العينة في البحث العلمي: التعريف، الأنواع، والمعادلة مع أمثلة

غالبًا ما يبحث الباحثون عن العينة المناسبة في البحث العلمي سواء لإجراء دراسة تسويقية أو بحث ميداني في مجال محدد. العينة أو المستجيبين في هذا النوع من الأبحاث قد يتم اختيارهم من مجموعة من العملاء أو المستخدمين المعروفين أو غير المعروفين.

وفي كثير من الأحيان، يعرف الباحث الملف الشخصي للمستجيب النموذجي، لكنه لا يملك إمكانية الوصول إليهم لإتمام الدراسة. في مثل هذه الحالات، تلجأ فرق البحث إلى مؤسسات متخصصة توفر لهم لوحات من المستجيبين (Panels) أو تبيع بياناتهم بهدف استكمال الأبحاث والاستبيانات.

قد تكون هذه العينات من السكان العامين الذين تنطبق عليهم معايير ديموغرافية محددة، أو من فئات خاصة ذات خصائص معينة. واختيار هؤلاء المستجيبين بدقة يُعد أمرًا حاسمًا في نجاح أي دراسة بحثية.

في هذا المقال، سنستعرض بالتفصيل ما هي العينة في البحث العلمي، وأنواع العينات، وطرق اختيارها بالأمثلة، بالإضافة إلى طريقة حساب حجم العينة ومزايا استخدام العينات في الأبحاث.

ما هي العينة في البحث العلمي؟

العينة هي مجموعة فرعية من البيانات يتم اختيارها من مجتمع أكبر باستخدام طريقة اختيار محددة مسبقًا. تُعرف عناصر هذه المجموعة باسم وحدات العينة أو نقاط الملاحظة.

اختيار العينة هو وسيلة فعالة لإجراء البحث، إذ إن دراسة المجتمع بأكمله غالبًا ما تكون مستحيلة أو مكلفة أو تستغرق وقتًا طويلًا. لذلك، فإن تحليل العينة يمنح الباحث رؤى قابلة للتعميم على المجتمع ككل.

على سبيل المثال، إذا أراد مصنع للهواتف الذكية إجراء دراسة حول الخصائص التي يفضلها طلاب الجامعات الأمريكية، فلن يكون من الممكن دراسة كل الطلاب. فخلال عام 2016/2017 كان هناك أكثر من 24.7 مليون طالب في الجامعات الأمريكية، وهو عدد ضخم يصعب تغطيته.

لذا، يمكن للباحث اختيار عينة من الجامعات حسب الموقع الجغرافي، ثم أخذ عينة من الطلاب داخل هذه الجامعات، مما يتيح عددًا كافيًا لتمثيل المجتمع المستهدف. عادةً ما يكون حجم المجتمع في أبحاث السوق ضخمًا جدًا، ومن غير العملي إجراء حصر كامل له.

لذلك، تمثل العينة جزءًا يمكن التحكم فيه من المجتمع. ومن خلال الاستبيانات والاستطلاعات، يتم جمع البيانات من هذه العينة وتحليلها لاستخلاص استنتاجات تُطبَّق على المجتمع الأكبر.

اعرف المزيد

أنواع العينات: منهجيات اختيار العينات الاحتمالية بالأمثلة

تُعرف عملية استخراج العينة باسم طريقة أخذ العينات (Sampling Method)، وهي جزء أساسي من تصميم البحث العلمي. فهذه الطريقة تحدد البيانات الكمية والنوعية التي يمكن جمعها في الدراسة.

وتُقسَم أنواع العينات في البحث العلمي إلى نوعين رئيسيين:

1. العينات الاحتمالية (Probability Sampling)

2. العينات غير الاحتمالية (Non-Probability Sampling)

أولًا: العينات الاحتمالية

في العينات الاحتمالية، يتم اختيار عناصر العينة من المجتمع باستخدام نظرية الاحتمالات، بحيث يحصل كل فرد على فرصة متساوية في أن يكون جزءًا من العينة. هذا يعني أن التحيز في الاختيار شبه معدوم، وأن النتائج أكثر تمثيلًا للمجتمع.

تُحدد معايير الاختيار مسبقًا ضمن تصميم البحث، وتُعتبر عنصرًا أساسيًا لضمان جودة النتائج.

1. العينة العشوائية البسيطة (Simple Random Sampling)

تُعدّ طريقة العينة العشوائية البسيطة من أكثر الطرق مباشرة لاختيار العينة. في هذه الطريقة، يكون لكل فرد في المجتمع فرصة متساوية للمشاركة في الدراسة. يتم اختيار عناصر هذه العينة بشكل عشوائي تمامًا، بحيث تكون احتمالية اختيار كل فرد متساوية.
على سبيل المثال، إذا أراد عميد جامعة جمع آراء الطلاب حول جودة التدريس ومستوى التعليم، فيمكن اعتبار جميع طلاب الجامعة البالغ عددهم 1000 طالب مجتمع الدراسة. ومن ثم يمكن اختيار أي 100 طالب بشكل عشوائي ليكونوا جزءًا من العينة.

2. العينات العنقودية (Cluster Sampling)

العينة العنقودية هي نوع من أساليب أخذ العينات يتم فيه تقسيم مجتمع الدراسة إلى مجموعات (عناقيد) متساوية. يتم تحديد هذه العناقيد وإدراجها في العينة بناءً على معايير ديموغرافية محددة مسبقًا مثل العمر أو الموقع الجغرافي أو الجنس، وغيرها.
تُسهل هذه الطريقة على الباحث أو مُنشئ الاستبيان استخلاص استنتاجات عملية من البيانات التي يتم جمعها. على سبيل المثال، إذا أرادت إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA) جمع بيانات حول الآثار الجانبية للأدوية، يمكنها تقسيم الولايات المتحدة إلى عناقيد متميزة (مثل الولايات المختلفة)، ثم إجراء الدراسات البحثية على المستجيبين داخل هذه العناقيد.
تُساعد هذه الطريقة في جعل عملية جمع البيانات أكثر عمقًا وتُنتج رؤى سهلة الفهم والتطبيق.

3. العينة المنتظمة (Systematic Sampling)

العينة المنتظمة هي أسلوب يقوم فيه الباحث باختيار المستجيبين على فترات منتظمة من المجتمع. تعتمد هذه الطريقة على اختيار نقطة بداية، ثم تحديد المستجيبين وفق فاصل ثابت مسبقًا.
على سبيل المثال، عند اختيار 1000 متطوع للأولمبياد من قائمة تضم 10,000 متقدم، يُعطى كل متقدم رقمًا من 1 إلى 10,000. ثم يتم البدء من الرقم 1 واختيار كل متقدم بفاصل 10 أرقام، للحصول في النهاية على عينة مكونة من 1000 متطوع.

4. العينة العشوائية الطبقية (Stratified random sampling):

العينة العشوائية الطبقية هي طريقة يتم فيها تقسيم مجتمع الدراسة إلى فئات مميزة مسبقًا أثناء مرحلة تصميم البحث. في هذه الطريقة، لا تتداخل الفئات (أو الطبقات) مع بعضها البعض، لكنها مجتمعة تمثل المجتمع ككل.
على سبيل المثال، إذا أراد الباحث دراسة أفراد من خلفيات اجتماعية واقتصادية مختلفة، يمكنه تصنيف المستجيبين حسب دخلهم السنوي. وبذلك تتكون مجموعات أصغر (طبقات)، ثم يتم اختيار عدد من الأفراد من كل طبقة لإجراء الدراسة البحثية عليهم.

ثانيًا: العينات غير الاحتمالية

في العينات غير الاحتمالية، يعتمد اختيار المشاركين على تقدير الباحث وخبرته، وليس على نظرية الاحتمال. يُستخدم هذا النوع من العينات عادةً في البحوث الاستكشافية أو الأولية، حيث الهدف هو بناء فرضية مبدئية حول الموضوع.

ولا يحصل كل فرد في المجتمع على فرصة متساوية للمشاركة، بل يتم تحديد من يُدرج في العينة بعد الاختيار.

تشمل أنواع العينات غير الاحتمالية ما يلي:

1. العينة العرضية (Convenience sampling):

تشير العينة العرضية ببساطة إلى سهولة وصول الباحث إلى المشاركين. لا توجد طريقة علمية دقيقة لاختيار هذه العينة، إذ لا يمتلك الباحث سلطة حقيقية على اختيار عناصرها، ويتم الاختيار بناءً على القرب الجغرافي أو سهولة الوصول وليس على أساس التمثيل الإحصائي. تُستخدم هذه الطريقة في العينات غير الاحتمالية عندما تكون هناك قيود زمنية أو مالية في جمع البيانات.
على سبيل المثال، في حالة الباحثين الذين يُجرون استبيانًا داخل مركز تجاري لمعرفة احتمالية استخدام الناس لعطر جديد من شركة عطور، يتم اختيار المشاركين بناءً على قربهم من منصة الاستبيان واستعدادهم للمشاركة في البحث

2. العينة الحكمية أو الهادفة (Judgemental / Purposive sampling):

العينة الحكمية أو الهادفة هي طريقة يقوم فيها الباحث باختيار العينة بناءً على تقديره الشخصي وطبيعة الدراسة وفهمه للجمهور المستهدف. في هذا النوع من العينات، يتم اختيار الأفراد الذين يطابقون معايير البحث وأهدافه فقط، بينما يتم استبعاد البقية.
على سبيل المثال، إذا كان موضوع البحث هو معرفة الجامعة التي يفضلها الطلاب لدراسة الماجستير، وكان السؤال المطروح: “هل ترغب في دراسة الماجستير؟”، فكل من يجيب بـ “لا” يتم استبعاده من العينة.

3. العينة الكروية أو المتسلسلة (Snowball sampling):

العينة الكروية أو عينة الإحالة المتسلسلة هي نوع من العينات غير الاحتمالية تُستخدم عندما يكون المشاركون ذوي صفات نادرة أو يصعب الوصول إليهم. في هذه الطريقة، يقوم الأفراد المشاركون في الدراسة بترشيح أشخاص آخرين للمشاركة بناءً على معرفتهم بهم، مما يتيح للباحث الوصول إلى فئات يصعب تحديدها مباشرة.
على سبيل المثال، عند جمع بيانات حول موضوع حساس مثل مرض الإيدز، قد لا يكون المشاركون مستعدين لتقديم معلومات مباشرة. في هذه الحالة، يمكن للباحث التواصل مع أشخاص لديهم معرفة أو علاقة بهذه الفئة، وطلب مساعدتهم في الوصول إلى المشاركين المناسبين أو جمع البيانات منهم.

4. العينة الحصصية (Quota sampling):

العينة الحصصية هي طريقة يختار فيها الباحث العينة بناءً على فئات أو شرائح محددة مسبقًا (حصص). الخاصية الأساسية في هذه الطريقة هي أن كل شخص ينتمي إلى فئة واحدة فقط ولا يمكن أن يكون في فئتين مختلفتين.
على سبيل المثال، إذا أراد مصنع أحذية معرفة رأي جيل الألفية حول علامته التجارية مع الأخذ بعين الاعتبار عوامل مثل الراحة أو السعر، يمكن أن يختار الباحث فقط النساء من جيل الألفية لهذه الدراسة، لأن الهدف هو جمع آراء النساء حول أحذية السيدات.

كيفية تحديد حجم العينة

كما تعلمنا سابقًا، فإن تحديد حجم العينة المناسب يُعدّ أمرًا أساسيًا لنجاح عملية جمع البيانات في أي دراسة بحث سوق. لكن هل هناك رقم “صحيح” لحجم العينة؟ وما العوامل التي تحدد هذا الحجم؟ وما طرق توزيع الاستبيان المناسبة؟

لفهم كل ذلك وإجراء حساب دقيق لحجم العينة المناسب، يجب أولًا معرفة أربعة متغيرات أساسية تُشكّل الخصائص الجوهرية لأي عينة، وهي:

• حجم المجتمع (Population size):

يقصد به جميع الأفراد أو العناصر التي يمكن أن تشملها الدراسة البحثية. في معظم الحالات، يكون هذا العدد كبيرًا جدًا — فعلى سبيل المثال، يبلغ عدد سكان الولايات المتحدة حوالي 327 مليون نسمة.
لكن في أبحاث السوق، من المستحيل عمليًا دراسة المجتمع بالكامل، لذا يتم اختيار عينة تمثيلية منه.

• هامش الخطأ (Margin of error) أو فاصل الثقة (Confidence interval):

يُعبَّر عنه بنسبة مئوية، وهو مقياس إحصائي يوضح مدى الثقة بأن العينة المختارة تمثل آراء المجتمع ككل. تساعد هذه النسبة في التحليل الإحصائي لتحديد العينة المثالية وتحديد مقدار الخطأ المقبول في نتائج العينة مقارنةً بالمجتمع الأصلي.

• مستوى الثقة (Confidence level):

يقيس هذا المؤشر مدى احتمال أن يقع المتوسط الحقيقي ضمن نطاق فاصل الثقة. أكثر مستويات الثقة شيوعًا في الأبحاث هي 90%، 95%، و99%، حيث يشير المستوى الأعلى إلى دقة أكبر ولكن يتطلب حجم عينة أكبر.

• الانحراف المعياري (Standard deviation):

يُعبّر عن مدى التباين أو الاختلاف في إجابات العينة. ويُعتبر الرقم الآمن الذي يُستخدم عادة في الحسابات هو 0.5، لأنه يفترض أقصى قدر من التباين، وبالتالي يضمن أن يكون حجم العينة كافيًا لتمثيل المجتمع بشكل دقيق.

حساب حجم العينة (Calculating Sample Size)

لحساب حجم العينة المناسب، تحتاج إلى معرفة المعلمات التالية:

• قيمة Z (Z-score): يمكن العثور على قيمة Z من الجداول الإحصائية الخاصة بفواصل الثقة.

• الانحراف المعياري (Standard deviation)

• هامش الخطأ (Margin of error)

• مستوى الثقة (Confidence level)

ولإجراء الحساب، تُستخدم الصيغة التالية:

 

لنطبّق المثال التالي:

• مستوى الثقة (Confidence level): ‎90%

• الانحراف المعياري (Standard deviation): ‎0.6

• هامش الخطأ (Margin of error): ±4%

الخطوات الحسابية:

النتيجة:

يجب أن يكون حجم العينة المطلوب هو 603 مشاركًا ليمثل المجتمع الإحصائي بدقة بناءً على المعطيات السابقة.

يمكنك استخدام حاسبة حجم العينة من QuestionPro لتحديد حجم العينة المناسب تلقائيًا، مع مراعاة حجم المجتمع وهامش الخطأ ومستوى الثقة، دون الحاجة لإجراء الحساب يدويًا.

---

تم تقدير حجم سوق جمع العينات العالمي بنحو 636.56 مليون دولار أمريكي في عام 2024، ومن المتوقع أن يرتفع ليصل إلى 1.35 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2032، محققًا معدل نمو سنوي مركب يبلغ 9.9% خلال فترة التوقع.

---

مزايا استخدام العينات في البحث العلمي

كما أوضحنا سابقًا، هناك العديد من الفوائد لاستخدام العينة في البحث، ومن أبرزها:

1. تقليل التكلفة والوقت:

   يقلّ عدد الأشخاص الذين يجب التواصل معهم عند استخدام عينة بدلاً من دراسة المجتمع بأكمله، مما يقلل التكلفة والوقت المستغرق في البحث. على سبيل المثال، الفرق كبير بين إجراء دراسة على ملايين الأشخاص وبين دراسة عينة ممثلة فقط.

2. تقليل الموارد المطلوبة:

   بما أن عدد المشاركين في العينة أقل بكثير من عدد أفراد المجتمع الكلي، فإن الموارد البشرية والمادية اللازمة تكون أيضًا أقل. فعدد العاملين المطلوبين لدراسة عينة صغيرة يقل بشكل ملحوظ مقارنة بدراسة المجتمع بأكمله.

3. دقة البيانات:

   تمثل العينة المجتمع الإحصائي بدقة، مما يجعل البيانات المجمّعة أكثر موثوقية. كما أن المشاركين في العينة غالبًا ما يكونون أكثر استعدادًا للإجابة، ما يقلل معدل الانسحاب من الاستبيان ويزيد من مصداقية النتائج.

4. بيانات أكثر عمقًا وشمولاً:

   نظرًا لقلة عدد المشاركين، يمكن للباحثين تخصيص وقت وجهد أكبر لكل مستجيب، مما يؤدي إلى بيانات أكثر تفصيلاً وجودة.

5. إمكانية تعميم النتائج:

   بما أن العينة تمثل المجتمع بدقة، يمكن تعميم النتائج المستخلصة من العينة على المجتمع الأكبر بثقة.

كيف يمكن لـ QuestionPro أن تساعدك؟

لجمع بيانات دقيقة وتقليل التحيّز في العينة، يُنصح بتطبيق أساليب ضبط صارمة واستخدام أدوات موثوقة لاختيار المشاركين. وإذا كنت بحاجة إلى مساعدة في اختيار عينة مثالية لمشروعك البحثي القادم، يمكنك التواصل مع فريقنا عبر البريد الإلكتروني: [email protected]. نحن في QuestionPro نمتلك أكثر من 22 مليون مشارك حول العالم جاهزين للمساعدة في أبحاثك السوقية.

الخاتمة

قدّم هذا المقال نظرة شاملة حول تعريف العينة، وأنواعها، وصيغ حسابها، وأمثلتها التطبيقية. ومن خلال فهم هذه الأنواع واستخدام الصيغ المناسبة لتحديد حجم العينة، يستطيع الباحثون اتخاذ قرارات أكثر دقة عند تصميم دراساتهم وتحليل بياناتهم.

تُعتبر العَيّنة أداة مهمة تمكّن الباحثين من الوصول إلى نتائج دقيقة وقابلة للتعميم دون الحاجة إلى دراسة المجتمع بأكمله. وباختيار الطريقة والحجم المناسبين، يمكن ضمان جودة النتائج وثباتها.

يمكنك الاستفادة من نماذج الاستبيانات الجاهزة من QuestionPro لتصميم استبيانات احترافية تناسب جمهورك المستهدف.

فعند إنشاء الاستبيانات عبر الإنترنت لعملائك أو موظفيك أو طلابك، من المهم طرح الأسئلة المناسبة التي ترتبط بأهداف البحث، لأن الأسئلة غير الملائمة قد تؤدي إلى انسحاب المشاركين قبل إكمال الاستبيان.

أنشئ حسابك الآن