أنواع العينات العشوائية

عينة البحث العلمي هي مجموعة من الأفراد يتم اختيارها لتمثيل مجتمع الدراسة، ولعينات البحث العلمي نوعان؛ العينات العشوائية والعينات غير العشوائية، ويقصد بالعينات العشوائية اختيار الأفراد عشوائيًا، وحصول جميع أفراد مجتمع الدراسة على فرص متساوية للظهور في العينة،^[١] ولكن هذا النوع من العينات يستغرق وقتًا أطول من العينات غير العشوائية، بالإضافة إلى أن تكلفته أعلى أيضًا.^[٢]

تكون طريقة العينات العشوائية بإعطاء كل فرد من مجتمع الدراسة رقمًا معينًا، ومن ثم اختيار أرقام بطريقة عشوائية، أو الاستعانة بتقنيات أخرى موجودة في أجهزة الكمبيوتر مثل مولد الأرقام، والأشخاص الذين يحملون الأرقام المختارة هم عينة الدراسة، ومن أهم ما يميز هذا النوع من العينات أنه لا يضع الباحث في خطر التحيّز لأفراد دون آخرين من مجتمع الدراسة.^[٣]

وفيما يلي توضيح لأنواع العينات العشوائية في البحث العلمي:

العينة العشوائية البسيطة (Random Sample)

يحتاج الباحث لإجراء هذا النوع من العينات إلى قائمة تضم كافة أفراد السكان مجتمع الدراسة ليعطي كلًا منهم فرصة متساوية في الاختيار، ومن ثم يتم إعطاء كل فرد رقم، ويختار الباحث أرقامًا عشوائية منهم،^[٣] وهذا النوع من العينات هو الأكثر استخدامًا في البحث العلمي، ولكن من أهم شروطه هو وجود قائمة جاهزة بكل السكان.^[٢]

من مساوئ هذا النوع من العينات أنه لا يناسب الدراسات التي تستهدف أعدادًا كبيرة من السكان، بالإضافة إلى أنه يحتاج إلى الكثير من الوقت والجهد والموارد لجمع البيانات.^[٤]

العينة العشوائية المنتظمة (Systematic Random Sample)

يشبه هذا النوع العينة العشوائية البسيطة، ولكنه أسهل منها في الإجراءات، ويعتمد على إعطاء الأفراد أرقامًا ومن ثم الاختيار منها، ولكن لا يكون الاختيار عشوائيًا، وإنما يختار الباحث عينته بناء على فترات منتظمة، فمثلًا بعد أن يعطي الباحث أفراد السكان أعدادًا محددة يختار رقمًا عشوائيًا لمرة واحدة فقط، يكون من الأرقام من 1 إلى 10، فإذا اختار الرقم ٦ يعني أن عينته ستكون الأفراد الذين يحملون الأرقام 6، 16، 26، 36، 46 وهكذا.^[٣]

من عيوب هذا النوع أنه في حال وجود نمط معين يطغى على مجتمع الدراسة ستكون عينة الدراسة منحرفة وغير دقيقة، كأن يكون عدد الموظفين الكبار في السن أعلى بكثير من الموظفين المبتدئين في مجتمع الدراسة في شركة ما، أو أن يوجد تفاوت كبير في الأجور بين الموظفين عينة الدراسة، ولتفادي هذه المشكلة يجب أن يحرص الباحث على التأكد من عدم وجود تفاوت كبير بين أفراد عينته لضمان الحصول على نتائج دقيقة.^[٣]

العينة العشوائية الطبقية (Stratified Random Sample)

يقسم الباحث مجتمع دراسته في هذا النوع من العينات إلى مجموعات تسمى طبقات، ومن ثم يتم اختيار عينات مستقلة من كل مجموعة منها، ويمكن اختيار هذه المجموعات بناءً على الفئة العمرية، أو الجنس، أو مستوى الدخل، أو أي خصائص وصفات أخرى يراها الباحث مناسبة وملائمة لموضوع بحثه.^[٣]

من مزايا هذا النوع أنه يساعد على استخلاص استنتاجات أكثر دقة، ولا يترك للباحث مجالًا للتحيّز، ويضمن تمثيل جميع المجموعات الفرعية من مجتمع الدراسة، ولكن من عيوبه أنه يحتاج إلى الكثير من الوقت، وأنه لا يعكس كافة الاختلافات الموجودة بين مجموعات السكان الفرعية، وقد يجد الباحث صعوبة في تحديد الطبقات المناسبة للعينة.^[٤]

العينة العشوائية العنقودية (Cluster Sample)

يقسم الباحث مجتمع دراسته هنا إلى مجموعات أصغر، ومن ثم يختار مجموعة عشوائية منها لاستخدامها كعينة للدراسة، ويختلف هذا النوع عن العينات الطبقية سابقة الذكر بأنه يستخدم عند دراسة مجتمع كبير من السكان أو سكان متفرقين من الناحية الجغرافية، وعادة ما يستخدم الباحث هنا علامات جغرافية لتقسيم مجتمع دراسته، مثل الأحياء أو المدن في حال كان مجتمع دراسته بلدًا بأكملها.^[٤] وتوجد مرحلتان لأخذ العينات العنقودية، وهي:^[٣]

• أخذ العينة العنقودية على مرحلة واحدة: وهي الطريقة الأبسط، وذلك من خلال تحديد سكان مجتمع الدراسة، ومن ثم تقسيم العينة إلى مجموعات، وبعدها اختيار المجموعات التي يريد الباحث دراستها بشكل عشوائي، وأخيرًا جمع البيانات منها.
• أخذ العينة العنقودية على عدة مراحل: يختار الباحث هنا أفراد العينة عشوائيًا من كل مجموعة من المجموعات الفرعية بدلًا من اختيار الأفراد من مجموعات مختارة.