفة القراءة والكتابة، بالتساوي، أي أنه لا توجد فراغات أو تكثيف. في هذه الحالة، سيكون كافيا لمقابلة عدة أشخاص. وبناء على نتائج الاستطلاع يمكن استنتاج ذلك معظمالناس لديهم مستوى طبيعي من معرفة القراءة والكتابة. ويترتب على ذلك أن تمثيلية المعلومات لا تتأثر بالخصائص الكمية، بل بالخصائص النوعية للسكان - على وجه الخصوص، مستوى تجانسها.

أخطاء

وهي تمثل انحراف متوسط ​​​​معلمات عينة السكان عن قيم الكتلة الإجمالية للمستجيبين. ومن الناحية العملية، يتم تحديد الأخطاء باستخدام المقارنة. عند إجراء مسح للبالغين، عادةً ما يتم استخدام المعلومات من التعدادات والإحصاءات ونتائج المسوحات السابقة. عادة ما تكون معلمات التحكم هي مقارنة متوسطات قيم السكان (العامة والعينة)، وتحديد الخطأ وفقًا لذلك وتقليل هذا الانحراف يسمى التحكم في التمثيل.

الاستنتاجات

يعد البحث النموذجي وسيلة لجمع البيانات حول مواقف الأشخاص وسلوكهم من خلال مسح لمجموعات مختارة خصيصًا من المستجيبين. تعتبر هذه التقنية موثوقة واقتصادية، على الرغم من أنها تتطلب بعض التقنيات. عينة السكان بمثابة الأساس. إنه بمثابة نسبة معينة من إجمالي عدد الأشخاص. يتم الاختيار باستخدام تقنيات خاصة ويهدف إلى الحصول على معلومات حول جميع السكان. وهذا الأخير بدوره يمثله كل ما هو ممكن المرافق العامةأو المجموعة التي سيتم دراستها. في كثير من الأحيان يكون عدد السكان كبيرًا جدًا لدرجة أن إجراء مقابلات مع كل ممثل سيكون عملية مكلفة ومرهقة. ولذلك، يتم استخدام نموذج مصغر منه. يشمل مجتمع العينة جميع أولئك الذين يتلقون الاستبيانات، والذين يطلق عليهم المستجيبين، والذين يعملون في الواقع كموضوع للدراسة. ببساطة، فهي مكونة من العديد من الأشخاص الذين شملهم الاستطلاع.

خاتمة

يتم تحديد أهداف المسح حسب فئات محددة من السكان. أما الحصة المحددة من إجمالي عدد السكان فهي تتكون من المواد المدرجة في مجموعات باستخدام الحسابات الرياضية. لتحديد الوحدات، من الضروري وصف الكائن في المجموعة الأصلية. وبعد تحديد عدد المواضيع يتم تحديد طريقة أو طريقة تشكيل المجموعات. ستسمح لنا نتائج الاستطلاع بوصف الخاصية التي تتم دراستها فيما يتعلق بجميع ممثلي عامة الناس. كما تظهر الممارسة، يتم إجراء دراسات انتقائية في الغالب وليست شاملة.

عينة - هذا:

1) مجموع عناصر موضوع البحث التي سيتم دراستها مباشرة؛

2) طرق وإجراءات اختيار عناصر موضوع البحث.

سكان - مجموعة كاملة من الأشياء المتعلقة بالمشكلة قيد الدراسة. في البحث الاجتماعي مثل ج.س. غالبًا ما تكون هذه التجمعات عبارة عن مجموعات من الأفراد - السكان (المدينة، البلد، وما إلى ذلك)، ومجموعة اجتماعية (الشباب، والعاطلين عن العمل، ورجال الأعمال، وما إلى ذلك)، وجمهور وسائل الإعلام (MSC)، وما إلى ذلك. ومع ذلك، في كثير من الحالات جي إس . قد تتكون من عناصر أكبر (أشياء) - عائلات (أسر)، مجموعات أكاديمية، مؤسسات، مجتمعات دينية، مناطق أو ولايات فردية، إلخ.

عينة السكان - جزء من الكائنات من مجموعة سكانية مختارة للدراسة من أجل استخلاص استنتاجات حول جميع السكان.

ولكي يمتد الاستنتاج الذي تم التوصل إليه من خلال دراسة العينة إلى جميع السكان، يجب أن تتمتع العينة بخاصية التمثيل.

التمثيل هي قدرة العينة على تمثيل المجتمع محل الدراسة. وكلما كان تكوين العينة يمثل السكان في القضايا التي تتم دراستها بشكل أكثر دقة، كلما زادت تمثيليتها.

مثال: يمكن توضيح التمثيل من خلال المثال التالي. لنفترض أن عدد السكان هو جميع طلاب المدرسة (600 شخص من 20 فصلاً، 30 شخصًا في كل فصل). موضوع الدراسة هو المواقف تجاه التدخين. فالعينة المكونة من 60 طالبًا من طلاب المدارس الثانوية تمثل المجتمع أسوأ بكثير من عينة من نفس الـ 60 شخصًا، والتي ستضم 3 طلاب من كل فصل. والسبب الرئيسي لذلك هو التوزيع العمري غير المتكافئ في الفصول الدراسية. وبالتالي، في الحالة الأولى تكون نسبة تمثيل العينة منخفضة، وفي الحالة الثانية تكون نسبة التمثيل عالية (مع تساوي جميع العوامل الأخرى).

أنواع العينات

1. أخذ العينات العشوائية.

1.1.اختيار عشوائي بسيط.

1.2 طريقة أخذ العينات المنهجية (أو الميكانيكية).

1.3 أخذ العينات التسلسلية (العنقودية أو العنقودية).

1.4. أخذ العينات الطبقية.

2. أخذ العينات غير العشوائية (غير الاحتمالية).

2.2. أخذ العينات عفوية.

2.3. أخذ العينات متعددة المراحل ومرحلة واحدة.

1. أخذ العينات العشوائية.

خصوصية العينة العشوائية هي أن جميع الوحدات في المجتمع لديها احتمال متساو لدخولها في مجتمع العينة. وفي حالة أخذ العينات العشوائية يتم ذلك مبدأ العشوائية. يمكن أن يكون أساس أخذ العينات هو قوائم موظفي المؤسسة، وأدلة الهاتف، وقوائم تسجيل أصحاب السيارات، وقوائم الناخبين في مراكز الاقتراع، وسجلات المنازل، فضلا عن القوائم المختلفة التي يجمعها عالم الاجتماع نفسه، اعتمادا على أغراض الدراسة (قائمة الشوارع التي يتم بعد ذلك اختيار المشاركين فيها).

وعادة ما يتم استخدام أخذ العينات العشوائية في استطلاعات الرأي العام قبل الانتخابات والاستفتاءات والمناسبات العامة الأخرى.

زائدتهدف هذه الطريقة إلى الامتثال الكامل لمبدأ العشوائية، ونتيجة لذلك، تجنب الأخطاء المنهجية.

عيوب هذه الطريقة:

- ضرورة وجود قائمة بالعناصر السكانية.

- صعوبة إجراء المسح.

- حجم العينة كبير نسبياً.

العناصر التي تغطيها التجربة (الملاحظة، المسح).

خصائص العينة:

• الخصائص النوعية للعينة - ما الذي نختاره بالضبط وما هي طرق أخذ العينات التي نستخدمها لهذا الغرض.
• الخصائص الكمية للعينة – عدد الحالات التي نختارها، بمعنى آخر، حجم العينة.

الحاجة لأخذ العينات:

• موضوع الدراسة واسع النطاق للغاية. على سبيل المثال، يمثل مستهلكو منتجات شركة عالمية عددًا كبيرًا من الأسواق المتفرقة جغرافيًا.
• هناك حاجة لجمع المعلومات الأولية.

يوتيوب الموسوعي

1 / 5

✪ أخذ العينات: حساب الحجم. موثوقية وقوة الدراسة. الإحصاء الحيوي.

✪ 02 - مات. إحصائيات. مساحة العينة. أمثلة

✪ أساسيات SQL للمبتدئين | جلب القيم من قاعدة البيانات

✪ SQL للمبتدئين (DML): الاختيار من جدول (MySql)، الدرس 4!

✪ إنتاج لوحات SIP. الجزء 2. القطع وقطع الشكل. اختيار الأخاديد. كل شيء في الاعتبار

ترجمات

حجم العينة

حجم العينة - عدد الحالات المتضمنة في مجتمع العينة.

يمكن تقسيم العينات إلى كبيرة وصغيرة، منذ ذلك الحين الإحصائيات الرياضيةيتم استخدام أساليب مختلفة اعتمادا على حجم العينة. ويعتقد أن العينات التي يزيد حجمها عن 30 يمكن تصنيفها على أنها كبيرة.

العينات المستقلة والمستقلة

عند مقارنة عينتين (أو أكثر)، فإن المعيار المهم هو اعتمادهما. إذا كان من الممكن إنشاء زوج متماثل (أي عندما تكون حالة واحدة من العينة X تقابل حالة واحدة فقط من العينة Y والعكس صحيح) لكل حالة في عينتين (وأساس العلاقة هذا مهم للسمات التي يتم قياسها في العينات)، وتسمى هذه العينات متكل. أمثلة على العينات التابعة:

• أزواج من التوائم،
• قياسين لأي سمة قبل وبعد التعرض التجريبي،
• الأزواج والزوجات
• إلخ.

إذا لم يكن هناك مثل هذه العلاقة بين العينات، يتم النظر في هذه العينات مستقل، على سبيل المثال:

• الرجال والنساء,
• علماء النفس والرياضيات.

وبناءً على ذلك، يكون للعينات التابعة دائمًا نفس الحجم، بينما قد يختلف حجم العينات المستقلة.

تتم مقارنة العينات باستخدام معايير إحصائية مختلفة:

• معيار بيرسون (χ 2 )
• اختبار الطالب ( ر )
• اختبار ويلكوكسون ( ت )
• معيار مان ويتني ( ش )
• معيار التوقيع ( ز )
• إلخ.

التمثيل

ويمكن اعتبار العينة تمثيلية أو غير تمثيلية. ستكون العينة ممثلة عند فحص مجموعة كبيرة من الأشخاص، إذا كان هناك ممثلون لمجموعات فرعية مختلفة داخل هذه المجموعة، فهذه هي الطريقة الوحيدة لاستخلاص الاستنتاجات الصحيحة.

مثال لعينة غير تمثيلية

1. دراسة مع المجموعات التجريبية والضابطة، والتي يتم وضعها في ظروف مختلفة.
   • الدراسة مع المجموعات التجريبية والضابطة باستخدام استراتيجية الاختيار الزوجي
2. دراسة باستخدام مجموعة واحدة فقط - مجموعة تجريبية.
3. دراسة باستخدام التصميم المختلط (العاملي) - يتم وضع جميع المجموعات في ظروف مختلفة.

أنواع العينات

وتنقسم العينات إلى نوعين:

• احتمالية
• غير احتمالية

عينات الاحتمالية

1. أخذ العينات الاحتمالية البسيطة:
   • إعادة تشكيل بسيطة. يعتمد استخدام مثل هذه العينة على افتراض أنه من المرجح أن يتم تضمين كل مستجيب في العينة بشكل متساوٍ. بناءً على قائمة عامة السكان، يتم تجميع البطاقات التي تحتوي على أرقام المستجيبين. يتم وضعها على سطح السفينة، وخلطها ويتم إخراج البطاقة بشكل عشوائي، ويتم تسجيل الرقم، ثم إعادته مرة أخرى. بعد ذلك، يتم تكرار الإجراء عدة مرات حسب حجم العينة الذي نحتاجه. العيب: تكرار وحدات الاختيار.

يتضمن إجراء بناء عينة عشوائية بسيطة الخطوات التالية:

1) يجب الحصول عليها القائمة الكاملةأفراد من السكان وترقيم هذه القائمة. وتذكر أن مثل هذه القائمة تسمى إطار أخذ العينات؛

2) تحديد حجم العينة المتوقع، أي العدد المتوقع للمستجيبين؛

3) استخرج عددًا من الأرقام من جدول الأرقام العشوائية بقدر ما نحتاج إلى وحدات العينة. إذا كان يجب أن يكون هناك 100 شخص في العينة، فسيتم أخذ 100 رقم عشوائي من الجدول. يمكن إنشاء هذه الأرقام العشوائية بواسطة برنامج كمبيوتر.

4) اختر من القائمة الأساسية تلك الملاحظات التي تتوافق أرقامها مع الأرقام العشوائية المكتوبة

• إن أخذ العينات العشوائية البسيطة له مزايا واضحة. هذه الطريقة سهلة الفهم للغاية. يمكن تعميم نتائج الدراسة على السكان محل الدراسة. تتضمن معظم طرق الاستدلال الإحصائي جمع المعلومات باستخدام عينة عشوائية بسيطة. ومع ذلك، فإن طريقة أخذ العينات العشوائية البسيطة لها أربعة قيود مهمة على الأقل:

1) غالباً ما يكون من الصعب إنشاء إطار أخذ العينات الذي يسمح بإجراء عينة عشوائية بسيطة.

2) يمكن أن تكون نتيجة استخدام العينة العشوائية البسيطة عدداً كبيراً من السكان، أو عدداً سكانياً موزعاً على مساحة جغرافية كبيرة، مما يزيد بشكل كبير من وقت وتكلفة جمع البيانات.

3) تتميز نتائج استخدام العينة العشوائية البسيطة في أغلب الأحيان بانخفاض دقتها وخطأ معياري أكبر من نتائج استخدام الطرق الاحتمالية الأخرى.

4) نتيجة لاستخدام SRS، قد يتم تشكيل عينة غير تمثيلية. على الرغم من أن العينات التي تم الحصول عليها عن طريق أخذ عينات عشوائية بسيطة، في المتوسط، تمثل السكان بشكل كاف، فإن بعضها يمثل تحريفًا شديدًا للسكان الذين تتم دراستهم. احتمال حدوث ذلك مرتفع بشكل خاص مع حجم عينة صغير.

• أخذ عينات بسيطة غير متكررة. إجراء أخذ العينات هو نفسه، فقط البطاقات التي تحتوي على أرقام المستجيبين لا يتم إرجاعها إلى المجموعة.

1. أخذ العينات الاحتمالية المنهجية. إنها نسخة مبسطة من أخذ العينات الاحتمالية البسيطة. بناءً على قائمة عامة السكان، يتم اختيار المشاركين في فترة زمنية معينة (K). يتم تحديد قيمة K بشكل عشوائي. يتم تحقيق النتيجة الأكثر موثوقية مع مجتمع متجانس، وإلا فقد يتطابق حجم الخطوة وبعض الأنماط الدورية الداخلية للعينة (خلط العينات). العيوب: نفس الشيء كما في عينة الاحتمالية البسيطة.
2. أخذ العينات التسلسلية (العنقودية). وحدات الاختيار هي سلسلة إحصائية (الأسرة، المدرسة، الفريق، الخ). العناصر المختارة تخضع لفحص كامل. يمكن تنظيم اختيار الوحدات الإحصائية كعينة عشوائية أو منهجية. العيب: إمكانية وجود تجانس أكبر من عامة السكان.
3. أخذ العينات الإقليمية. في حالة السكان غير المتجانسين، قبل استخدام أخذ العينات الاحتمالية مع أي أسلوب اختيار، يوصى بتقسيم السكان إلى أجزاء متجانسة، وتسمى هذه العينة بأخذ عينات المنطقة. يمكن أن تشمل مجموعات تقسيم المناطق كلاً من التكوينات الطبيعية (على سبيل المثال، أحياء المدينة) وأي ميزة تشكل أساس الدراسة. تسمى الخاصية التي يتم على أساسها التقسيم بخاصية التقسيم الطبقي وتقسيم المناطق.
4. عينة "الراحة". يتضمن إجراء أخذ العينات المريح الاتصال بوحدات أخذ العينات الملائمة - مجموعة من الطلاب وفريق رياضي وأصدقاء وجيران. إذا كنت ترغب في الحصول على معلومات حول ردود أفعال الناس تجاه مفهوم جديد، فإن هذا النوع من أخذ العينات يعد معقولًا جدًا. غالبًا ما يتم استخدام أخذ العينات الملائمة للاختبار المسبق للاستبيانات.

العينات غير الاحتمالية

لا يتم الاختيار في مثل هذه العينة وفقًا لمبادئ العشوائية، ولكن وفقًا لمعايير ذاتية - التوفر، والنموذجية، والتمثيل المتساوي، وما إلى ذلك.

1. أخذ عينات الحصص - يتم إنشاء العينة كنموذج يعيد إنتاج هيكل عامة السكان في شكل حصص (نسب) للخصائص التي تتم دراستها. يتم تحديد عدد عناصر العينة ذات مجموعات مختلفة من الخصائص المدروسة بحيث تتوافق مع حصتها (نسبتها) في عموم السكان. لذلك، على سبيل المثال، إذا كان إجمالي عدد السكان لدينا يتكون من 5000 شخص، منهم 2000 امرأة و3000 رجل، ففي عينة الحصص سيكون لدينا 20 امرأة و30 رجلاً، أو 200 امرأة و300 رجل. تعتمد عينات الحصص في أغلب الأحيان على معايير ديموغرافية: الجنس، والعمر، والمنطقة، والدخل، والتعليم، وغيرها. العيوب: عادة ما تكون هذه العينات غير تمثيلية، حيث لا يمكن أخذ العديد من المعايير الاجتماعية في الاعتبار في وقت واحد. الايجابيات: المواد المتاحة بسهولة.
2. طريقة كرة الثلج. يتم بناء العينة على النحو التالي. يُطلب من كل مشارك، بدءًا من الأول، الاتصال بأصدقائه وزملائه ومعارفه الذين تنطبق عليهم شروط الاختيار ويمكنهم المشاركة في الدراسة. وبالتالي، باستثناء الخطوة الأولى، يتم تكوين العينة بمشاركة كائنات البحث أنفسهم. غالبًا ما يتم استخدام هذه الطريقة عندما يكون من الضروري العثور على مجموعات من المجيبين يصعب الوصول إليها وإجراء مقابلات معهم (على سبيل المثال، المجيبون من ذوي الدخل المرتفع، والمستجيبون الذين ينتمون إلى نفس الفئة). المجموعة المهنية، المجيبين الذين لديهم أي هوايات/اهتمامات مماثلة، وما إلى ذلك)
3. أخذ العينات التلقائية - أخذ عينات مما يسمى "أول شخص تقابله". كثيرا ما تستخدم في استطلاعات الرأي التلفزيونية والإذاعية. حجم وتكوين العينات التلقائية غير معروف مسبقًا، ويتم تحديده بواسطة معلمة واحدة فقط - نشاط المستجيبين. العيوب: من المستحيل تحديد السكان الذين يمثلهم المستجيبون، ونتيجة لذلك، من المستحيل تحديد التمثيل.
4. مسح الطريق - يُستخدم غالبًا إذا كانت وحدة الدراسة هي الأسرة. على خريطة المنطقة التي سيتم إجراء المسح فيها، يتم ترقيم جميع الشوارع. باستخدام جدول (مولد) أرقام عشوائية، يتم تحديد أعداد كبيرة. كل عدد كبيريعتبر مكونًا من 3 مكونات: رقم الشارع (2-3 أرقام أولية)، رقم المنزل، رقم الشقة. على سبيل المثال، الرقم 14832: 14 هو رقم الشارع على الخريطة، 8 هو رقم المنزل، 32 هو رقم الشقة.
5. أخذ العينات الإقليمية مع اختيار الكائنات النموذجية. إذا تم اختيار كائن نموذجي من كل مجموعة، بعد التقسيم إلى مناطق، أي كائن قريب من المتوسط ​​من حيث معظم الخصائص التي تمت دراستها في الدراسة، فإن هذه العينة تسمى منطقة مع اختيار الكائنات النموذجية.
6. أخذ العينات مشروط.
7. أخذ عينات الخبراء.
8. عينة غير متجانسة.

استراتيجيات بناء المجموعة

يتم اختيار المجموعات للمشاركة في تجربة نفسية باستخدام استراتيجيات مختلفة لضمان الحفاظ على الصلاحية الداخلية والخارجية إلى أقصى حد ممكن.

العشوائية

العشوائية، أو اختيار عشوائي، يتم استخدامه لإنشاء عينات عشوائية بسيطة. ويستند استخدام مثل هذه العينة على افتراض أن كل فرد من أفراد المجتمع من المرجح أن يتم تضمينه في العينة على قدم المساواة. على سبيل المثال، لعمل عينة عشوائية مكونة من 100 طالب جامعي، يمكنك وضع قطع من الورق عليها أسماء جميع طلاب الجامعة في قبعة، ثم إخراج 100 قطعة من الورق منها - سيكون هذا اختيارًا عشوائيًا (Goodwin J .، ص 147)....

الاختيار الزوجي

الاختيار الزوجي- استراتيجية بناء مجموعات المعاينة، حيث تتكون مجموعات الأشخاص من أشخاص متساوين من حيث المعلمات الثانوية المهمة للتجربة. هذه الاستراتيجية فعالة للتجارب باستخدام المجموعات التجريبية والضابطة مع الخيار الأفضل- انجذاب الأزواج التوأمية (أحادية وثنائية الزيجوت).

أخذ العينات الستراتومترية

أخذ العينات الستراتومترية- التوزيع العشوائي مع تخصيص الطبقات (أو العناقيد). باستخدام طريقة أخذ العينات هذه، يتم تقسيم عامة السكان إلى مجموعات (طبقات) ذات خصائص معينة (الجنس، والعمر، والتفضيلات السياسية، والتعليم، ومستوى الدخل، وما إلى ذلك)، ويتم اختيار الموضوعات ذات الخصائص المقابلة.

النمذجة التقريبية

النمذجة التقريبية- سحب عينات محدودة وتعميم الاستنتاجات حول هذه العينة على نطاق أوسع من السكان. على سبيل المثال، بمشاركة طلاب جامعيين في السنة الثانية في الدراسة، تنطبق بيانات هذه الدراسة على "الأشخاص الذين تتراوح أعمارهم بين 17 إلى 21 سنة". إن مقبولية مثل هذه التعميمات محدودة للغاية.

النمذجة التقريبية هي تشكيل نموذج يصف، بالنسبة لفئة محددة بوضوح من الأنظمة (العمليات)، سلوكها (أو الظواهر المرغوبة) بدقة مقبولة.