المحتوى
- TL ؛ DR (طويل جدًا ؛ لم يقرأ)
- حجم العينة
- العيب 1: التقلب
- العيب 2: كشف التحيز
- العيب 3: تحيز الاستجابة الطوعية
يجب على الباحثين والعلماء الذين يقومون بإجراء مسوحات وتجارب تنفيذية الالتزام ببعض الإرشادات والقواعد الإجرائية من أجل ضمان الدقة من خلال تجنب أخطاء أخذ العينات مثل التباين الكبير أو التحيز أو التغطية السرية. يمكن أن تؤثر أخطاء أخذ العينات بشكل كبير على دقة النتائج وتفسيرها ، مما قد يؤدي بدوره إلى ارتفاع تكاليف الشركات أو الوكالات الحكومية ، أو إلحاق ضرر بالسكان أو الكائنات الحية التي تجري دراستها.
TL ؛ DR (طويل جدًا ؛ لم يقرأ)
لإجراء مسح بشكل صحيح ، تحتاج إلى تحديد مجموعة العينة الخاصة بك. يجب أن تشمل مجموعة العينة هذه الأفراد الذين لهم صلة بموضوع الاستطلاعات. تريد مسح أكبر حجم عينة ممكن ؛ أحجام عينة أصغر الحصول على تمثيل أقل من السكان بأكملها.
يمكن أن يؤدي حجم العينة الصغير أيضًا إلى حالات انحياز ، مثل عدم الاستجابة ، والتي تحدث عندما لا تتاح الفرصة لبعض المواد للمشاركة في الاستطلاع. بدلاً من ذلك ، يحدث تحيز الاستجابة الطوعية عندما تتاح الفرصة لعدد صغير من الأشخاص غير الممثلين للمشاركة في الاستبيان ، عادةً لأنهم الوحيدون الذين يعرفون ذلك.
حجم العينة
في حالة الباحثين الذين يقومون بإجراء مسوحات ، على سبيل المثال ، يعد حجم العينة ضروريًا. لإجراء مسح بشكل صحيح ، تحتاج إلى تحديد مجموعة العينة الخاصة بك. يجب أن تشمل مجموعة العينة هذه الأفراد الذين لهم صلة بموضوع الاستطلاعات.
على سبيل المثال ، إذا كنت تجري دراسة استقصائية حول ما إذا كان منظف مطبخ معينًا مفضلاً على علامة تجارية أخرى ، فعليك مسح عدد كبير من الأشخاص الذين يستخدمون منظفات المطبخ. الطريقة الوحيدة لتحقيق نتائج دقيقة بنسبة 100٪ هي مسح كل شخص يستخدم منظفات المطبخ ؛ ومع ذلك ، نظرًا لأن هذا غير ممكن ، فستحتاج إلى مسح أكبر مجموعة عينة قدر الإمكان.
العيب 1: التقلب
يتم تحديد التغير عن طريق الانحراف المعياري للسكان ؛ الانحراف المعياري للعينة هو مدى النتائج الحقيقية للمسح من نتائج العينة التي قمت بجمعها. تريد مسح أكبر حجم عينة ممكن ؛ كلما زاد الانحراف المعياري ، كلما كانت نتائجك أقل دقة ، نظرًا لأن أحجام العينات الأصغر حجمًا تمثل بشكل متناقص عدد السكان بأكمله.
العيب 2: كشف التحيز
يؤثر حجم العينة الصغير أيضًا على موثوقية نتائج الاستطلاعات لأنه يؤدي إلى تقلب أعلى ، مما قد يؤدي إلى التحيز. حالة التحيز الأكثر شيوعًا هي نتيجة عدم الاستجابة. يحدث عدم الاستجابة عندما لا تتاح الفرصة لبعض المواد للمشاركة في الاستبيان. على سبيل المثال ، إذا اتصلت بـ 100 شخص بين الساعة 2 و 5 مساءً. واسألهم عما إذا كانوا يشعرون أن لديهم وقت فراغ كافٍ في جدولهم اليومي ، فقد يقول معظم المشاركين "نعم". هذه العينة - والنتائج - منحازة ، لأن معظم العمال في وظائفهم خلال هذه الساعات.
قد يكون لدى الأشخاص الموجودين في العمل وغير القادرين على الرد على الهاتف إجابة مختلفة على الاستطلاع مقارنة بالأشخاص القادرين على الرد على الهاتف في فترة ما بعد الظهر. لن يتم تضمين هؤلاء الأشخاص في الاستطلاع ، وستعاني دقة المسوحات من عدم الاستجابة. لا يعاني الاستقصاء الخاص بك فقط بسبب التوقيت ، ولكن عدد الموضوعات لا يساعد في تعويض هذا النقص.
العيب 3: تحيز الاستجابة الطوعية
انحياز الاستجابة الطوعية هو عيب آخر يأتي بحجم صغير للعينة. إذا قمت بنشر استبيان على موقع الويب الخاص بمنظف المطبخ لديك ، فلن يتمكن سوى عدد قليل من الأشخاص من الوصول إلى الاستبيان الخاص بك أو معرفة به ، ومن المحتمل أن يقوم المشتركون بذلك لأنهم يشعرون بشدة بالموضوع. لذلك ، سيتم منحرف نتائج الاستطلاع لتعكس آراء أولئك الذين يزورون الموقع. إذا كان فرد ما على موقع الشركة ، فمن المحتمل أنه يدعم الشركة ؛ قد يبحث ، على سبيل المثال ، عن كوبونات أو عروض ترويجية من تلك الجهة المصنعة. يحد الاستقصاء المنشور على موقعه على الإنترنت فقط من عدد الأشخاص الذين سيشاركون في تلك المنتجات التي كانت مهتمة بالفعل بمنتجاتها ، مما يؤدي إلى تحيز الاستجابة الطوعية.