ما هي العينة التمثيلية؟
تعريف نموذج تمثيلي: تُعرَّف العينة التمثيلية بأنها كمية صغيرة أو مجموعة فرعية من شيء أكبر. إنه يمثل نفس الخصائص والنسب مثل تلك الخاصة بعدد أكبر من السكان.
على سبيل المثال ، ضع في اعتبارك علامة تجارية على وشك إطلاق منتج جديد في مدينة أمريكية. سيكون من المستحيل عمليا إرسال استبيان لجمع رؤى حول ميزات المنتج من كل شخص في المدينة. لذلك ، يجمع الباحثون عينة صغيرة من الأشخاص الذين سيمثلون سكان المدينة ، ويمكن نشر استطلاع عليهم لإدارة ملاحظاتهم على المنتج. هذه العينة تسمى عينة تمثيلية.
يمكن أن تكون العينة التمثيلية عبارة عن أشخاص أو حتى مواد كيميائية في دراسات علمية يمكن اختبارها في المختبر لتحليل نتيجة أي تفاعل كيميائي معين. ومع ذلك ، في هذه المدونة ، سنركز على الأشخاص ونفهم أهمية عينة تمثيلية من السكان في أبحاث السوق والجوانب المفيدة الأخرى.
لماذا يجب استخدام عينة تمثيلية في البحث؟
تسمح العينة التمثيلية للباحثين بتلخيص المعلومات التي تم جمعها لمجموعة أكبر من السكان. معظم أبحاث السوق والدراسات النفسية غير مناسبة من حيث الوقت والمال والموارد لجمع البيانات عن الجميع. من المستحيل عمليا جمع البيانات من كل شخص ، خاصة بالنسبة لعدد كبير من السكان مثل بلد بأكمله.
والخبر السار هو ، “لست بحاجة إلى القيام بذلك!”. ما هو أكثر أهمية هنا هو الحصول على عينة تمثيلية جيدة ، بحيث تذهب الغالبية العظمى من وقتك وطاقتك في الحصول على ردود من مجموعة صغيرة من الأشخاص الذين سيمثلون عددًا أكبر من السكان.
مرارًا وتكرارًا ، وظفت الدراسات البحثية مجموعة أصغر من الأشخاص لإجراء الدراسات وجمع البيانات وتحليل النتائج. دعونا نفهم أهمية عينة تمثيلية للدراسات البحثية الهامة.
أهمية عينة تمثيلية للدراسات البحثية العملية
- ستعمل عينة تمثيلية لصالحك لإجراء أبحاث سوق ناجحة. هل يمكنك أن تتخيل أن تضطر إلى مقابلة جميع الأشخاص في بلد ما أو حتى مدينة؟ قد تبدو الخطة غير عملية ، وستكون معقدة للغاية وتستغرق وقتًا طويلاً.
- العينة التمثيلية هي عدد صغير من الأشخاص الذين يعكسون مجموعة أكثر شمولاً بأكبر قدر ممكن من الدقة. ثم يمكننا تطبيق ، على سبيل المثال ، استطلاع عبر الإنترنت لعينة من السكان الذين يبحثون عنهم ليكونوا الأكثر تمثيلا للسكان المستهدفين.
- لن نحصل على نتائج أفضل إذا ، على سبيل المثال ، أرسلنا استطلاعًا دون أخذ التمثيل في الاعتبار ، ولا نعرف من يجيب عليه وما إذا كانت النتائج تمثل رأي جمهورنا المستهدف.
- إذا لم يكن لدينا تمثيل ، في الواقع ، سيكون لدينا بيانات لن تخدمنا على الإطلاق. يجب أن نضمن أن العينة تحمل الخصائص التي تهمنا للتحقيق.
- ضع في اعتبارك أنه سيكون لدينا دائمًا تحيز في العينة لأنه سيكون هناك دائمًا أشخاص لن يجيبوا على الاستبيان لأسباب مختلفة أو يجيبون عليه بشكل غير كامل. في هذه الحالة ، لا يمكننا الحصول على البيانات التي نطلبها بشكل كامل. الآن بخصوص حجم العينة ، كلما كان حجم العينة أكبر ، فمن المرجح أن تمثل المجتمع الأوسع بشكل وثيق.
- تعطينا عينة تمثيلية كبيرة يقينًا أكبر بأن الأشخاص المشمولين هم الأشخاص الذين نحتاجهم ، ونقوم أيضًا بتقليل أي تحيز محتمل. لذلك ، إذا أردنا تجنب عدم الدقة في استطلاعاتنا ، يجب أن يكون لدينا عينات تمثيلية ومتوازنة.
كيفية بناء عينة تمثيلية
يستخدم الباحثون طريقتين لبناء عينات تمثيلية – أخذ العينات الاحتمالية وأخذ العينات غير الاحتمالية
1. أخذ العينات الاحتمالية: أخذ العينات الاحتمالية هو أسلوب يختار فيه الباحث عينة من مجموعة أكبر باستخدام طريقة تعتمد على نظرية الاحتمالات. لكي يتم اعتبار المشارك عينة احتمالية ، يجب اختياره باستخدام اختيار عشوائي.
إذا كنا سنستخدم أخذ العينات الاحتمالية للحصول على عينة تمثيلية ، فإن أخذ العينات العشوائية البسيطة هو الخيار الأفضل. يتم اختيار العينة بشكل عشوائي ، مما يضمن أن يكون لكل فرد من السكان نفس احتمالية الاختيار والشمول في مجموعة العينة.
2. أخذ العينات غير الاحتمالية: أخذ العينات غير الاحتمالية هو أسلوب أخذ العينات حيث يختار الباحث العينات بناءً على حكم الباحث الذاتي بدلاً من الاختيار العشوائي. في أخذ العينات غير الاحتمالية ، ليس لجميع أفراد المجتمع فرصة للمشاركة في الدراسة ، على عكس أخذ العينات الاحتمالية ، حيث يكون لكل فرد من السكان فرصة معروفة في الاختيار.
ستساعد معرفة الخصائص الديموغرافية للعينة المختارة بلا شك في الحد من ملف تعريف العينة المطلوبة وتحديد المتغيرات التي تهمنا ، مثل الجنس والعمر ومكان الإقامة وما إلى ذلك. من خلال معرفة هذه المعايير ، قبل الحصول على المعلومات ، يمكننا التحكم في إنشاء عينة تمثيلية تتسم بالكفاءة. يجب أن نتجنب وجود عينة لا تعكس السكان المستهدفين. الفكرة هي الحصول على أدق البيانات الممكنة لنجاح مشروعنا.
تجنب أخطاء أخذ العينات من أجل تمثيل أفضل
عندما لا تكون العينة تمثيلية ، سيكون لدينا خطأ في أخذ العينات يُعرف باسم هامش الخطأ. إذا أردنا الحصول على عينة تمثيلية من 100 موظف ، يجب علينا اختيار عدد مماثل من الرجال والنساء. على سبيل المثال ، إذا كانت لدينا عينة تميل إلى نوع معين ، فسيكون لدينا خطأ في العينة.
حجم العينة ضروري ، لكنه لا يضمن أنه يمثل بدقة السكان الذين نحتاجهم. أكثر من الحجم ، يرتبط التمثيل بإطار العينة ، أي بالقائمة التي يتم اختيار الأشخاص منها ، على سبيل المثال ، جزء من الاستبيان. لذلك ، يجب أن نحرص على إدراج أشخاص من جمهورنا المستهدف في تلك القائمة لنقول إنها عينة تمثيلية.
مثال لعينة تمثيلية
تم تعيين مجموعة من المواطنين الذين يمثلون الدولة بأكملها كعينة تمثيلية على المستوى الوطني. يستخدمه الباحثون لعكس وإبراز الواقع الوطني. يمكن أن تكون تفضيلات من أي نوع أو سلوك أو ملفات تعريف اجتماعية وديموغرافية.
في أفضل حالاتها ، ستعطي العينة التمثيلية انطباعًا بأنها مجموع السكان ، بغض النظر عن مظهرها. يجب أن يتطابق عدد الرجال مقابل النساء مع النسب الوطنية ، وستكون النسبة المئوية في كل فئة عمرية أو كل منطقة مطابقة تمامًا للسكان ، إلخ. في المقاييس غير الديموغرافية (مثل ملكية المنتج أو التجزئة النفسية) ، يجب أن تتطابق العينة مع السكان.
لنأخذ مثال العمر: إذا حدد الباحث الحصص عند 16 إلى 34 ، أو من 35 إلى 54 ، أو أكبر من 55 ، فسيتم تمثيل العينة ضمن هذه النسب. ولكن إذا قام بتحليل الفئات العمرية من 16 إلى 20 ، و 21 أ 30 ، و 31 إلى 40 ، وما إلى ذلك ، فليس هناك ما يضمن أن العينة ستظل صحيحة.
يعتمد مدى إمكانية التحكم في الحصة في عينة ما على حجم العينة والبيانات المرجعية المتاحة في المسح. ست فترات من العمر ، وجنسان ، و 15 منطقة تنشئ شبكة من 180 خلية. إذا كان حجم العينة 100 فقط ، فلا يمكن ملء جميع الخلايا. حتى مع وجود حجم أكبر للعينة ، قد يتطلب القسم نصف شخص فقط ، وبالتالي لن يحتوي على البيانات فيه.
يمكن استخدام الترجيح لجعل العينة أكثر تمثيلاً. كبديل للخلايا المتداخلة ، يمكن هيكلة خلايا الحصص بشكل مستقل. العيب هنا هو أنه قد تكون هناك “فجوات” كبيرة في العينة. إذا كان كل الشباب رجالًا ، على سبيل المثال ، فلن يكون من الممكن استخدام الترجيح لتصحيح الفجوات.
