أنواع العيّنات في البحث العلمي
يعتبر جمع العيّنات وتحليلها خطوة أساسية تعكس نظرة شاملة حول البيانات بشكل عام. تتوافر طريقتان رئيسيتان لجمع العينات، حيث يتم استخدام كل منهما وفقًا لأهداف البحث، وهما: الطرق الاحتمالية والطرق غير الاحتمالية. إليك أهم أنواع العينات الاحتمالية المستخدمة في الأبحاث العلمية.
تستند طرق جمع العينات الاحتمالية إلى الاختيارات العشوائية، مما يتيح الحصول على نتائج إحصائية تمثل البيانات بشكل دقيق. تتضمن هذه الطرق أربعة أنواع رئيسية:
العيّنات العشوائيّة البسيطة
تُمنح كل عنصر في مجموعة الدراسة فرصة متساوية للاختيار من قبل الباحث. تعتمد هذه الطريقة على الاختيار العشوائي المطلق. على سبيل المثال، يمكن اختيار عيّنة عشوائية تتألف من 50 فردًا من إجمالي مجموعة تتكون من 1000 فرد.
العينات المنتظمة
تتميز هذه الطريقة بسهولتها مقارنةً بالعيّنات العشوائية البسيطة، حيث يتم تقسيم المجموعة إلى فترات، ويُختار العناصر بشكل منتظم من كل فترة. على سبيل المثال، يمكن ترتيب موظفي شركة أبجديًا، ثم تقسيمهم إلى مجموعات كل منها يتكون من 12 موظفًا، واختيار العنصر الثالث من كل مجموعة.
العينات الطبقيّة
تعتبر العيّنات الطبقية أكثر دقة من الأنواع السابقة، حيث تتطلب تقسيم المجموعة الأصلية إلى مجموعات فرعية تُعرف بالطبقات، ويكون ذلك وفق أسس معينة مثل العمر، أو الجنس، أو الوظيفة. يتم جمع عيّنات من كل طبقة بطريقة عشوائية. على سبيل المثال، إذا كان مدير شركة يرغب في سحب عيّنة تتكون من 100 فرد تشمل الذكور والإناث بشكل متوازن، يجب النظر في أعداد كل فئة، فإذا كان هناك 600 ذكر و400 أنثى، يتم اختيار 60 موظفًا و40 موظفة بطريقة عشوائية.
العينات العنقوديّة
تشبه هذه العيّنات العيّنات الطبقية من حيث أنه يجب تقسيم المجموعة الأصلية إلى مجموعات فرعية. ومع ذلك، ينبغي أن تتمتع كل عنصر في المجموعة الفرعية بخصائص مشابهة لبقية العناصر في المجموعة. يقوم الباحث باستخدام هذا النوع من العيّنات عندما تكون الأعداد في المجموعة الأصلية كبيرة، مما يسهل تقسيم العمل. على سبيل المثال، يتم أخذ عينات من سكان منطقة معينة عندما تكون الأعداد كبيرة والخصائص متباينة.
أخطاء أخذ العينات
يمكن أن يقع الباحث في أخطاء أثناء إجراء البحث، مما قد يؤدي إلى مشاكل كبيرة تؤثر على موثوقية البحث وقيمته. من بين أهم أسباب الأخطاء في العينات هو وجود عيّنات صغيرة جدًا، مما يجعلها غير ممثلة للمجموعة الكلية. لذا يُعتبر أن العيّنات الكبيرة تساعد في تقليل نسبة الأخطاء، ولكن قد يتطلب ذلك وقتًا وجهدًا كبيرين.