مصطلح "أخذ العينات" له معنى مزدوج. يعد هذا إجراءً لاختيار عناصر الكائن قيد الدراسة ومجموعة عناصر الكائن المختارة للفحص المباشر.

يُطلق على مجموع جميع عناصر موضوع البحث الاجتماعي اسم عامة السكان. يتم تعريف الجزء من المجتمع الذي تم اختياره للدراسة المباشرة على أنه مجتمع العينة، والذي يسمى أحيانًا بالعينة. سيكون مجتمع العينة تمثيليًا (ممثلًا) إذا كان يعكس البنية والخصائص والخصائص الأساسية لعامة السكان، أي. يمثل نموذجا مصغرا منه.

وبحسب طرق اختيار الوحدات في مجتمع العينة يمكن أن تكون العينة عشوائية أو غير عشوائية. أصناف أخذ العينات العشوائية هي أخذ عينات عشوائية أو ميكانيكية بسيطة، متداخلة وطبقية.

أساس العينة العشوائية (الميكانيكية) البسيطة هو قائمة بجميع المستجيبين المحتملين الذين يشكلون السكان. يتم تعيين رقم تسلسلي لكل منهم، والذي يتم نقله إلى بطاقة منفصلة، ​​ثم من الرقم الإجماليمن هذه البطاقات ذات الأرقام العشوائية، كما هو الحال في اليانصيب، يتم تحديد الرقم المطلوب، والذي سيشكل مجتمع العينة.

إلى جانب الطرق المشار إليها لتشكيل مجتمع العينة، يتم استخدام الاختيار المنهجي أيضًا في هذا النوع من أخذ العينات. وفي هذه الحالة يتم اختيار المستجيبين من خلال خطوة معينة يتم تحديدها من خلال قسمة حجم المجتمع بأكمله على حجم مجتمع العينة. على سبيل المثال، يبلغ إجمالي عدد السكان 2 ألف شخص، وعدد سكان العينة 200. وبالتالي فإن خطوة اختيار المستجيبين ستكون تساوي 10. أي أنه سيتم تضمين كل عُشر إجمالي عدد السكان في مجتمع العينة. إذا كان إجمالي عدد السكان أكبر، فسيتم استخدام جدول الأرقام العشوائية لتحديد مجتمع العينة.

في ممارسة البحث الاجتماعي، تعد طريقة اختيار العش شائعة جدًا، والتي تتضمن اختيار ليس أفرادًا، ولكن مجموعات من الأشخاص (مجموعات العمل والفرق) كوحدات بحثية، يليها مسح كامل لهم. يتم ضمان تمثيل العينة العنقودية من خلال أقصى قدر من التشابه في تكوين المجموعات.

مع أخذ العينات الطبقية، يتم تحديد الطبقات (الطبقات) التي تتميز بأكبر قدر من التجانس في عموم السكان.

داخل كل طبقة يتم أخذ عينة عشوائية بسيطة (ميكانيكية).

يعتمد أخذ العينات غير العشوائية على الاختيار الواعي والهادف للوحدات في مجتمع العينة. ويتم تمثيلها بالاختيار التلقائي والحصص، بالإضافة إلى "طريقة المصفوفة الرئيسية".

يُستخدم الاختيار التلقائي بشكل أساسي في الدراسات التجريبية ويتضمن اختيار "أول شخص تصادفه". يمكن أن يكون المثال التوضيحي لهذه الطريقة هو الدراسات الاستقصائية البريدية للقراء الدوريين أو الدراسات الاستقصائية للمشترين الذين يشترون نوعًا أو آخر من المنتجات. وبما أنه من الصعب في هذه الحالة تقييم مدى تمثيل العينة، فإن استنتاجات الدراسة تنطبق فقط على السكان الذين شملهم الاستطلاع.

تشير طريقة "كرة الثلج" أيضًا إلى الاختيار التلقائي، عندما يتم البحث عن بعض المستجيبين بناءً على طلب من الآخرين. على سبيل المثال، من الضروري إجراء مقابلات مع 200 شخص حول مشكلة ما، ولكن عناوين عشرة أشخاص فقط معروفة، والذين يستمر البحث عن مستجيبين آخرين حتى يتم الوصول إلى حجم العينة المطلوب.

لتنفيذ اختيار الحصص، هناك حاجة إلى معلومات حول عدد من خصائص عامة السكان. لكل منهم، يتم وضع الحصص (جزء، حصة)، مما يعكس في نسبة معينة جميع خصائص عامة السكان. في مثل هذا الاختيار، على سبيل المثال، النسبة المئوية لتمثيل الرجال، وأعمارهم، وتعليمهم، ومهنتهم، الوضع العائليأو الانتماء العرقي أو الإقليمي ، وما إلى ذلك.

يتم تشكيل عينة الحصص بشكل هادف من قبل القائمين على المقابلات بما يتوافق مع معايير الحصص. عند إنشاء الحصص، تكون المهمة الرئيسية للقائم بالمقابلة هي التأكد من استيفاء شروط الاختيار العشوائي، والتي بموجبها يكون لكل عنصر من عناصر السكان فرصة متساوية لإدراجه في العينة.

تعتبر طريقة الصفيف الرئيسية ملائمة في الدراسات التجريبية لتحديد أي منها مسألة أمان. عند استخدام هذه الطريقة، يكون حجم العينة 60-70% من حجم العينة.

في تكوين مجتمع العينة دور مهميلعب دورا في تحديد حجمه أو عدده. يتم تحديد حجم العينة حسب درجة التجانس أو عدم التجانس في عموم السكان وعدد الخصائص التي تميزه. كلما كان المجتمع أكثر تجانسا، كلما كان حجم العينة المطلوبة أصغر.

يحدد نوع العينة تفاصيل حساب حجم مجتمع العينة لكل نوع من أنواعه باستخدام صيغ معينة. وكقاعدة عامة، فإن حجم العينة، اعتمادا على عمق الدراسة وأهدافها وغاياتها، هو 5-10٪ من عموم السكان.

أهداف التعلم

1. التمييز بوضوح بين مفهومي التعداد (التأهيل) وأخذ العينات.
   
2. معرفة جوهر وتسلسل المراحل الست التي ينفذها الباحثون للحصول على عينة سكانية.
   
3. تحديد مفهوم "إطار أخذ العينات".
   
4. اشرح الفرق بين الاحتمالية وأخذ العينات الحتمية.
   
5. التمييز بين أخذ العينات ذات الحجم الثابت وأخذ العينات متعددة المراحل (المتسلسلة).
   
6. اشرح ما هو أخذ العينات الهادف ووصف نقاط القوة والضعف فيه.
   
7. تحديد مفهوم أخذ عينات الحصص.
   
8. اشرح ما هي المعلمة في إجراء أخذ العينات.
   
9. اشرح ما هي المجموعة المشتقة؟
   
10. اشرح لماذا يعتبر مفهوم توزيع العينات مفهوما أساسيا في الإحصاء.

لذا فقد قام الباحث بتحديد المشكلة بدقة وتأمين تصميم البحث وأدوات جمع البيانات المناسبة لحلها. يجب أن تكون المرحلة التالية من عملية البحث هي اختيار العناصر التي سيتم فحصها. من الممكن مسح كل عنصر من عناصر مجموعة سكانية معينة عن طريق إجراء إحصاء كامل لهؤلاء السكان. يسمى المسح الكامل للسكان بالتعداد. هناك احتمال آخر. يتم إخضاع جزء معين من السكان، وهو عينة من عناصر مجموعة كبيرة، للمسح الإحصائي، وبناء على البيانات التي تم الحصول عليها من هذه المجموعة الفرعية، يتم استخلاص استنتاجات معينة فيما يتعلق بالمجموعة بأكملها. تعتمد إمكانية تعميم النتائج التي تم الحصول عليها من بيانات العينة على مجموعة أكبر على الطريقة التي تم بها جمع العينة. سيتم تخصيص جزء كبير من هذا الفصل لكيفية اختيار العينة ولماذا يجب أن يتم ذلك.

التعداد (التأهيل)
التعداد الكامل للسكان.
عينة
مجموعة من عناصر مجموعة فرعية من مجموعة أكبر من الكائنات.

يمكن أن يشير مفهوم "السكان" أو "التجميع" ليس فقط إلى الأشخاص، ولكن أيضًا إلى الشركات العاملة في الصناعة التحويلية، أو مؤسسات البيع بالتجزئة أو الجملة، أو حتى إلى الأشياء غير الحية تمامًا، مثل الأجزاء المنتجة في مؤسسة ما؛ يتم تعريف هذا المفهوم على أنه مجموعة كاملة من العناصر التي تلبي شروطًا محددة معينة. وتحدد هذه الشروط بوضوح كلاً من العناصر التي تنتمي إلى المجموعة المستهدفة والعناصر التي ينبغي استبعادها من الاعتبار.

يجب أن تبدأ الأبحاث لتحديد الملف الديموغرافي لمستهلكي البيتزا المجمدة بتحديد من ينبغي أو لا ينبغي تصنيفهم على هذا النحو. هل الأشخاص الذين جربوا هذه البيتزا مرة واحدة على الأقل ينتمون إلى هذه الفئة؟ الأفراد الذين يشترون بيتزا واحدة على الأقل شهريا؟ في الاسبوع؟ الأشخاص الذين يتناولون أكثر من حد أدنى معين من البيتزا خلال شهر واحد؟ ويجب أن يكون الباحث دقيقاً جداً في تحديد الفئة المستهدفة. ومن الضروري أيضًا التأكد من أن العينة مأخوذة من السكان المستهدفين وليس من "بعض" السكان، وهذا هو الحال عندما يكون إطار أخذ العينات غير مناسب أو غير مكتمل. والأخيرة عبارة عن قائمة بالعناصر التي ستتشكل منها العينة الفعلية.

قد يفضل الباحث طريقة العينة على مسح جميع السكان لعدة أسباب. أولاً، يتطلب إجراء مسح كامل لعدد سكاني، حتى لو كان حجمه صغيراً نسبياً، تكاليف مادية ووقتية كبيرة جداً. في كثير من الأحيان، بحلول الوقت الذي يتم فيه الانتهاء من التعداد ومعالجة البيانات، تكون المعلومات قديمة بالفعل. في بعض الحالات، التأهيل هو ببساطة مستحيل. لنفترض أن الباحثين شرعوا في التحقق مما إذا كان العمر التشغيلي الفعلي للمصابيح المتوهجة الكهربائية يتوافق مع العمر المحسوب، والذي يحتاجون إلى الاحتفاظ به حتى يفشل. إذا قمنا بفحص مخزون المصابيح بالكامل بهذه الطريقة، فسيتم الحصول على بيانات موثوقة، ولكن لن يتبقى شيء للتداول فيه.

وأخيرا، ولمفاجأة المبتدئين، قد يفضل الباحث أخذ العينات على الرقابة من أجل ضمان دقة النتائج. يتطلب إجراء التعدادات مشاركة دولة كبيرةالموظفين، مما يؤدي إلى زيادة احتمال حدوث أخطاء منهجية (غير مرتبطة بأخذ العينات). هذه الحقيقة هي أحد الأسباب التي تجعل مكتب الإحصاء الأمريكي يستخدم استطلاعات الرأي بالعينة للتحقق من دقة أنواع مختلفة من التعدادات. لقد سمعت ذلك بشكل صحيح: قد يتم إجراء استطلاعات رأي للتحقق من دقة بيانات التأهيل.

خطوات تصميم العينة

في التين. يوضح الشكل 15.1 تسلسلاً من ست خطوات يمكن أن يتبعه الباحث النموذجي. بادئ ذي بدء، من الضروري تحديد السكان المستهدفين أو مجموعة العناصر التي يريد الباحث معرفة شيء عنها.

على سبيل المثال، عند دراسة تفضيلات الأطفال، يحتاج الباحثون إلى تحديد ما إذا كان السكان الذين تتم دراستهم سيتكونون من أطفال فقط، أو آباء فقط، أو كليهما.

الإجمالي (السكان)
مجموعة من العناصر التي تحقق شروطاً محددة.
إطار أخذ العينات
قائمة العناصر التي سيتم صنع العينة منها؛ قد تتكون من وحدات إقليمية ومنظمات وأفراد وعناصر أخرى.

قامت شركة معينة باختبار "سباقاتها" الكهربائية على الأطفال فقط. لقد أسعدوا الأطفال. كان رد فعل الآباء مختلفًا تجاه المنتج الجديد. لم تعجب الأمهات حقيقة أن هذا الجذب لم يعلم الأطفال كيفية الاعتناء بالسيارات، ولم يعجب الآباء حقيقة أن المنتج تم تصنيعه كلعبة.
الوضع المعاكس ممكن أيضا. بدأت إحدى الشركات في إنتاج منتج غذائي جديد وأطلقت حملة إعلانية على مستوى البلاد أسند فيها الدور الرئيسي إلى طفل مبكر النضوج. واختبرت الشركة فعالية الإعلانات التجارية فقط على الأمهات اللاتي غمرتهن البهجة. وقد وجد الأطفال هذا "المسرّع" ومعه المنتج المُعلن عنه مثيرًا للاشمئزاز. تم الانتهاء من المنتج 1.

يجب على الباحث أن يقرر من أو ماذا سيتألف السكان المعنيون: الأفراد، الأسر، الشركات، المنظمات الأخرى، معاملات بطاقات الائتمان، إلخ. عند اتخاذ مثل هذه القرارات، من الضروري تحديد العناصر التي يجب استبعادها من السكان. ويجب تنفيذ كل من المرجع الزمني والجغرافي للعناصر، والذي قد يخضع في بعض الحالات لشروط أو قيود إضافية. على سبيل المثال، إذا كنا نتحدث عن الأفراد، فقد يتكون السكان المعنيون فقط من الأشخاص الذين تزيد أعمارهم عن 18 عامًا، أو من النساء فقط، أو فقط من الأشخاص الحاصلين على تعليم ثانوي على الأقل.

يمكن أن تكون مهمة تحديد الحدود الجغرافية للسكان المستهدفين في أبحاث التسويق الدولي صعبة بشكل خاص لأنها تزيد من عدم تجانس النظام قيد النظر. على سبيل المثال، يمكن أن تختلف النسبة النسبية للمناطق الحضرية والريفية بشكل كبير من بلد إلى آخر. الجانب الإقليمي له تأثير خطير على تكوين السكان داخل بلد واحد. على سبيل المثال، في شمال تشيلي، يعيش السكان ذوو الأغلبية الهندية بشكل مضغوط، بينما في المناطق الجنوبية من البلاد، يعيش معظمهم من أحفاد الأوروبيين.

التغطية (الحدوث)
يتم التعبير عنها كنسبة مئوية، وهي نسبة عناصر المجتمع أو المجموعة التي تستوفي شروط الإدراج في العينة.

بشكل عام، كلما تم تحديد السكان المستهدفين بشكل أكثر بساطة، كلما زادت تغطيتهم (معدل حدوثها) وأصبحت إجراءات أخذ العينات أسهل وأرخص. التغطية (الحدوث)يتوافق مع النسبة المئوية لعناصر السكان أو المجموعة التي تنطبق عليها شروط الإدراج في العينة. تؤثر التغطية بشكل مباشر على الوقت والتكاليف المادية اللازمة لإجراء المسح. إذا كانت التغطية كبيرة (أي. معظم(عناصر السكان تستوفي واحدًا أو أكثر من المعايير البسيطة المستخدمة لتحديد المجيبين المحتملين)، ويتم تقليل الوقت والتكاليف المادية اللازمة لجمع البيانات. على العكس من ذلك، مع زيادة عدد المعايير التي يجب على المستجيبين المحتملين استيفائها، تزداد تكاليف المواد والوقت.

في التين. يوضح الشكل 15.2 نسبة السكان البالغين المشاركين في بعض الألعاب الرياضية. تشير البيانات الواردة في الشكل إلى أن فحص الأشخاص المشاركين في ركوب الدراجات النارية (3.6% فقط من إجمالي عدد البالغين) أكثر صعوبة وتكلفة بكثير من فحص الأشخاص الذين يمارسون جولات ترفيهية منتظمة (27.4% من إجمالي عدد البالغين). الشيء الرئيسي هو أن يكون الباحث دقيقًا في تحديد العناصر التي يجب تضمينها في المجتمع قيد الدراسة وأي العناصر يجب استبعادها منه. إن التحديد الواضح لهدف البحث يسهل إلى حد كبير حل هذه المشكلة. الخطوة الثانية في عملية اختيار العينة هي تحديد إطار العينة، والذي، كما تعلم بالفعل، هو قائمة العناصر التي سيتم سحب العينة منها. دع المجتمع المستهدف للدراسة هو جميع العائلات التي تعيش في منطقة دالاس. للوهلة الأولى، قد يكون إطار أخذ العينات الجيد والذي يسهل الوصول إليه هو دليل هاتف دالاس. لكن عند الفحص الدقيق يتبين أن قائمة العائلات الواردة في الدليل ليست صحيحة تماماً، لأن أرقام بعض العائلات محذوفة منها (طبعاً لا تشمل العائلات التي ليس لديها هاتف)، في حين أن بعض العائلات لديها عدة أرقام هواتف. الأشخاص الذين غيروا مكان إقامتهم مؤخرًا، وبالتالي رقم هاتفهم، غير مدرجين أيضًا في الدليل.

يجد الباحثون ذوو الخبرة أنه نادرًا ما يكون هناك تطابق تام بين إطار أخذ العينات والسكان المستهدفين محل الاهتمام. إحدى الخطوات الأكثر إبداعًا في تصميم العينة هي تحديد إطار أخذ العينات المناسب عندما يكون إدراج عناصر المجتمع أمرًا صعبًا. قد يتطلب ذلك أخذ عينات من كتل العمل والبادئات، على سبيل المثال، عند استخدام الاتصال العشوائي بسبب أوجه القصور في أدلة الهاتف. ومع ذلك، فإن الزيادة الكبيرة في وحدات العمل خلال السنوات العشر الماضية جعلت هذه المهمة أكثر صعوبة. يمكن أن تنشأ مواقف مماثلة أثناء المراقبة الانتقائية للمناطق الإقليمية أو المنظمات مع أخذ العينات الفرعية لاحقًا، عندما يكون السكان المستهدفون، على سبيل المثال، أفرادًا، ولكن لا توجد قائمة حالية دقيقة بهم.

المصدر: بناءً على البيانات الواردة في مباحث أمن الدولة قليل الدسمتم: لآه حدوث تاستهدف س ampling" (فيرفيلد، كونيتيكت: Survey Sampling, Inc., 1994).

ترتبط المرحلة الثالثة من إجراءات أخذ العينات ارتباطًا وثيقًا بتحديد إطار أخذ العينات. ويعتمد اختيار طريقة أو إجراء أخذ العينات إلى حد كبير على إطار أخذ العينات الذي يعتمده الباحث. تتطلب الأنواع المختلفة من العينات أنواعًا مختلفة من أطر أخذ العينات. سيقدم هذا الفصل والفصل الذي يليه نظرة عامة على الأنواع الرئيسية للعينات المستخدمة في أبحاث التسويق. وعند وصفها، يجب أن تصبح العلاقة بين إطار أخذ العينات وطريقة تشكيله واضحة.

الخطوة الرابعة في إجراء أخذ العينات هي تحديد حجم العينة. تمت مناقشة هذه المشكلة في الفصل. 17. في المرحلة الخامسة، يحتاج الباحث إلى التحديد الفعلي للعناصر التي سيتم فحصها. ويتم تحديد الطريقة المستخدمة لهذا الغرض حسب نوع العينة المختارة؛ عند مناقشة طرق أخذ العينات، سنتحدث أيضًا عن اختيار عناصرها. وأخيرا، يحتاج الباحث إلى إجراء مسح فعلي للمجيبين المختارين. في هذه المرحلة، هناك احتمال كبير لارتكاب عدد من الأخطاء.
تمت مناقشة هذه المشكلات وبعض طرق حلها في الفصل. 18.

أنواع خطط أخذ العينات (أخذ العينات).

يمكن تقسيم جميع طرق التحكم في أخذ العينات إلى فئتين: مراقبة العينات الاحتمالية ومراقبة العينات الحتمية. يمكن تضمين كل فرد من أفراد المجتمع في عينة احتمالية مع احتمال محدد غير صفري. وقد يختلف احتمال تضمين أفراد معينين من المجتمع في العينة، ولكن احتمال إدراج كل عنصر فيها معروف. يتم تحديد هذا الاحتمال من خلال الإجراء الميكانيكي المحدد المستخدم لاختيار عناصر العينة.

بالنسبة للعينات الحتمية، يصبح تقييم احتمال تضمين أي عنصر في العينة مستحيلا. ولا يمكن ضمان تمثيلية هذه العينة. على سبيل المثال، شركة ألستاتقامت بتطوير نظام لمعالجة بيانات مطالبات التأمين لـ 14 مليون أسرة (عملائها). وتخطط الشركة لاستخدام هذه البيانات لتحديد أنماط الطلب على خدماتها - على سبيل المثال، احتمال أن تمتلك الأسرة التي تمتلك سيارة مرسيدس بنز أيضا منزلا لقضاء العطلات (وهو ما سيتطلب التأمين). على الرغم من أن قاعدة البيانات كبيرة جدًا، إلا أن الشركة ليس لديها وسيلة لتقييم احتمال قيام أي عميل معين بتقديم مطالبة. ولذلك لا يمكن للشركة التأكد من أن البيانات الخاصة بالعملاء الذين يقدمون المطالبات تمثل جميع عملاء الشركة؛ وبدرجة أقل - فيما يتعلق بالعملاء المحتملين.

تعتمد جميع العينات الحتمية على الموقف الفردي أو الحكم أو التفضيل للباحث وليس على إجراء ميكانيكي لاختيار عناصر العينة. يمكن أن توفر مثل هذه التفضيلات في بعض الأحيان تقديرات جيدة لخصائص السكان، ولكن لا توجد طريقة لتحديد ما إذا كانت العينة مناسبة للمهمة المطروحة بشكل موضوعي. لا يمكن إجراء تقييم لدقة نتائج أخذ العينات إلا إذا كانت احتمالات اختيار عناصر معينة معروفة. لهذا السبب، يعتبر أخذ العينات الاحتمالية بشكل عام طريقة ممتازة لتقدير حجم خطأ أخذ العينات. يمكن أيضًا تقسيم العينات إلى عينات ذات حجم ثابت وعينات متسلسلة. عند العمل مع عينات ذات حجم ثابت، يتم تحديد حجم العينة قبل بدء المسح، ويسبق تحليل النتائج جمع كافة البيانات اللازمة. سنهتم بشكل رئيسي بالعينات ذات الحجم الثابت، لأن هذا هو النوع الذي يستخدم عادةً في أبحاث التسويق.

أخذ العينات المحتملة
عينة يمكن فيها تضمين كل عنصر من عناصر المجتمع مع بعض الاحتمالات المعروفة غير الصفرية.
أخذ العينات الحتمية
أخذ العينات على أساس بعض التفضيلات أو الأحكام الخاصة التي تحدد اختيار عناصر معينة؛ وفي هذه الحالة، يصبح من المستحيل تقييم احتمال إدراج عنصر سكاني عشوائي في العينة.

ومع ذلك، لا ينبغي أن ننسى أن هناك أيضًا عينات متسلسلة يمكن استخدامها مع كل من تصميمات العينات الأساسية التي تمت مناقشتها أدناه.

في أخذ العينات المتسلسلة، يكون عدد العناصر المختارة غير معروف مسبقًا، ويتم تحديده بناءً على سلسلة من القرارات المتسلسلة. إذا لم يؤد مسح عينة صغيرة إلى نتيجة موثوقة، يتم توسيع نطاق العناصر التي تم مسحها. إذا ظلت النتيجة غير حاسمة، يتم زيادة حجم العينة مرة أخرى. وفي كل مرحلة، يتم اتخاذ قرار بشأن ما إذا كانت النتيجة التي تم الحصول عليها تعتبر مقنعة بدرجة كافية أو ما إذا كان سيتم الاستمرار في جمع البيانات. إن العمل باستخدام عينة متسلسلة يجعل من الممكن تقييم اتجاه البيانات أثناء جمعها، مما يسمح لك بتقليل التكاليف المرتبطة بالملاحظات الإضافية في الحالات التي لا تكون فيها جدواها شيئًا.

تأتي تصميمات العينات الاحتمالية والحتمية في عدد من الأنواع. على سبيل المثال، يمكن أن تكون العينات الحتمية غير تمثيلية (ملائمة)، أو مقصودة، أو حصصية؛ وتنقسم العينات الاحتمالية إلى عشوائية بسيطة، أو طبقية، أو مجموعة (مجموعة)، ويمكن تقسيمها بدورها إلى أنواع فرعية. في التين. يوضح الشكل 15.3 أنواع العينات التي سيتم مناقشتها في هذا الفصل والفصل التالي.

أخذ العينات ذات الحجم الثابت (أخذ العينات الثابتة)
عينة يتم تحديد حجمها بشكل مسبق؛ يتم تحديد المعلومات الضرورية من العناصر المحددة.
أخذ العينات متسلسلة
عينة مكونة بناء على سلسلة من القرارات المتتابعة. إذا ظهرت النتيجة غير حاسمة، بعد النظر في عينة صغيرة، يتم أخذ عينة أكبر في الاعتبار؛ وإذا لم تؤد هذه الخطوة إلى نتيجة، يتم زيادة حجم العينة مرة أخرى، وما إلى ذلك. وهكذا، في كل مرحلة يتم اتخاذ قرار بشأن ما إذا كانت النتيجة التي تم الحصول عليها يمكن اعتبارها مقنعة بما فيه الكفاية.

ويجب أن نتذكر أنه يمكن دمج أنواع العينات الأساسية لتكوين خطط أخذ عينات أكثر تعقيدًا. إذا فهمت أنواعها الأولية الأساسية، فسيكون من الأسهل عليك فهم المجموعات الأكثر تعقيدًا.

عينات حتمية

كما ذكرنا سابقًا، عند اختيار عناصر العينة الحتمية، تلعب التقييمات أو القرارات الخاصة دورًا حاسمًا. في بعض الأحيان تأتي هذه التقديرات من الباحث، ولكن في حالات أخرى يترك اختيار عناصر السكان للعاملين الميدانيين. وبما أنه لا يتم اختيار العناصر ميكانيكيا، فإن تحديد احتمالية إدراج عنصر عشوائي في العينة، وبالتالي خطأ أخذ العينات، يصبح مستحيلا. إن الجهل بالخطأ الناتج عن إجراء أخذ العينات المختار يمنع الباحثين من تقييم دقة تقديراتهم.

عينات غير تمثيلية (ملائمة).

عينات غير تمثيلية (ملائمة).تسمى أحيانًا عشوائية لأن اختيار عناصر العينة يتم بطريقة "عشوائية" - يتم اختيار العناصر التي تكون أو تبدو أكثر توفرًا خلال فترة أخذ العينات.

ملكنا الحياة اليوميةمليء بأمثلة على مثل هذه الاختيارات. نتحدث مع الأصدقاء، ومن خلال ردود أفعالهم ومواقفهم نستخلص استنتاجات بشأن التحيزات السياسية السائدة في المجتمع؛ تدعو محطة إذاعية محلية الناس إلى التعبير عن آرائهم في قضية مثيرة للجدل، ويتم تفسير الآراء التي يعبرون عنها على أنها سائدة؛ نحن نشجع المتطوعين على التعاون والعمل مع من يتطوع لمساعدتنا. إن مشكلة العينات الملائمة واضحة، إذ لا يمكننا التأكد من أن العينات من هذا النوع تمثل بالفعل المجموعة السكانية المستهدفة. ربما لا نزال نشك في أن آراء أصدقائنا تعكس بدقة وجهات النظر السياسية السائدة في المجتمع، لكننا في كثير من الأحيان نريد حقًا أن نصدق أن العينات الأكبر، التي تم اختيارها بنفس الطريقة، هي ممثلة. دعونا نبين مغالطة مثل هذا الافتراض بمثال.
منذ عدة سنوات، قامت إحدى محطات التلفزيون المحلية في المدينة التي يعيش فيها مؤلف هذا الكتاب بإجراء استطلاع يومي للرأي العام حول مواضيع تهم المجتمع المحلي. وأجريت الاستطلاعات التي أطلق عليها اسم "نبض ماديسون" على النحو التالي. كل مساء خلال نشرة أخبار الساعة السادسة، تطرح المحطة على المشاهدين سؤالاً يتعلق بقضية محددة مثيرة للجدل، وعليهم الإجابة عليها بالإيجاب أو السلب.

في حالة الإجابة الإيجابية، عليك الاتصال برقم واحد، في حالة الإجابة السلبية، عليك الاتصال برقم هاتف آخر. تم حساب عدد الأصوات "مع" و "ضد" تلقائيًا. ونشرت نشرة أخبار الساعة العاشرة نتائج الاستطلاع الهاتفي. كل مساء، اتصل ما بين 500 إلى 1000 شخص بالاستوديو، راغبين في التعبير عن موقفهم بشأن قضية أو أخرى؛ وفسر أحد المعلقين التلفزيونيين نتائج الاستطلاع على أنها رأي عام سائد.

عينة غير تمثيلية (ملائمة).
يُسمى أحيانًا عشوائيًا لأن اختيار عناصر العينة يتم بطريقة "عشوائية" - يتم اختيار تلك العناصر التي تكون أو تبدو أكثر توفرًا خلال فترة أخذ العينات.

في إحدى الحلقات التي مدتها ست ساعات، تم طرح السؤال التالي على المشاهدين: "هل تعتقد أنه ينبغي خفض سن الشرب في ماديسون إلى 18 عامًا؟" وكان السن القانوني الحالي هو 21 سنة. رد الجمهور على هذا السؤال بنشاط غير عادي - في ذلك المساء اتصل ما يقرب من 4000 شخص بالاستوديو، وكان 78٪ منهم يؤيدون خفض الحد الأدنى للعمر. ويبدو من الواضح أن عينة مكونة من 4000 شخص "يجب أن تكون ممثلة" لمجتمع يضم 180 ألف شخص. لا شيء من هذا القبيل. كما ربما خمنت بالفعل، بالتأكيد الفئة العمريةكان السكان مهتمين بالنتيجة المعروفة للتصويت أكثر من غيرهم. وعليه، لم يكن من المستغرب أنه عند مناقشة هذه المسألة بعد بضعة أسابيع، تبين أن الطلاب تصرفوا بشكل متناغم خلال الوقت المخصص للمسح. اتصلوا بالتلفزيون بالتناوب عدة مرات. وبالتالي، لم يكن حجم العينة ولا النسبة المئوية لمؤيدي تحرير القانون مفاجئاً. ولم تكن العينة ممثلة.

إن مجرد زيادة حجم العينة لا يجعلها ممثلة. ولا يتم ضمان تمثيل العينة من خلال الحجم، ولكن من خلال الإجراء المناسب لاختيار العناصر. عندما يتم تحديد المشاركين في المسح طوعًا أو يتم اختيار عناصر العينة بناءً على توفرها، فإن خطة أخذ العينات لا تضمن تمثيل العينة. تشير الأدلة التجريبية إلى أن العينات المختارة لأسباب الملاءمة نادراً ما تكون ممثلة (بغض النظر عن حجم العينة). تعتبر استطلاعات الرأي الهاتفية، والتي تجرى على ما بين 800 إلى 900 صوت، هي الشكل الأكثر شيوعًا للعينات الكبيرة ولكنها غير تمثيلية.

أخذ العينات الهادفة
أخذ العينات الحتمية (الهادفة)، والتي يتم اختيار عناصرها يدويًا؛ ويتم تحديد تلك العناصر بالضبط التي يرى الباحث أنها تلبي أهداف الاستطلاع.
أخذ العينات الهادفة، يعتمد على قدرة الباحث على تحديد مجموعة أولية من المستجيبين ذوي الخصائص المرغوبة؛ ثم يتم استخدام هؤلاء المجيبين كمخبرين لتحديد الاختيار الإضافي للأفراد.

ولسوء الحظ، فإن الكثير من الناس يأخذون نتائج هذه الاستطلاعات بثقة. أحد الأمثلة الأكثر شيوعًا لاستخدام العينات غير التمثيلية في أبحاث التسويق الدولي هو إجراء مسح لبعض البلدان استنادًا إلى عينة تتكون من أجانب يعيشون حاليًا في أراضي البلد الذي بدأ المسح (على سبيل المثال، الإسكندنافيين الذين يعيشون في الولايات المتحدة الامريكية). على الرغم من أن مثل هذه العينات قد تلقي بعض الضوء على جوانب معينة من السكان المعنيين، يجب أن نتذكر أن هؤلاء الأفراد يمثلون عادة نخبة "متأمركة" قد تكون علاقتها ببلدهم مشروطة إلى حد ما. ولا يوصى باستخدام عينات غير تمثيلية عند إجراء المسوحات الوصفية أو السببية. وهي مسموحة فقط في الدراسات الاستكشافية التي تهدف إلى تطوير أفكار أو مفاهيم محددة، ولكن حتى في هذه الحالة يفضل استخدام عينات متعمدة.

أخذ العينات الهادفة

في بعض الأحيان يسمى أخذ العينات الهادفة غير مركزة; ويتم اختيار عناصرها التي يرى الباحث أنها تحقق أهداف الدراسة يدوياً. شركة بروكتر أند غامبلاستخدمت هذه الطريقة عند عرض الإعلانات على الأشخاص الذين تتراوح أعمارهم بين 13 و17 عامًا والذين يعيشون بالقرب من مقرها الرئيسي في سينسيناتي. قام قسم الأغذية والمشروبات بالشركة بتعيين هذه المجموعة من المراهقين ليكونوا بمثابة عينة من المستهلكين. لقد عملوا 10 ساعات أسبوعيًا مقابل 1000 دولار، وحضروا حفلًا موسيقيًا، وشاهدوا التلفاز اعلانات تجارية، قاموا بزيارة محلات السوبر ماركت مع مديري الشركات لمشاهدة عروض المنتجات واختبار المنتجات الجديدة ومناقشة سلوك الشراء. ومن خلال اختيار ممثلي العينة من خلال عملية "التوظيف" وليس بشكل عشوائي، يمكن للشركة التركيز على السمات التي تعتبرها مفيدة، مثل قدرة المراهقين على التعبير عن أنفسهم بوضوح، مع المخاطرة بأن آرائهم قد لا تمثل فئتهم العمرية.

وكما ذكرنا من قبل، فإن السمة المميزة لأخذ العينات المتعمدة هي الاختيار الهادف لعناصرها. في بعض الحالات، يتم اختيار عناصر العينة ليس لأنها ممثلة، ولكن لأنها قد توفر معلومات تهم الباحثين. عندما تعتمد المحكمة على شهادة الخبراء، فإنها تلجأ، إلى حد ما، إلى استخدام أخذ العينات المتعمد. قد يسود موقف مماثل عند التطوير المشاريع البحثية. خلال الدراسة الأولية للمسألة يهتم الباحث في المقام الأول بتحديد آفاق الدراسة، وهو ما يحدد اختيار عناصر العينة.

أخذ العينات كرة الثلجهو نوع من أخذ العينات المتعمدة المستخدمة عند العمل مع أنواع خاصةالسكان. وتعتمد هذه العينة على قدرة الباحث على تحديد مجموعة أولية من المستجيبين ذوي الخصائص المرغوبة. يتم بعد ذلك استخدام هؤلاء المجيبين كمخبرين لتحديد الاختيار الإضافي للأفراد.

تخيل، على سبيل المثال، أن إحدى الشركات تريد تقييم الحاجة إلى منتج معين يسمح للصم بالتواصل عبر الهاتف. يمكن للباحثين البدء في تطوير هذه المشكلة من خلال تحديد الشخصيات الرئيسية في مجتمع الصم؛ ويمكن للأخيرة تسمية أعضاء آخرين في هذه المجموعة الذين سيوافقون على المشاركة في الاستطلاع. مع مثل هذه التكتيكات، تنمو العينة مثل كرة الثلج.

بينما يكون الباحث في المراحل الأولى من استكشاف المشكلة وتحديد الآفاق والقيود المحتملة للمسح المخطط له، فإن استخدام العينات الهادفة يمكن أن يكون فعالاً للغاية. لكن لا ينبغي لنا أن ننسى بأي حال من الأحوال نقاط الضعفعينات من هذا النوع، إذ من الممكن أن يستخدمها الباحث أيضاً في الدراسات الوصفية أو السببية، مما يؤثر بشكل مباشر على جودة نتائجها. والمثال الكلاسيكي لهذا النسيان هو مؤشر أسعار المستهلك ("CPI"). كما يشير سودمان ( سودمان): "يتم تحديد مؤشر أسعار المستهلك فقط لـ 56 مدينة ومنطقة حضرية، ويتأثر اختيارها أيضًا بالعامل السياسي. في الواقع، لا يمكن لهذه المدن إلا أن تمثل نفسها، في حين يتم استدعاء المؤشر مؤشر أسعار المستهلك لسكان المدينة الذين يتلقون أجور الساعة*، و موظفينويظهر لمعظم الناس كمؤشر يعكس مستوى الأسعار في أي منطقة من مناطق الولايات المتحدة. لم يتم أيضًا اختيار منافذ البيع بالتجزئة نفسها بشكل عشوائي، نتيجة لذلك ويصبح تقدير خطأ أخذ العينات المحتمل مستحيلا"(تم إضافة التأكيد) 2.

* أي العمال. - ملحوظة. خط

عينات الحصص

النوع الثالث من أخذ العينات الحتمية هو عينات الحصص; يتم تحقيق تمثيلها المعروف من خلال تضمين نفس نسبة العناصر ذات خصائص معينة كما هو الحال في السكان قيد الدراسة (انظر "نافذة البحث 15.1"). على سبيل المثال، قد تفكر في محاولة إنشاء عينة تمثيلية من الطلاب الذين يعيشون في الحرم الجامعي. إذا لم يكن هناك طالب كبير واحد في عينة معينة مكونة من 500 فرد، فسيكون لدينا الحق في الشك في تمثيلها وشرعية تطبيق النتائج التي تم الحصول عليها من هذه العينة على السكان الذين يتم استطلاعهم. عند العمل مع عينة تناسبية يمكن للباحث التأكد من أن نسبة كبار الطلاب في العينة تتوافق مع نسبتهم في إجمالي عدد الطلاب.

لنفترض أن أحد الباحثين يجري دراسة عينة من طلاب الجامعة، وكان مهتمًا بالتأكد من أن العينة لا تعكس جنسهم فحسب، بل أيضًا توزيعهم عبر المقررات الدراسية. ليكن العدد الإجمالي للطلاب 10000: 3200 طالب في السنة الأولى، و2600 طالب في السنة الثانية، و2200 طالب في السنة الثالثة، و2000 طالب في السنة الرابعة؛ منهم 7000 ولد و 3000 فتاة. بالنسبة لحجم عينة يبلغ 1000، تتطلب خطة أخذ العينات التناسبية 320 طالبًا جديدًا، و260 طالبًا في السنة الثانية، و220 طالبًا في السنة الثالثة، و200 خريجًا، و700 فتى و300 فتاة. يمكن للباحث تنفيذ هذه الخطة من خلال تخصيص حصة محددة لكل من يجري المقابلة والتي ستحدد الطلاب الذين يجب عليهم الاتصال بهم.

أخذ العينات الحصصعينة حتمية يتم اختيارها بحيث تكون نسبة العناصر الموجودة في العينة والتي لها خصائص معينة تتوافق تقريباً مع نسبة العناصر نفسها في المجتمع محل الدراسة؛ يُعطى كل عامل ميداني حصة تحدد خصائص السكان الذين يجب أن يتعامل معهم.

قد يُطلب من القائم بالمقابلة الذي سيجري 20 مقابلة أن يسأل:

• ستة طلاب جدد - خمسة أولاد وفتاة واحدة؛
• ستة طلاب في السنة الثانية - أربعة أولاد وفتاتان؛
• أربعة طلاب في السنة الثالثة - ثلاثة أولاد وفتاة واحدة؛
• أربعة طلاب في السنة الرابعة - ولدان وفتاتان.

لاحظ أن اختيار عناصر العينة المحددة لا يتم تحديده من خلال خطة البحث، ولكن من خلال اختيار القائم بإجراء المقابلة، المصمم للامتثال فقط لتلك الشروط التي حددتها الحصة: مقابلة خمسة طلاب جدد، وطالب جديد واحد، وما إلى ذلك.

لاحظ أيضًا أن هذه الحصة تعكس بدقة التوزيع بين الجنسين لعدد الطلاب، ولكنها تشوه إلى حد ما توزيع الطلاب عبر الدورات؛ 70% (14 من 20) من المقابلات كانت بين الأولاد، ولكن 30% فقط (6 من 20) كانت بين الطلاب الجدد، في حين أنهم يشكلون 32% من إجمالي عدد الطلاب. الحصة المخصصة لكل فرد من القائمين على المقابلة قد لا تعكس، وعادة لا تعكس، توزيع خصائص التحكم بين السكان - فقط العينة الناتجة يجب أن تتمتع بالتناسب المناسب.

ويجب أن نتذكر أن العينات المتناسبة تعتمد على المواقف أو الأحكام الشخصية أو الذاتية وليس على إجراء موضوعي لاختيار عناصر العينة. علاوة على ذلك، وعلى عكس أخذ العينات المتعمدة، فإن الحكم الشخصي هنا لا يعود إلى مطور المشروع، بل إلى القائم بإجراء المقابلة. والسؤال الذي يطرح نفسه هو ما إذا كان يمكن اعتبار العينات التناسبية ممثلة، حتى لو كانت تعيد إنتاج النسبة المتأصلة لمكونات المجتمع التي لها خصائص تحكم معينة. وفي هذا الصدد، لا بد من تقديم ثلاث ملاحظات.

أولا، قد تختلف العينة بشكل كبير عن المجتمع في بعض الخصائص المهمة الأخرى، والتي يمكن أن يكون لها تأثير خطير على النتيجة. على سبيل المثال، إذا كانت الدراسة مخصصة لمشكلة التحيز العنصري الموجودة بين الطلاب، فقد يكون هناك ظرف مهم حيث جاء المشاركون: من المدينة أو من الريف. وبما أنه لم يتم تحديد حصة للخاصية "من خلفية حضرية/ريفية"، فإن التمثيل الدقيق لهذه الخاصية يصبح غير محتمل. وبطبيعة الحال، هناك بديل: تحديد حصص لكل الخصائص التي قد تكون ذات صلة. ومع ذلك، فإن الزيادة في عدد خصائص التحكم تؤدي إلى مواصفات أكثر تعقيدًا. وهذا بدوره يجعل من الصعب - بل وفي بعض الأحيان من المستحيل - اختيار عناصر العينة، ويؤدي على أي حال إلى زيادة تكلفتها. إذا، على سبيل المثال، ينتمي إلى مدينة أو سكان الريفوالوضع الاجتماعي والاقتصادي سيكون أيضًا ذا صلة بالدراسة، فقد يتعين على القائم بإجراء المقابلة البحث عن طالب جديد من المناطق الحضرية ومن الطبقة العليا أو المتوسطة. أنت توافق على أن العثور على طالب جديد هو أمر أسهل بكثير.

ثانيا تأكد من ذلك هذه العينةحقا هو ممثل ومعقد للغاية. وبالطبع من الممكن فحص العينة للتأكد من أن توزيع الخصائص غير المتضمنة في عنصر التحكم يتطابق مع توزيعها في المجتمع. ومع ذلك، فإن مثل هذا الفحص لا يمكن أن يؤدي إلا إلى استنتاجات سلبية. الشيء الوحيد الذي يمكن تحديده هو اختلاف التوزيعات. إذا كانت توزيعات العينة والمجتمع لكل من هذه الخصائص تتكرر، فهناك احتمال أن تختلف العينة عن المجتمع بطريقة أخرى، غير محددة صراحة.

وأخيرا، ثالثا. يميل القائمون على إجراء المقابلات، عندما يُتركون لأجهزتهم الخاصة، إلى اتخاذ إجراءات معينة. يلجأون في كثير من الأحيان إلى إجراء مقابلات مع أصدقائهم. وبما أنهم غالبا ما يكونون مشابهين للمحاورين أنفسهم، فإن هناك خطر الوقوع في الخطأ. تشير الأدلة الواردة من إنجلترا إلى أن عينات الحصص تميل إلى:

1. المبالغة في دور العناصر التي يمكن الوصول إليها بسهولة؛
2. والتقليل من دور الأسر الصغيرة؛
3. المبالغة في دور الأسر التي لديها أطفال؛
4. والتقليل من أهمية دور العمال المشاركين في الإنتاج الصناعي؛
5. والتقليل من أهمية دور أصحاب الدخل الأعلى والأدنى؛
6. والتقليل من أهمية دور المواطنين ذوي التعليم الضعيف؛
7. - التقليل من دور الأشخاص الذين يشغلون مكانة اجتماعية متدنية.

من المرجح أن يركز القائمون على المقابلات الذين يختارون الحصص عن طريق إيقاف المارة العشوائيين اهتمامهم على المناطق التي تضم عددًا كبيرًا من المشاركين المحتملين، مثل مراكز التسوق ومحطات القطارات والمطارات ومداخل المتاجر الكبيرة وما شابه. تؤدي هذه الممارسة إلى الإفراط في تمثيل تلك المجموعات من الأشخاص الذين يزورون مثل هذه الأماكن في أغلب الأحيان. عندما تكون الزيارات المنزلية مطلوبة، غالبًا ما يكون الدافع وراء إجراء المقابلات هو الراحة.
على سبيل المثال، قد يقومون بإجراء استطلاعات الرأي فقط خلال النهار، مما يؤدي إلى التقليل من آراء العمال. من بين أمور أخرى، لا يدخلون المباني المتهدمة، وكقاعدة عامة، لا يصعدون إلى الطوابق العليا من المباني التي لا تحتوي على مصاعد.

اعتمادا على تفاصيل المشكلة قيد الدراسة، يمكن أن تؤدي هذه الاتجاهات إلى أنواع مختلفة من الأخطاء، ولكن تصحيحها في مرحلة تحليل البيانات يبدو صعبا للغاية. من ناحية أخرى، مع الاختيار الموضوعي لعناصر العينة، يتوفر لدى الباحثين أدوات معينة تجعل من الممكن تبسيط إجراءات تقييم تمثيلية عينة معينة. عند تحليل مشكلة تمثيل هذه العينات، لا يأخذ الباحث بعين الاعتبار تكوين العينة بقدر ما يأخذ في الاعتبار إجراءات اختيار عناصرها.

نافذة البحث: رائعة! ولكن من سيقرأ هذا؟

في كل عام، ينفق المعلنون ملايين الدولارات على الإعلانات التي يتم عرضها في عدد لا يحصى من المطبوعات، بدءًا من Advertising Age وحتى Yankee. يمكن إجراء تقييم معين للنص والصورة قبل نشرها، كما يقولون، في المنزل، في وكالة إعلانية؛ ولا يتم التحقق والتقييم الحقيقيان إلا بعد نشر الإعلان، محاطًا بالعشرات من الإعلانات المعدة بعناية متساوية والتي تتنافس على جذب انتباه القارئ.

شركة روبر النشا في جميع أنحاء العالمتعمل في تقييم مدى سهولة قراءة الإعلانات الموضوعة في المجلات والصحف الاستهلاكية والتجارية والمهنية. يتم لفت انتباه المعلنين والوكالات إلى نتائج البحث - مقابل رسوم مناسبة بالطبع. لأن المعلنين يبذلون قصارى جهدهم كل يوم لمحاولة إيصال إعلاناتهم إلى المستهلكين، الشركة نشاءقررت تجميع عينة من شأنها أن تزود المشتركين بمعلومات دقيقة وفي الوقت المناسب حول فعالية الإعلان. كل عام الشركة نشاءاستطلعت آراء أكثر من 50000 شخص، وبحثوا في حوالي 20000 إعلان. تمت دراسة حوالي 500 منشور فردي سنويًا.

استخدم ستارتش العينات التناسبية، حيث يبلغ الحد الأدنى لحجم العينة 100 قارئ من جنس واحد و100 قارئ من الجنس الآخر. وخلص ستارتش إلى أنه مع حجم العينة هذا، استقرت الاختلافات الرئيسية في مستويات سهولة القراءة. تم استطلاع آراء القراء الذين تزيد أعمارهم عن 18 عامًا شخصيًا، وشمل ذلك جميع المنشورات باستثناء تلك المخصصة لفئات خاصة من السكان (على سبيل المثال، تم استطلاع آراء الفتيات من نفس العمر لتقييم منشورات مجلة Seventeen).

عند إجراء المسوحات، تم أخذ منطقة التوزيع لمنشور معين بعين الاعتبار. لنفترض أن دراسة أجرتها إحدى المجلات في لوس أنجلوس نظرت إلى القراء الذين يعيشون في جنوب كاليفورنيا. تمت دراسة الوقت على المستوى الوطني. تم تخصيص الاستطلاع للقضايا الفردية للمجلة وتم إجراؤه في 20-30 مدينة في وقت واحد.

تم تخصيص حصة صغيرة من المقابلات لكل من يجري المقابلة، مما خدم غرض تقليل تحيز الاستطلاع. تم توزيع الاستبيانات على أشخاص من مختلف المهن والأعمار ودخل مختلف. أتاحت كل دراسة من هذه الدراسات فرصة لعرض المواقف على نطاق واسع من القراء. عند النظر في عدد من المنشورات المهنية والتجارية والصناعية، تم أيضًا أخذ تفاصيل الاشتراك والتوزيع في الاعتبار. قوائم الاشتراك المخصصة للمنشورات ذات التوزيع الضيق إلى حد ما مكنت من اختيار المجيبين المقبولين.

في كل استطلاع، طلب القائمون على المقابلات من المشاركين الاطلاع على المنشور وسألوهم عما إذا كانوا قد لاحظوا أي إعلانات. إذا كان الجواب نعم، طلب المسجل المزيد خط كاملأسئلة لتقييم درجة إدراك الإعلان.

يمكن أن يكون هذا التقييم ثلاثيًا:

• انتبه: أولئك الذين انتبهوا بالفعل إلى حقيقة ظهور مثل هذا الإعلان.
• التقينا: من تذكر أي جزء من الإعلان الذي تناول العلامة التجارية المعلن عنها أو المعلن.
• القراءة: الأشخاص الذين قرأوا نصف الإعلان على الأقل.

بعد فحص جميع الإعلانات، سجل القائمون على المقابلات معلومات التصنيف الأساسية: الجنس، والعمر، والمهنة، والحالة الاجتماعية، والجنسية، والدخل، وحجم الأسرة وتكوينها، مما جعل من الممكن جدولة مستوى اهتمام القارئ.

عندما تستخدم بشكل صحيح، بيانات الشركة نشاءالسماح للمعلنين والوكالات بتحديد الأنواع الناجحة والناجحة من المخططات الإعلانية التي تجذب انتباه القارئ وتلفت انتباهه. تعتبر المعلومات من هذا النوع ذات قيمة كبيرة للمعلنين الذين يهتمون بشكل أساسي بفعالية حملتهم الإعلانية.

المصدر: Roper Starch Worldwide، Mamaronek، NY 10543.

عينات الاحتمالية

يستطيع الباحث تحديد احتمالية إدراج أي عنصر من عناصر المجتمع في العينة الاحتمالية لأن اختيار عناصره يتم على أساس عملية موضوعية معينة ولا يعتمد على أهواء وتفضيلات الباحث أو العامل الميداني. وبما أن إجراء اختيار العناصر موضوعي، فيمكن للباحث تقييم مدى موثوقية النتائج التي تم الحصول عليها، وهو أمر مستحيل في حالة العينات الحتمية، بغض النظر عن مدى دقة اختيار عناصر الأخيرة.

لا ينبغي للمرء أن يعتقد أن العينات الاحتمالية تكون دائمًا أكثر تمثيلاً من العينات الحتمية. في الواقع، قد تكون العينة الحتمية أكثر تمثيلا. وتتمثل ميزة العينات الاحتمالية في أنها تسمح للمرء بتقدير الخطأ المحتمل في أخذ العينات. إذا تعامل الباحث مع عينة حتمية فإنه لا يملك طريقة موضوعية لتقييم مدى ملاءمتها لأغراض الدراسة.

عينة عشوائية بسيطة

لقد واجه معظم الناس أخذ العينات العشوائية البسيطة بطريقة أو بأخرى، إما كجزء من دورة إحصائية في الكلية أو من خلال القراءة عن نتائج الدراسات ذات الصلة في الصحف أو المجلات. في أخذ العينات العشوائية البسيطة، يكون لكل عنصر مدرج في العينة نفس الاحتمال المحدد لإدراجه في العينة، وأي مجموعة من العناصر في المجتمع الأصلي يمكن أن تصبح عينة. على سبيل المثال، إذا أردنا رسم عينة عشوائية بسيطة من جميع الطلاب المسجلين في كلية معينة، فسنحتاج فقط إلى إنشاء قائمة بجميع الطلاب، وتعيين رقم لكل اسم عليها، واستخدام جهاز كمبيوتر لاختيار رقم عشوائي عدد معين من العناصر.

سكان

سكان
مجموعة من العناصر التي تستوفي شروطا محددة معينة؛ وتسمى أيضًا مجتمع الدراسة (المستهدف).
معامل
خاصية أو مؤشر محدد لمجموعة عامة أو مجتمع الدراسة.

السكان العامون أو المدروسونهو السكان الذي يتم الاختيار منه. ويمكن وصف هذه المجموعة (السكان) بعدد من المعالم المحددة، وهي خصائص عامة السكان، ويمثل كل منها مؤشراً كمياً معيناً يميز مجتمعاً سكانياً عن آخر.

تخيل أن عدد السكان قيد الدراسة هو إجمالي عدد السكان البالغين في سينسيناتي. يمكن استخدام عدد من العوامل لوصف هذه الفئة من السكان: متوسط ​​العمر، ونسبة السكان تعليم عالىومستوى الدخل وما إلى ذلك. يرجى ملاحظة أن كل هذه المؤشرات لها قيمة ثابتة معينة. وبالطبع يمكننا حسابها عن طريق إجراء إحصاء كامل للسكان محل الدراسة. عادة، لا نعتمد على المؤهلات، بل على العينة التي نختارها ونستخدم القيم التي تم الحصول عليها أثناء مراقبة العينة لتحديد المعلمات المطلوبة للسكان.

دعونا نوضح ما قيل في الجدول 1. 15.1 هو مثال على مجتمع افتراضي يتكون من 20 شخصًا. العمل مع عدد صغير من السكان الافتراضيين مثل هذا له عدد من المزايا. أولاً، يتيح حجم العينة الصغير إمكانية حساب المعلمات السكانية التي يمكن استخدامها لوصفها بسهولة. ثانيًا، يوفر هذا النطاق نظرة ثاقبة لما قد يحدث إذا تم اعتماد خطة معينة لأخذ العينات. تسهل هاتان الميزتان مقارنة نتائج العينة بالقيمة السكانية "الحقيقية" والمعروفة في هذه الحالة، وهو ما لا يحدث في الموقف النموذجي الذي تكون فيه القيمة السكانية الحقيقية غير معروفة. تصبح مقارنة التقدير بالقيمة "الحقيقية" واضحة بشكل خاص في هذه الحالة.

لنفترض أننا نريد تقدير متوسط ​​دخل الأفراد في المجتمع الأصلي، استنادًا إلى عنصرين تم اختيارهما عشوائيًا. سيكون متوسط ​​الدخل هو المعلمة الخاصة به. لتقدير هذه القيمة المتوسطة، والتي نشير إليها بـ μ، يجب علينا قسمة مجموع كل القيم على عددها:

متوسط ​​السكان μ = مجموع عناصر السكان / عدد العناصر.

في حالتنا، الحسابات تعطي:

مجموعة مشتقة

مجموعة مشتقةيتكون من جميع العينات الممكنة التي يمكن اختيارها من عامة السكان وفقًا لخطة أخذ العينات المحددة (خطة أخذ العينات). إحصائياتهي خاصية أو مؤشر للعينة. يتم استخدام قيمة إحصائية العينة لتقدير معلمة سكانية معينة. تنتج العينات المختلفة إحصائيات أو تقديرات مختلفة لنفس المعلمة السكانية.

مجموعة مشتقة
إجمالي جميع العينات التي يمكن تمييزها والتي يمكن اختيارها من المجتمع وفقًا لخطة أخذ العينات المحددة. الإحصائيات خاصية أو مؤشر للعينة.

خذ بعين الاعتبار المجتمع المشتق لجميع العينات الممكنة التي يمكن اختيارها من مجتمعنا الافتراضي المكون من 20 فردًا بموجب خطة أخذ العينات التي تفترض حجم العينة ن = 2يمكن الحصول عليها عن طريق الاختيار العشوائي غير التكراري.

لنفترض للحظة أن البيانات الخاصة بكل وحدة من السكان - في حالتنا اسم الفرد ودخله - يتم تسجيلها على أكواب، وبعد ذلك يتم إسقاطها في إبريق وخلطها. يقوم الباحث بإزالة دائرة واحدة من الإبريق، ويكتب المعلومات منها ويضعها جانباً. ويفعل الشيء نفسه مع الدائرة الثانية المستخرجة من الإبريق. ثم يعيد الباحث كلا الكوبين إلى الإبريق، ويخلط محتوياته ويكرر نفس تسلسل الإجراءات. في الجدول يوضح الشكل 15.2 النتائج المحتملة لهذا الإجراء. بالنسبة لـ 20 دائرة، هناك 190 مجموعة مقترنة ممكنة.

لكل مجموعة يمكننا حسابها متوسط ​​القيمةدخل. دعنا نقول لعينة أب (ك = 1)

ك-e متوسط ​​العينة = مجموع عناصر العينة / عدد عناصر العينة =

في التين. ويبين 15.4 تقدير متوسط ​​الدخل لجميع السكان وحجم الخطأ لكل تقدير للعينات ك = 25، 62،108،147و 189 .

قبل أن نبدأ في النظر في العلاقة بين متوسط ​​دخل العينة (إحصائية) ومتوسط ​​دخل السكان (معلمة تتطلب تقديرًا)، دعنا نقول بضع كلمات عن السكان المشتقين. أولاً، من الناحية العملية، نحن لا نبني مجاميع من هذا النوع. وهذا سيتطلب الكثير من الوقت والجهد. ويقتصر الممارس على تجميع عينة واحدة فقط بالحجم المطلوب. يستخدم الباحث مفهومالسكان المشتقين والمفهوم المرتبط بتوزيع العينات عند صياغة الاستنتاجات النهائية.

كيف سيتم عرضها أدناه. ثانيًا، يجب أن نتذكر أن المجتمع المشتق يتم تعريفه على أنه مجموع جميع العينات المختلفة الممكنة التي يمكن اختيارها من المجتمع وفقًا لخطة أخذ العينات المحددة. عندما يتغير أي جزء من خطة أخذ العينات، يتغير المجتمع المشتق أيضًا. وبالتالي، إذا قام الباحث، عند اختيار الدوائر، بإرجاع أول الأقراص التي تمت إزالتها إلى الإبريق قبل إزالة الثانية، فستتضمن المجموعة المشتقة.

عينات AA، BB، إلخ. فإذا كان حجم العينات غير التكرارية يساوي 3، وليس 2، ستظهر عينات من النوع ABC، وسيكون عددها 1140، وليس 190 كما كان الحال في السابقة قضية. عند التغيير من أخذ العينات العشوائية البسيطة إلى أي طريقة أخرى لاختيار عناصر العينة، يتغير المجتمع المشتق أيضًا.

ويجب أن نتذكر أيضًا أن اختيار عينة بحجم معين من مجتمع سكاني عام يعادل اختيار عنصر واحد (1 من 190) من مجتمع مشتق. هذه الحقيقة تسمح لنا باستخلاص العديد من الاستنتاجات الإحصائية.

متوسط ​​العينة ومتوسط ​​السكان

هل يحق لنا مساواة متوسط ​​العينة بمتوسط ​​المجتمع الحقيقي؟ وعلى أية حال، فإننا نفترض أنهما مترابطان. ومع ذلك، نعتقد أيضًا أن الخطأ سيحدث. على سبيل المثال، يمكن الافتراض أن المعلومات التي يتم الحصول عليها من مستخدمي الإنترنت ستختلف بشكل كبير عن نتائج مسح السكان "العاديين". وفي حالات أخرى، يمكننا أن نفترض وجود تطابق قريب إلى حد ما، وإلا فلن نتمكن من استخدام قيمة العينة لتقدير القيمة العامة. ولكن ما حجم الخطأ الذي يمكن أن نرتكبه في هذا؟

لنجمع جميع الوسائل النموذجية الموجودة في الجدول. 15.2، ونقسم المبلغ الناتج على عدد العينات، أي لنحسب متوسط ​​المتوسطات.
سنحصل على النتيجة التالية:

ويتزامن مع متوسط ​​عدد السكان. يقولون أننا في هذه الحالة نتعامل معها إحصائيات غير متحيزة.

يقال إن الإحصائية غير متحيزة إذا كان متوسطها على جميع العينات الممكنة يساوي المعلمة السكانية المقدرة. يرجى ملاحظة أننا لا نتحدث عن معنى معين هنا.يمكن أن يكون التقدير الجزئي بعيدًا تمامًا عن القيمة الحقيقية - خذ على سبيل المثال عينات AB أو ST. في بعض الحالات، قد لا يمكن تحقيق القيمة السكانية الحقيقية من خلال النظر في أي عينة محتملة، حتى لو كانت الإحصائيات غير متحيزة. في حالتنا، ليس هذا هو الحال: مجموعة كاملة من العينات المحتملة - على سبيل المثال AT - تعطي متوسط ​​عينة يساوي متوسط ​​السكان الحقيقي.

ومن المنطقي النظر في توزيع تقديرات العينات هذه، ولا سيما العلاقة بين هذا الانتشار للتقديرات والتباين في مستويات الدخل بين السكان. يتم استخدام تباين السكان كمقياس للتباين. لتحديد تباين المجتمع، يجب علينا حساب انحراف كل قيمة عن المتوسط، وإضافة مربعات جميع الانحرافات وتقسيم المجموع الناتج على عدد الحدود. دعونا نشير إلى تشتت السكان بواسطة ^. ثم:

التباين السكاني σ 2 = مجموع الفروق المربعة لكل عنصر
السكان ومتوسط ​​السكان / عدد عناصر السكان =

تشتت متوسط ​​القيمةويمكن تحديد مستوى الدخل بنفس الطريقة. أي أنه يمكننا العثور عليه عن طريق تحديد انحرافات كل متوسط ​​عن متوسطه الإجمالي، وجمع مربعات الانحرافات وتقسيم المجموع الناتج على عدد الحدود.

ويمكننا تحديد تشتت متوسط ​​مستوى الدخل بطريقة أخرى، وذلك باستخدام تشتت مستويات الدخل بين السكان، حيث أن هناك علاقة مباشرة بين هاتين القيمتين. على وجه الدقة، في الحالات التي تمثل فيها العينة جزءًا صغيرًا فقط من المجتمع، فإن تباين متوسط ​​العينة يساوي تباين المجتمع مقسومًا على حجم العينة:

حيث σ x 2 هو تشتت متوسط ​​قيمة العينة لمستوى الدخل، σ 2 هو تشتت مستوى الدخل في عموم السكان، ن- حجم العينة.

الآن دعونا نقارن توزيع النتائج مع توزيع الخاصية الكمية في عموم السكان. يوضح الشكل 15.5 أن التوزيع السكاني للسمة الكمية، الموضح في اللوحة أ، متعدد الذروة (تظهر كل قيمة من القيم العشرين مرة واحدة فقط) ومتماثل حول متوسط ​​السكان الحقيقي البالغ 9400.

توزيع العينة
توزيع قيم إحصائية محددة محسوبة لجميع العينات المميزة الممكنة والتي يمكن اختيارها من المجتمع ضمن خطة معينة لأخذ العينات.

يعتمد توزيع الدرجات الموضحة في المربع B على البيانات الواردة في الجدول 1. 15.3، والذي تم تجميعه بدوره عن طريق تعيين قيم من الجدول. 15.2 إلى مجموعة أو أخرى حسب حجمهم، يليها إحصاء عددهم في المجموعة. الحقل B عبارة عن رسم بياني تقليدي، يتم أخذه في الاعتبار في بداية دورة الإحصاء، وهو ما يمثل توزيع العيناتإحصائيات. ولنلاحظ بشكل عابر ما يلي: إن مفهوم توزيع العينات هو المفهوم الأكثر أهمية في الإحصاء، فهو حجر الزاوية في بناء الاستدلالات الإحصائية. استناداً إلى توزيع العينات المعروف للإحصائيات قيد الدراسة، يمكننا استخلاص استنتاج حول المعلمة المقابلة للسكان. فإذا كان من المعروف فقط أن تقدير العينة يختلف من عينة إلى أخرى، ولكن طبيعة هذا التغيير غير معروفة، يصبح من المستحيل تحديد خطأ العينة المرتبط بهذا التقدير. ونظرًا لأن توزيع المعاينة للتقدير يصف اختلافه من عينة إلى أخرى، فإنه يوفر أساسًا لتحديد صحة تقدير العينة. ولهذا السبب فإن تصميم العينات الاحتمالية مهم جدًا للاستدلال الإحصائي.

من الاحتمالات المعروفة للإدراج في عينة كل عنصر من عناصر المجتمع، يمكن للقائمين بالمقابلات العثور على توزيع العينات إحصاءات مختلفة. ويعتمد الباحثون على هذه التوزيعات - سواء كانت متوسط ​​العينة، أو نسبة العينة، أو تباين العينة، أو بعض الإحصائيات الأخرى - عند توسيع نتيجة ملاحظة العينة لتشمل السكان. لاحظ أيضًا أنه بالنسبة للعينات ذات الحجم 2، يكون توزيع متوسطات العينة أحادي الذروة ومتماثلًا حول المتوسط ​​الحقيقي.

لذلك بينا أن:

1. متوسط ​​جميع وسائل العينة الممكنة يساوي المتوسط ​​العام.
2. يرتبط تشتت وسائل العينة بطريقة معينة بالتشتت العام.
3. يكون توزيع متوسطات العينة ذو ذروة واحدة، في حين أن توزيع قيم الخاصية الكمية في عموم السكان يكون متعدد الذروة.

نظرية الحد المركزي

نظرية تنص على أنه بالنسبة للعينات العشوائية البسيطة للحجم ن، معزولة عن عامة السكان بمتوسط ​​عام μ وتباين σ 2 للكبير نيقترب متوسط ​​توزيع العينة x من الوضع الطبيعي بمركز يساوي μ والتباين σ 2 . دقة هذا التقريب تزداد مع الزيادة ن.

نظرية الحد المركزي. يمكن اعتبار توزيع التقديرات أحادي الذروة بمثابة مظهر من مظاهر نظرية الحد المركزي، التي تنص على أنه بالنسبة للعينات العشوائية البسيطة من الحجم ن، معزولة عن عامة السكان بمتوسط ​​​​حقيقي μ وتباين σ 2 للكبير نيقترب توزيع متوسطات العينة من الطبيعي حيث يساوي المركز المتوسط ​​الحقيقي والتباين يساوي نسبة تباين المجتمع إلى حجم العينة، أي:

ويصبح هذا التقريب أكثر دقة مع تقدمنا ​​في السن ن. تذكر هذا. وبغض النظر عن نوع المجتمع، فإن توزيع متوسطات العينة سيكون طبيعياً بالنسبة للعينات ذات الحجم الكبير بما فيه الكفاية. ما الذي يجب فهمه بحجم كبير بما فيه الكفاية؟ إذا كان توزيع قيم الخاصية الكمية لعموم السكان طبيعيا فإن متوسط ​​توزيع العينة للعينات ذات الحجم ن=1. إذا كان توزيع متغير (خاصية كمية) في المجتمع متماثلًا ولكنه غير طبيعي، فإن العينات الصغيرة جدًا ستنتج توزيعًا طبيعيًا لمتوسطات العينة. إذا كان توزيع الخاصية الكمية لعموم السكان به عدم تناسق واضح، فهناك حاجة لعينات أكبر. ومع ذلك، لا يمكن قبول توزيع متوسط ​​العينة كالمعتاد إلا في الحالات التي نتعامل فيها مع عينة ذات حجم كافٍ.

من أجل استخلاص النتائج باستخدام المنحنى الطبيعي، ليس من الضروري على الإطلاق الانطلاق من حالة التوزيع الطبيعي لقيم الخاصية الكمية لعامة السكان. وبدلا من ذلك، نحن نعتمد على نظرية الحد المركزي، واعتمادا على توزيع السكان، نحدد حجم العينة الذي يسمح لنا بالعمل مع منحنى عادي. ولحسن الحظ، يتم ضمان التوزيع الطبيعي للإحصاءات من خلال عينات صغيرة نسبيا - الشكل 1. 15.6 يوضح هذا الظرف بوضوح. تقديرات فترة الثقة. هل يمكن لما سبق أن يساعدنا في التوصل إلى استنتاجات معينة حول المتوسط ​​العام؟ في الواقع، من الناحية العملية، نختار عينة واحدة فقط، وليس جميع العينات الممكنة بحجم معين، وبناءً على البيانات التي تم الحصول عليها، نستخلص استنتاجات معينة فيما يتعلق بالمجموعة المستهدفة.

كيف يحدث هذا؟ كما هو معروف، في التوزيع الطبيعي، فإن نسبة معينة من جميع الملاحظات لها انحراف معياري معين؛ لنفترض أن 95% من الملاحظات تتلاءم مع ±1.96 انحرافات معيارية للمتوسط. التوزيع الطبيعيوسائل العينة، التي يمكن تطبيق نظرية الحد المركزي عليها، ليست استثناء في هذا المعنى. متوسط ​​توزيع العينة هذا يساوي المتوسط ​​العام μ، ويسمى انحرافه المعياري بالخطأ المعياري للوسط:

لقد أتضح أن:

• 68.26% من متوسطات العينة تنحرف عن المتوسط ​​العام بما لا يزيد عن ± σ x؛
• 95.45% من متوسطات العينة تنحرف عن المتوسط ​​العام بما لا يزيد عن ±σ x؛
• 99.73% من متوسطات العينة تنحرف عن المتوسط ​​العام بما لا يزيد عن ± σ x،

أي أن نسبة معينة من وسائل العينة تعتمد على القيمة المحددة ضسيتم احتواؤها في الفاصل الزمني الذي تحدده القيمة ض. يمكن إعادة كتابة هذا التعبير باعتباره عدم المساواة:

المتوسط ​​العام - ض < Среднее по выборке < Генеральное среднее + ض(جذر متوسط ​​مربع الخطأ للمتوسط)

وبالتالي، فإن متوسط ​​العينة مع احتمال معين موجود في الفاصل الزمني، وحدوده هي مجموع وفرق القيمة المتوسطة للتوزيع وعدد معين من الانحرافات المعيارية. ويمكن تحويل هذا التفاوت إلى:

متوسط ​​العينة - ض(جذر متوسط ​​مربع الخطأ للمتوسط)< Генеральное среднее < Среднее по выборке + ض(جذر متوسط ​​مربع الخطأ للمتوسط)

فإذا لوحظت النسبة 15.1 مثلا في 95% من الحالات ( ض= 1.96)، ففي 95% من الحالات لوحظت النسبة 15.2. في الحالات التي يعتمد فيها الاستنتاج على متوسط ​​عينة واحد، نستخدم التعبير 15.2.

من المهم أن نتذكر هذا التعبير 15.2 لا يعني أن الفاصل الزمني المقابل لعينة معينة يجب أن يتضمن بالضرورة المتوسط ​​العام. الفاصل الزمني له علاقة أكبر بإجراءات الاختيار.الفاصل الزمني الذي تم إنشاؤه حول متوسط ​​معين قد يتضمن أو لا يتضمن متوسط ​​المحتوى الحقيقي. تعتمد ثقتنا في صحة الاستنتاجات التي تم التوصل إليها على حقيقة أن 95% من جميع الفترات التي تم إنشاؤها وفقًا لخطة أخذ العينات المختارة سوف تحتوي على المتوسط ​​الحقيقي. ونعتقد أن عينتنا تقع ضمن هذه النسبة البالغة 95%.

ولتوضيح هذه النقطة المهمة، دعونا نتخيل للحظة أن توزيع العينة يعني لعينات ذات حجم ن= 2 في مثالنا الافتراضي أمر طبيعي. يوضح الجدول 15.4 بوضوح نتائج أول 10 عينات من 190 عينة محتملة يمكن اختيارها بموجب تصميم معين. لاحظ أن 7 فقط من الفترات العشرة تتضمن متوسطًا كبيرًا أو حقيقيًا. الثقة في صحة الاستنتاج لا ترجع إلى تقييم معين، ولكن على وجه التحديد إجراءالتقييمات. هذا الإجراء هو أنه بالنسبة لـ 100 عينة سيتم حساب متوسط ​​العينة وفاصل الثقة لها، في 95 حالة، سيتضمن هذا الفاصل القيمة العامة الحقيقية. يتم تحديد دقة عينة معينة من خلال الإجراء الذي تم من خلاله اختيار العينة. ولا يضمن تصميم العينات التمثيلية أن تكون جميع العينات ممثلة. تعتمد إجراءات الاستدلال الإحصائي على الطابع التمثيلي لخطة أخذ العينات، ولهذا السبب يعتبر هذا الإجراء بالغ الأهمية بالنسبة للعينات الاحتمالية.

تسمح لنا العينات الاحتمالية بتقييم دقة النتائج باعتبارها مدى قرب التقديرات من القيمة الحقيقية. كلما زاد متوسط ​​مربع الخطأ في الإحصائيات، زادت درجة تشتت التقديرات وقلت دقة الإجراء.

قد يرتبك البعض من حقيقة أن مستوى الثقة يتعلق بالإجراء وليس بقيمة عينة معينة، ولكن يجب أن نتذكر أن حجم مستوى الثقة لتقدير القيمة العامة يمكن تعديله من قبل الباحث. إذا كنت لا تريد المجازفة وتشعر بالقلق من احتمال مواجهتك لواحدة من الفواصل الزمنية الخمس للعينات التي تم اختيارها والتي لا تتضمن متوسط ​​المجتمع، فيمكنك اختيار فاصل ثقة بنسبة 99% لا يتضمن سوى فترة ثقة واحدة من كل مائة عينة لا تشمل متوسط ​​السكان. علاوة على ذلك، إذا تمكنت من زيادة حجم العينة، فسوف تزيد من مستوى الثقة في النتيجة، مما يوفر الدقة المطلوبة في تقدير قيمة المجتمع. سنتحدث عن هذا بمزيد من التفصيل في الفصل. 17.

يحتوي الإجراء الذي نصفه على عنصر آخر يمكن أن يسبب بعض الارتباك. عند تقدير فاصل الثقة، يتم استخدام ثلاث كميات: x، ضو σx. يتم حساب متوسط ​​العينة x من بيانات العينة، ضيتم تحديده بناءً على مستوى الثقة المطلوب. ولكن ماذا عن جذر متوسط ​​مربع الخطأ للمتوسط ​​σ x؟ وهو يساوي:

وبالتالي، لتحديده، نحتاج إلى تحديد الانحراف المعياري للخاصية الكمية لعامة السكان، أي 5. ما يجب القيام به في الحالات التي يكون فيها الانحراف المعياري سمجهول؟ لا تنشأ هذه المشكلة لسببين. أولاً، عادة بالنسبة لمعظم السمات الكمية المستخدمة في أبحاث التسويق، يتغير التباين بشكل أبطأ بكثير من مستوى معظم المتغيرات التي تهم المسوق. وبناء على ذلك، إذا تكررت الدراسة، يمكننا استخدام القيمة السابقة التي تم الحصول عليها لـ s في الحسابات. ثانياً، بمجرد اختيار العينة والحصول على البيانات، يمكننا تقدير تباين المجتمع من خلال تحديد تباين العينة. يتم تعريف تباين العينة غير المتحيزة على النحو التالي:

تباين العينة ŝ 2 = مجموع مربعات الانحرافات عن متوسط ​​العينة / (عدد عناصر العينة -1). لتحديد تباين العينة، علينا أولا إيجاد متوسط ​​العينة. ومن ثم يتم إيجاد الفروق بين كل من قيم العينة ومتوسط ​​العينة؛ ويتم تربيع هذه الاختلافات وجمعها وتقسيمها على عدد يساوي عدد مشاهدات العينة ناقص واحد. لا يوفر تباين العينة تقديرًا للتباين العام فحسب، بل يمكن استخدامه أيضًا لتقدير جذر متوسط ​​مربع الخطأ للمتوسط. عندما يكون التباين العام σ 2 معروفًا، فإن جذر متوسط ​​مربع الخطأ σ x معروف أيضًا، نظرًا لأن:

عندما يكون التباين العام غير معروف، لا يمكن إلا تقدير جذر متوسط ​​مربع الخطأ. ويرد هذا التقدير ŝ x، وهو يساوي الانحراف المعياري للعينة مقسومًا على الجذر التربيعيمن حجم العينة، أي. يتم تحديد التقدير بنفس الطريقة التي تم بها تحديد تقدير القيمة الحقيقية، ولكن بدلاً من الانحراف المعياري العام، يتم استبدال نموذج الانحراف المعياري في صيغة الحساب. لذلك، على سبيل المثال، بالنسبة للعينة AB بمتوسط ​​عينة قدره 5800:

وبناء على ذلك، ŝ = 283، و

والفاصل الزمني 95% هو الآن

وهو أقل من القيمة السابقة.

في الجدول 15.5 يلخص الصيغ الحسابية لمختلف المتوسطات والتباينات التي تمت مناقشتها في هذا الفصل. تكوين العينة العشوائية البسيطة . في مثالنا، تم اختيار عناصر العينة باستخدام إبريق يحتوي على جميع عناصر المجتمع الأصلي. هذا سمح لنا بتصور مفاهيم السكان المشتقين وتوزيع العينات. لا نوصي باستخدام هذه الطريقة في الممارسة العملية، لأن هذا يزيد من احتمالية الخطأ. يمكن أن تختلف الأكواب في الحجم والملمس، مما قد يؤدي في بعض الحالات إلى تفضيل أحدهما على الآخر. يمكن أن يكون اختيار المشاركين في حملة فيتنام، الذي تم باستخدام اليانصيب، بمثابة مثال على هذا النوع من الخطأ.

تم الاختيار عن طريق سحب الأقراص التي تحمل تواريخ الميلاد من أسطوانة كبيرة. بث التلفزيون هذا الإجراء في جميع أنحاء البلاد. لسوء الحظ، تم تحميل الأقراص في الأسطوانة بطريقة منتظمة: تواريخ يناير تأتي أولاً، وتواريخ ديسمبر هي الأخيرة. على الرغم من أن الأسطوانة كانت تخضع للغزل المكثف، إلا أن تواريخ شهر ديسمبر كانت تقع في كثير من الأحيان أكثر من تواريخ شهر يناير. وفي وقت لاحق، تم تنقيح هذا الإجراء بحيث تم تقليل احتمال حدوث مثل هذه الأخطاء المنهجية بشكل كبير. تعتمد الطريقة المفضلة لسحب عينة عشوائية بسيطة على استخدام جدول أرقام عشوائية.

يتضمن استخدام مثل هذا الجدول التسلسل التالي من الخطوات. أولا، يجب تخصيص أرقام تسلسلية لعناصر السكان من 1 إلى ن; في مجموعتنا الافتراضية العنصر أسيتم تعيين رقم 1، العنصر ب- الرقم 2، الخ. ثانياً، يجب أن يكون عدد الأرقام في جدول الأرقام العشوائية هو نفس الرقم ن. ل ن= سيتم استخدام 20 رقمًا مكونًا من رقمين؛ ل نبين 100 و999 هي أرقام مكونة من ثلاثة أرقام، وما إلى ذلك. ثالثًا، يجب تحديد موضع البداية بشكل عشوائي. يمكننا فتح الجدول المقابل للأرقام العشوائية، ونغمض أعيننا، كما يقولون، ونشير بإصبعنا إليه. نظرًا لأن الأرقام الموجودة في جدول الأرقام العشوائية مرتبة بشكل عشوائي، فإن موضع البداية لا يهم حقًا.

وأخيرا، يمكننا التحرك في أي اتجاه تم اختياره بشكل تعسفي - لأعلى أو لأسفل أو عبر، واختيار تلك العناصر التي تتوافق أرقامها مع أرقام عشوائية من الجدول. لتوضيح ما قيل، فكر في جدول مختصر للأرقام العشوائية (الجدول 15.6). بسبب ال ن= 20، يجب أن نعمل فقط مع الأعداد المكونة من رقمين. وبهذا المعنى الجدول. 15.6 يناسبنا تمامًا. دعونا نقرر مسبقا التحرك إلى أسفل العمود، ولكن موضع البداية يكون عند تقاطع الصف الحادي عشر والعمود الرابع، حيث يقع الرقم 77. هذا الرقم كبير جدا وبالتالي يجب التخلص منه. سيتم أيضًا تجاهل الرقمين التاليين، ولكن سيتم استخدام القيمة الرابعة 02 نظرًا لأن 2 يتوافق مع رقم العنصر في.

سيتم أيضًا تجاهل الأرقام الخمسة التالية لأنها كبيرة جدًا، بينما سيشير الرقم 05 إلى العنصر ه. هكذا العناصر فيو هستصبح عينتنا المكونة من عنصرين، والتي من خلالها نحكم على مستوى دخل هؤلاء السكان. من الممكن أيضًا استخدام استراتيجية بديلة، حيث سيتم استخدام برنامج كمبيوتر يولد أرقامًا عشوائية كأساس للاختيار. تشير المنشورات الحديثة إلى أن الأرقام الناتجة عن مثل هذه البرامج ليست عشوائية تمامًا، والتي يمكن أن تظهر بطريقة معينة عند بناء نماذج رياضية معقدة، ولكن يمكن استخدامها في معظم أبحاث التسويق التطبيقية. لاحظ مرة أخرى أن العينة العشوائية البسيطة تتطلب تجميع قائمة مرقمة تسلسلية لعناصر المجتمع.

وبعبارة أخرى، يجب تحديد هوية كل فرد من السكان الأصليين. بالنسبة لبعض السكان، ليس من الصعب القيام بذلك، على سبيل المثال، عند دراسة أكبر 500 شركة أمريكية، والتي يتم تقديم قائمة بها في مجلة فورتشن. لقد تم بالفعل تجميع هذه القائمة، لذا فإن تكوين عينة عشوائية بسيطة في هذه الحالة لن يكون بالأمر الصعب. بالنسبة للمجموعات السكانية الأولية الأخرى (على سبيل المثال، لجميع الأسر التي تعيش في مدينة معينة)، فإن تجميع قائمة عامة أمر صعب للغاية، مما يجبر الباحثين على اللجوء إلى مخططات أخذ العينات الأخرى.

ملخص

الهدف التعليمي 1
التمييز بوضوح بين مفهومي التعداد (التأهيل) وأخذ العينات

يسمى التعداد الكامل للسكان مؤهل. عينةمجموعة مكونة من عناصر مختارة.

الهدف التعليمي 2
معرفة جوهر وتسلسل المراحل الست التي ينفذها الباحثون للحصول على عينة سكانية

تنقسم عملية أخذ العينات إلى ست مراحل:

1. مهمة السكان
2. تحديد إطار أخذ العينات؛
3. اختيار إجراءات الاختيار؛
4. تحديد حجم العينة؛
5. اختيار عناصر العينة؛
6. فحص العناصر المختارة.

الهدف التعليمي 3
تحديد مفهوم "إطار أخذ العينات"

إطار أخذ العينات هو قائمة العناصر التي سيتم سحب العينة منها.

الهدف التعليمي 4
اشرح الفرق بين الاحتمالية وأخذ العينات الحتمية.

في العينة الاحتمالية، يمكن تضمين كل فرد من أفراد المجتمع مع معين نظرا غير الصفراحتمالا. وقد تختلف احتمالات إدراج أفراد معينين من المجتمع في العينة عن بعضها البعض، ولكن احتمالية إدراج كل عنصر فيها معروفة. بالنسبة للعينات الحتمية، يصبح تقييم احتمال تضمين أي عنصر في العينة مستحيلا. ولا يمكن ضمان تمثيلية هذه العينة. تعتمد جميع العينات الحتمية على الرأي الشخصي أو الحكم أو التفضيل. يمكن أن توفر مثل هذه التفضيلات في بعض الأحيان تقديرات جيدة لخصائص السكان، ولكن لا توجد طريقة لتحديد ما إذا كانت العينة مناسبة للمهمة المطروحة بشكل موضوعي.

الهدف التعليمي 5
التمييز بين أخذ العينات ذات الحجم الثابت وأخذ العينات متعددة المراحل (المتسلسلة).

عند العمل مع عينات ذات حجم ثابت، يتم تحديد حجم العينة قبل بدء المسح ويسبق تحليل النتائج جمع كافة البيانات اللازمة. في أخذ العينات المتسلسلة، يكون عدد العناصر المختارة غير معروف مسبقًا، ويتم تحديده بناءً على سلسلة من القرارات المتسلسلة.

الهدف التعليمي 6
اشرح ما هو أخذ العينات الهادف ووصف نقاط القوة والضعف فيه

يتم اختيار العناصر الموجودة في العينة الهادفة يدويًا وتقديمها للباحث على أنها تحقق أهداف المسح. من المفترض أن العناصر المختارة يمكن أن توفر صورة كاملة للسكان قيد الدراسة. بينما يكون الباحث في المراحل الأولى من استكشاف المشكلة وتحديد الآفاق والقيود المحتملة للمسح المخطط له، فإن استخدام العينات الهادفة يمكن أن يكون فعالاً للغاية. لكن لا ينبغي أن ننسى بأي حال من الأحوال نقاط الضعف في عينة من هذا النوع، إذ من الممكن أن يستخدمها الباحث أيضًا في الدراسات الوصفية أو السببية، مما سيؤثر بشكل مباشر على جودة نتائجها.

الهدف التعليمي 7
تحديد مفهوم أخذ عينات الحصص

يتم اختيار العينة التناسبية بحيث تكون نسبة العناصر الموجودة في العينة والتي لها خصائص معينة تتوافق تقريباً مع نسبة العناصر نفسها في المجتمع محل الدراسة؛ وللقيام بذلك، يُعطى كل عداد حصة تحدد خصائص السكان الذين يجب عليه الاتصال بهم.

الهدف التعليمي 8
اشرح ما هي المعلمة في إجراء أخذ العينات

المعلمة - خاصية أو مؤشر معين للمجتمع العام أو السكان المدروسين؛ مؤشر كمي معين يميز مجموعة سكانية عن أخرى.

الهدف التعليمي 9
اشرح ما هي المجموعة المشتقة؟

يتكون المجتمع المشتق من جميع العينات الممكنة التي يمكن اختيارها من المجتمع وفقًا لخطة أخذ العينات المحددة.

الهدف التعليمي 10
اشرح لماذا يعتبر مفهوم توزيع العينات مفهوما أساسيا في الإحصاء.

يعتبر مفهوم توزيع العينات حجر الزاوية في الاستدلال الإحصائي. استناداً إلى توزيع العينات المعروف للإحصائيات قيد الدراسة، يمكننا استخلاص استنتاج حول المعلمة المقابلة للسكان. فإذا كان من المعروف فقط أن تقدير العينة يختلف من عينة إلى أخرى، ولكن طبيعة هذا التغيير غير معروفة، يصبح من المستحيل تحديد خطأ العينة المرتبط بهذا التقدير. ونظرًا لأن توزيع المعاينة للتقدير يصف اختلافه من عينة إلى أخرى، فإنه يوفر أساسًا لتحديد صحة تقدير العينة.

عينة - هذا:

1) مجمل 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 قوائم مختلفة 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.

العينة أو مجتمع العينة هي مجموعة من الحالات (مواضيع، كائنات، أحداث، عينات)، باستخدام إجراء معين، يتم اختيارها من عامة السكان للمشاركة في الدراسة.

خصائص العينة:

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

ضرورة أخذ 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.

العينات المستقلة والمستقلة

عند مقارنة عينتين (أو أكثر). معلمة مهمةهو اعتمادهم. 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)، تسمى هذه العينات تابعة. أمثلة على العينات التابعة:

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

وإذا لم توجد مثل هذه العلاقة بين العينات فإن هذه العينات تعتبر مستقلة، على سبيل المثال:

• رجال ونساء،
• علماء النفس والرياضيات.

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

إن مفهوم " أخذ العينات " في الإحصاء وعلم الاجتماع والتسويق ينظر في معنيين. أولاً: هي مجموعة من عناصر عموم السكان المراد دراستها، أي: عينة السكان. ثانيا، أخذ العينات هو عملية تشكيل مجتمع العينة متى شرط ضروريضمان التمثيل. تسليط الضوء أنواع مختلفةالعينات (الاختيار) وأنواع العينات.

أما بالنسبة لأنواع العينات، فمن حيث المبدأ هناك ثلاثة منها. إنه على وشكحول مبادئ نهج اختيار وحدات عينة السكان من عامة السكان. قد تكون على النحو التالي:

اختيار عفوي، أي. ويتم الاختيار على مبدأ الاختيارية ومدى توافر إدراج وحدات من عموم السكان في العينة. يتم استخدامه في كثير من الأحيان، وخاصة في الدراسات الاستقصائية البريدية والصحفية. والعيب الرئيسي لهذا الاختيار هو استحالة تمثيل عالي الجودة لعامة السكان؛

احتمالية(عشوائي) اختيار- واحدة من أهمها المستخدمة في البحوث الاجتماعية. المبدأ الرئيسي لهذا الاختيار هو التأكد من أن كل وحدة من عامة السكان لديها الفرصة لإدراجها في العينة. ولهذا الغرض، يتم استخدام جداول الأرقام العشوائية، والاختيار بالقرعة، والاختيار الميكانيكي؛

اختيار طبقيوالذي يقوم على بناء نموذج نوعي لعموم السكان، ثم اختيار وحدات الملاحظة في عينة السكان، بناءً على النموذج الموجود.

[والمصادر: ويكيبيديا، V.A. بولتوراك بحوث التسويق: الأساليب والتقنيات]

المهمة رقم 3

سؤال: اشرح محتوى مفهوم التغيير الاجتماعي.

مفهوم التغيير الاجتماعي.ويشير مفهوم "التغير الاجتماعي" إلى التغيرات المختلفة التي تحدث على مدى فترة من الزمن في المجتمعات الاجتماعية والمجموعات والمؤسسات والمنظمات والمجتمعات، في علاقاتها مع بعضها البعض، وكذلك مع الأفراد. يمكن إجراء مثل هذه التغييرات: على المستوى علاقات شخصية(على سبيل المثال، التغيرات في بنية الأسرة ووظائفها)؛ على مستوى المنظمات والمؤسسات (التعليم والعلوم يخضعان باستمرار للتغيير سواء من حيث محتواهما أو من حيث تنظيمهما)، على مستوى المجموعات الاجتماعية الصغيرة والكبيرة (في روسيا، على وجه الخصوص، تكوين إن الطبقة العاملة والفلاحين تتغير الآن، وتظهر طبقة جديدة مجموعات اجتماعية– رواد الأعمال) على المستويين المجتمعي والعالمي (عمليات الهجرة، التطور الاقتصادي والتكنولوجي لبعض البلدان وحالة الركود والأزمات في بلدان أخرى، والتهديد البيئي والعسكري لوجود البشرية، وما إلى ذلك).

القسم الثاني. إحصائيات الرياضيات

الموضوع 6. طريقة أخذ العينات. سلسلة الاختلاف

وخصائصها

يتناول الإحصاء الرياضي دراسة الأنماط التي تحكم الظواهر الجماعية، بناءً على نتائج المراقبة.

الغرض من مرض التصلب العصبي المتعدد: إنشاء أساليب لجمع ومعالجة البيانات الإحصائية للحصول على استنتاجات علمية وعملية.

طُرق الإحصائيات الرياضيةاللازمة لحل اثنين مهام:

1) الإشارة إلى طرق جمع وتجميع المعلومات الإحصائية التي تم الحصول عليها نتيجة للتجارب أو الملاحظات؛

2) تطوير أساليب تحليل البيانات الإحصائية (تقييم وظائف التوزيع والمعلمات؛ اختبار الفرضيات الإحصائية؛ تقييم التبعيات بين المتغيرات العشوائية).

مفهوم الملاحظة الانتقائية وخصائصها النظرية.

في التمرين الملاحظات الإحصائيةهناك نوعان من الملاحظات:

مستمر، عندما يتم دراسة جميع الكائنات في السكان (التعداد السكاني)؛

انتقائي، عندما تتم دراسة جزء من الأشياء المختارة عشوائيًا (دراسات اجتماعية تغطي جزءًا من السكان).

تعتمد نظرية المراقبة الانتقائية على الأنماط الإحصائية التي تتشكل ويتم اكتشافها في الظواهر والعمليات الجماعية.

تسمى الأنماط المرتبطة بالعشوائية والتي تظهر كقوانين فقط في مجموعة متنوعة من الظواهر إحصائية. ترتبط خاصية الأنماط هذه بالقانون أعداد كبيرة. الأساس الرياضي لقانون الأعداد الكبيرة، ولعلم الإحصاء بشكل عام، هو نظرية الاحتمالية، التي تدرس الظواهر العشوائية (الأحداث) التي لها خصوصية مستقرة، وبالتالي الاحتمالية، مما يساعد على تحديد الأنماط في التكرار الهائل من الظواهر.

السكان والعينة. أنواع العينات.

عامه السكانهي مجموعة جميع الكائنات المراد دراستها والتي تتكون منها العينة.

عينة السكان، أو، أخذ العينات، عبارة عن مجموعة من الكائنات التي تم اختيارها عشوائيًا من عامة السكان والتي تخضع للدراسة المباشرة.

حجم السكان- عدد كائناته. يمكن أن يكون للمجتمع العام حجم محدود وغير محدود (N)، في حين أن عينة السكان يمكن أن يكون لها حجم محدود فقط (n).

مثال. من أصل 2000 منتج، تم اختيار 100 منتج للمسح، ثم حجم المجتمع العام، وحجم العينة.

طريقة أخذ العيناتهي طريقة بحث يتم من خلالها دراسة خصائص عامة السكان باستخدام عينة. في هذه الحالة، يتم توزيع الاستنتاجات التي تم الحصول عليها من دراسة هذا الجزء على مجموعة الكائنات بأكملها.

أنواع العينات

عينة عشوائية بسيطة، يتكون من اختيار عشوائي للعناصر دون تقسيم السكان إلى أجزاء.

أخذ العينات الميكانيكية، حيث يتم اختيار عناصر من السكان في فترة زمنية معينة. لذا، إذا كان حجم العينة يجب أن يكون 10% من الحجم العام، فسيتم تحديد كل عنصر عاشر.

عينة نموذجية، حيث يتم اختيار العناصر بشكل عشوائي من المجموعات النموذجية التي يتم تقسيم عامة السكان إليها وفقًا لبعض المعايير. على سبيل المثال، اختيار الأجزاء من إنتاج كل آلة، وليس من الكمية الإجمالية.

أخذ العينات التسلسلية، حيث لا يتم اختيار العناصر الفردية بشكل عشوائي، ولكن مجموعات كاملة من السكان (سلسلة).

يكررتسمى عينة يتم فيها إرجاع الكائن المحدد، بعد الدراسة، إلى عامة السكان ويمكن إعادة اختياره.

لا يتكرريسمى أخذ العينات، حيث لا يتم إرجاع الكائن المحدد في العينة إلى المجتمع.

ممثل(الممثل) هو العينة التي يمكننا من خلالها الحكم على خصائص جميع السكان التي تهمنا. شروط تمثيل العينة:

1) يجب أن تكون أجزاء العينة متناسبة مع أجزاء من عموم السكان؛

2) يجب أن توضح العينة بوضوح جميع سمات الخاصية التي تتم دراستها؛

3) يجب أن تكون العينة كبيرة بما فيه الكفاية؛

4) اختيار العينة العشوائية.