مقدمة الحقائق (2026): في عالم يتسارع فيه جمع البيانات وتحليلها، يزداد الاعتماد على العينات البحثية الدقيقة والممثلة. مع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، أصبحت القدرة على اختيار العينة المناسبة أمرًا حاسمًا للحصول على نتائج موثوقة وقابلة للتطبيق في مجالات متعددة، بدءًا من التسويق الرقمي وصولًا إلى الدراسات الطبية. هذا الدليل يهدف إلى تزويدك بالمعرفة والأدوات اللازمة لاختيار العينات البحثية بفعالية في هذا العصر الرقمي.
كل ما تحتاج معرفته عن العينات البحثية
يعتمد الباحث في بحثه على اختيار عيّنة محدّدة من المجتمع الذي يخضع له بحثه. ويقوم باختيار هذه العيّنة تبعاً لأساليب معيّنة. ويعتمد اختيار العيّنة على تحديد هدف البحث. وتحديد مجتمع البحث. وتحديد عيّنة ممثلة. ثم اختيار عيّنة مناسبة. ويتوفر نوعان رئيسيان من العيّنات التي يمكن للباحث استخدامها في بحثه. كما ينشق تحت كل نوع منها مجموعة من العيّنات التي تختلف عن بعضها البعض في طرق اختيارها.
العيّنات الاحتمالية: دليلك المفصل
العيّنات الاحتمالية هي أنواع من العينات التي تعتمد على مبدأ الاحتمالية في اختيار أفرادها، مما يضمن تمثيلًا أفضل للمجتمع الأصلي. إليك الأنواع الرئيسية:
- العيّنة العشوائية البسيطة: يعتمد اختيارها على تساوي احتمال اختيار جميع أفراد مجتمع البحث. ولمنع حدوث التحيز في اختيار أفراد العيّنة يتم الاستعانة ببعض الطرق الميكانيكية مثل القرعة وجداول الأعداد العشوائية.
- العيّنة العشوائية الطبقيّة: يتم اختيارها على مرحلتين. وتتمثل المرحلة الأولى في تحليل مجتمع البحث ودراسة كافّة خصائصه وطبقاته. أمّا المرحلة الثانية فتتمثل في اختيار أفراد العيّنة بشكل عشوائي بناءً على صفات مجتمع البحث.
- العيّنة العشوائيّة متعدّدة المراحل: يتم اللجوء إل هذه العيّنة عندما يكون مجتمع البحث كبير جداً. حيث يتمّ تقسيم مجتمع البحث إلى عدّة أقسام تبعاً للمساحة أو الطبقات أو المستوى التعليمي. وذلك بحسب ما تتطلبه الدراسة. ثمّ اختيار عيّنة منتظمة أو عيّنة عشوائية بسيطة تمثل كل قسم من أقسام مجتمع البحث.
- العيّنة المنتظمة: يتم اختيار أفرادها من خلال انتقائهم بشكل منظم من جداول الأعداد العشوائية. ففي حال تكون مجتمع البحث من 500 شخص وأراد الباحث اختيار 50 منهم لعيّنة البحث. فيبدأ باختيار رقم محدد وليكن رقم 2 ثمّ ضمّ اسم الشخص الذي يقع بجواره ضمن العيّنة المنتظمة. وبعدها يكون عليه إضافة العدد 10 إلى رقم 2 وبذلك يحصل على الاسم الثاني لعيّنة البحث. وهكذا حتى يحصل على 50 اسم من ضمن الجدول العشوائي.
- عيّنة المساحة: تستخدم عيّنة المساحة في الدراسات التي تشمل أماكن جغرافية مختلفة ومتباعدة. وتعتمد على اختيار عيّنة عشوائية أو منتظمة من الأماكن الجغرافية (كالمدن مثلاً) التي تقع ضمن مجال الدراسة. ثم اختيار عيّنة عشوائية أو منتظمة من الأحياء المكونة لكل مدينة من مدن العيّنة السابقة. ثم اختيار مسكن محدد من كل حي من الأحياء المحددة في العيّنة المكونة للأحياء. وهكذا.
- العيّنة المقيّدة: يبدأ اختيار هذه العيّنة من خلال حصر الأفراد الذين تنطبق عليهم شروط الدراسة من مجتمع البحث. ثم تحديد العيّنة من أولئك الأفراد. مع الحرص على تطبيق قواعد الاختبار.
العيّنة اللا احتمالية: متى نستخدمها؟
العيّنات اللا احتمالية هي تلك التي لا تعتمد على الاحتمالية في اختيار أفرادها، وغالبًا ما تستخدم في الدراسات الاستكشافية أو عندما تكون الموارد محدودة:
- العيّنة العمديّة: يعتمد الباحث في اختيارها على خبرته ومقدرته على تشكيل العيّنة التي يرى بأنها الأنسب للدراسة التي يقوم بها.
- عيّنة الحصص: تندرج تحت العيّنة العمدية. وتعتمد على الاختيار المتعمد لمجموعة من الأشخاص الذين تنطبق عليهم شروط معيّنة داخل مجتمع البحث. وغالباً ما يتم اللجوء إلى هذه العيّنة عند جمع معلومات حول الرأي العام تجاه معضلة معيّنة.
- العيّنة الفرضيّة: يتم اللجوء إليها في الحالات التي لا يمتلك فيها الباحث أي خيارات في تحديد مجتمع البحث أو العناصر المكوّنة له.
- العيّنة النمطيّة: تعتمد على اختيار عناصر جديدة للبحث تكون على نفس نمط مجتمع البحث الذي تم استخراجها منه.
- عيّنة الصدفة: وهو أن يقوم الدارس باختيار الأفراد الذين يلتقي بهم صدفةً ليشكلوا عيّنة البحث.
- العيّنة العدديّة: تتشابه هذه العيّنة في طريقة اختيارها مع العيّنة الطبقية. حيث يقوم الدارس باختيار مجتمع البحث اعتماداً على خبرته ومعرفته المسبقة بالمعلومات الإحصائية.
الخلاصة: ملخص الخطوات لاختيار العينة المثالية
- تحديد هدف البحث بوضوح.
- تحديد مجتمع البحث بدقة.
- اختيار نوع العينة المناسب (احتمالية أو لا احتمالية).
- تطبيق طريقة الاختيار المناسبة لكل نوع عينة.
- التحقق من تمثيل العينة للمجتمع الأصلي.
