مجتمع الدراسة والعينة: أنواع العينات وطرق اختيارها وحجمها

قسم مجتمع الدراسة والعينة من أكثر أقسام فصل الإجراءات عرضة لملاحظات المحكمين: مجتمع غير محدد بدقة، أو عينة توصف بأنها عشوائية وهي في الحقيقة متاحة، أو حجم عينة بلا مبرر. وهذه الملاحظات ليست شكلية؛ لأن قيمة نتائجك وإمكانية تعميمها تعتمد مباشرة على طريقة اختيار العينة.

في هذا المقال ستتعرف على المفاهيم الأساسية، وأنواع العينات الاحتمالية وغير الاحتمالية ومتى تستخدم كلًا منها، وطرق تحديد حجم العينة ومنها جدول Krejcie و Morgan، وكيف تحسب نسبة الاستجابة، ثم كيف تكتب هذا القسم خطوة بخطوة مع مثال تطبيقي.

ما الفرق بين مجتمع الدراسة والعينة؟

مجتمع الدراسة هو جميع الأفراد أو العناصر التي تشترك في الخصائص التي تدرسها، والتي تريد تعميم النتائج عليها، مثل: جميع معلمات المرحلة المتوسطة في مدينة الرياض. أما العينة فهي جزء من هذا المجتمع يُختار بطريقة محددة لتُجمع منه البيانات.

وهناك مفاهيم أخرى يجب أن تميز بينها:

• المجتمع المستهدف: المجتمع الذي تريد التعميم عليه نظريًا.
• المجتمع المتاح: الجزء الذي يمكنك الوصول إليه فعليًا، مثل معلمات مكتب تعليم محدد.
• إطار المعاينة: القائمة التي تحصر أفراد المجتمع وتختار منها العينة، مثل كشف بأسماء المدارس أو الموظفين.
• وحدة المعاينة: العنصر الذي يُختار، وقد يكون فردًا أو مدرسة أو شركة.

العينات الاحتمالية (العشوائية)

في العينات الاحتمالية يكون لكل فرد في المجتمع فرصة معروفة وغير صفرية للاختيار، وهي الأنسب عندما تريد تعميم النتائج إحصائيًا. وتتطلب غالبًا إطار معاينة كاملًا.

العينة العشوائية البسيطة

يُختار الأفراد عشوائيًا من القائمة الكاملة، كأن تستخدم جدول أرقام عشوائية أو برنامجًا حاسوبيًا. وهي أبسط الأنواع نظريًا، لكنها تحتاج قائمة شاملة بالمجتمع.

العينة المنتظمة

تحسب طول الفترة بقسمة حجم المجتمع على حجم العينة، ثم تختار نقطة بداية عشوائية، وتأخذ كل فرد يقع بعد هذه الفترة. فإن كان المجتمع 1000 والعينة 200 فطول الفترة 5، فتختار رقمًا عشوائيًا بين 1 و5 ثم كل خامس اسم بعده.

العينة العشوائية الطبقية

تقسم المجتمع إلى طبقات متجانسة بحسب متغير مهم، مثل الجنس أو المرحلة الدراسية أو نوع القطاع، ثم تختار عشوائيًا من كل طبقة. وفي الصورة التناسبية يكون عدد المختارين من كل طبقة متناسبًا مع حجمها في المجتمع. تناسب هذه العينة الدراسات التي تقارن بين فئات.

العينة العنقودية

تختار مجموعات كاملة بدلًا من الأفراد، مثل مدارس أو فروع شركة، ثم تطبق على كل أفراد المجموعات المختارة. تُستخدم عندما يكون المجتمع منتشرًا جغرافيًا ولا تتوفر قائمة بالأفراد.

العينة متعددة المراحل

تجمع بين أكثر من طريقة، كأن تختار مكاتب تعليم عشوائيًا، ثم مدارس من كل مكتب، ثم معلمين من كل مدرسة.

العينات غير الاحتمالية

في هذه العينات لا تكون فرصة الاختيار معروفة لكل فرد، لذلك يكون التعميم الإحصائي منها محدودًا. لكنها مقبولة بل مفضلة في حالات معينة، خاصة في البحث النوعي.

• العينة المتاحة (الميسرة): تضم من يسهل الوصول إليهم، مثل نشر رابط الاستبانة في مجموعات المعلمين. وهي شائعة جدًا، لكن يجب أن تسميها باسمها الصحيح ولا تصفها بالعشوائية.
• العينة القصدية (الغرضية): يختار الباحث أفرادًا تتوفر فيهم خصائص محددة تخدم هدف الدراسة، مثل قائدات مدارس طبقن مبادرة معينة. وهي الأساس في البحث النوعي.
• عينة كرة الثلج: يرشح كل مشارك مشاركين آخرين، وتناسب الفئات التي يصعب الوصول إليها.
• العينة الحصصية: يحدد الباحث حصصًا لكل فئة تشبه نسبها في المجتمع، ثم يملؤها بطريقة غير عشوائية.

كيف تحدد حجم العينة؟

لا يوجد رقم واحد صحيح لكل الدراسات، بل يتأثر حجم العينة بعدة عوامل: حجم المجتمع، ودرجة الدقة المطلوبة، ومستوى الثقة، وتجانس المجتمع، ونوع التحليل الإحصائي، وعدد المجموعات التي ستقارن بينها.

جدول Krejcie و Morgan

نشر Krejcie و Morgan عام 1970 جدولًا يحدد حجم العينة المناسب لأحجام مختلفة من المجتمعات عند مستوى ثقة 95% وهامش خطأ 5%، وهو من أكثر الطرق استخدامًا في الدراسات الوصفية المسحية. ومن أمثلة قيمه:

لاحظ أن حجم العينة لا يزيد بالنسبة نفسها التي يزيد بها المجتمع، بل يقترب من حد ثابت تقريبًا في المجتمعات الكبيرة.

تحليل القوة الإحصائية

في الدراسات التي تختبر فروقًا أو علاقات، يُحدد حجم العينة أيضًا بتحليل القوة الإحصائية الذي يعتمد على حجم الأثر المتوقع ومستوى الدلالة والقوة المطلوبة، كما عرضه Cohen. ويمكن إجراؤه ببرامج متخصصة مثل G*Power.

في البحث النوعي

لا يُحدد حجم العينة بمعادلة، بل بمفهوم التشبع؛ أي التوقف عن إضافة مشاركين عندما لا تضيف المقابلات الجديدة معلومات أو موضوعات جديدة ذات قيمة. وقد وجد Guest وزملاؤه (2006) في دراستهم أن التشبع تحقق في حدود أول اثنتي عشرة مقابلة، لكن هذه النتيجة مرتبطة بتجانس عينتهم وطبيعة أسئلتهم، فلا تتخذها قاعدة ثابتة لكل دراسة.

أخطاء شائعة في قسم المجتمع والعينة

• عدم ذكر حجم المجتمع ومصدره: فيبدو حجم العينة بلا أساس.
• وصف العينة المتاحة بأنها عشوائية: وهو خطأ منهجي يلاحظه المحكمون سريعًا.
• تعميم النتائج على مجتمع أوسع من المجتمع الذي سُحبت منه العينة.
• الخلط بين العينة الاستطلاعية والعينة الأساسية: فأفراد العينة الاستطلاعية يُستبعدون عادة من العينة الأساسية.
• إغفال عدد الاستبانات المستبعدة وأسباب استبعادها.

نسبة الاستجابة وكيف تحسبها

تُحسب نسبة الاستجابة بقسمة عدد الاستبانات المسترجعة على عدد الاستبانات الموزعة، ثم الضرب في 100. ويحسب كثير من الباحثين أيضًا نسبة الاستجابة الصالحة بقسمة عدد الاستبانات الصالحة للتحليل على عدد الاستبانات الموزعة. فإن وزعت 320 استبانة واسترجعت 295، فنسبة الاستجابة نحو 92.2%. وإن استبعدت منها 15 لعدم اكتمالها، فعدد الصالح 280، ونسبة الاستجابة الصالحة 87.5%.

• وزع عددًا أكبر من الحد الأدنى المطلوب لتعويض عدم الاستجابة والاستبانات غير المكتملة.
• اذكر في الرسالة عدد الموزع والمسترجع والمستبعد وسبب الاستبعاد.
• تذكّر أن نسبة الاستجابة المنخفضة قد تعني أن المستجيبين يختلفون عن غيرهم، فأشر إلى ذلك في حدود الدراسة.

كيف تكتب قسم مجتمع الدراسة وعينتها؟ مثال تطبيقي

1. صف المجتمع بدقة: من هم، وأين، ومتى، وكم عددهم، ومصدر هذا العدد.
2. حدد طريقة المعاينة وبررها.
3. بيّن كيف حددت حجم العينة مع الإحالة إلى المرجع أو الطريقة.
4. اذكر أرقام التوزيع والاسترجاع ونسبة الاستجابة.
5. اعرض جدولًا بخصائص العينة بحسب المتغيرات الديموغرافية.

الأرقام في هذا المثال توضيحية لبيان طريقة الكتابة فقط.

أسئلة شائعة

المراجع

1. Krejcie, R. V., & Morgan, D. W. (1970). Determining sample size for research activities. Educational and Psychological Measurement, 30(3), 607–610.
2. Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum.
3. Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2018). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (5th ed.). SAGE.
4. Guest, G., Bunce, A., & Johnson, L. (2006). How many interviews are enough? An experiment with data saturation and variability. Field Methods, 18(1), 59–82.