الاحتمال وعدم القدرة على أخذ العينات

بعد قراءة هذه المقالة سوف تتعلم عن مجموعات من الاحتمالية وأخذ العينات غير الاحتمالية.

إذا تم أخذ العينات في سلسلة من المراحل ، فمن الممكن الجمع بين مبادئ الاحتمال وعدم الاحتمال في تصميم أخذ العينات. يمكن تنفيذ واحد أو أكثر من مراحل أخذ العينات وفقا لمبدأ الاحتمال والمراحل المتبقية وفقا لمبدأ عدم الاحتمالية.

لنأخذ مثالاً ، قد يبدأ الباحث باختيار العناقيد باستخدام إستراتيجية أخذ العينات من المجموعة (الاحتمالية) ، ولكن في المرحلة النهائية ، يمكنه تحديد فئات العناصر كعينات للحصص.

وبالتالي ، يمكن للعينة اختيار عينة احتمالية للمقاطعات في الولاية ؛ وضمن كل دائرة من هذه المقاطعات ، يمكنه اختيار عينة احتمالية من كتل التطوير ، وفي النهاية ، قد يقوم ، داخل كل كتلة ، باختيار عينات الحصص التي يتم التحكم بها لمراحل تنمية المجتمع ، أي I ، II ، III ، إلخ.

وتتمثل ميزة هذا التصميم في أن الاقتصادات الرئيسية لأخذ عينات الحصص تحدث في الحصول على الحالات المعينة للعينة. ومن غير المجدي نسبياً الاختيار من خلال اللجوء إلى مبدأ الاحتمال ، أي المناطق التي ستجري فيها المرحلة النهائية من أخذ العينات.

هناك بعض الأدلة لإثبات أن عينات الحصص المأخوذة في مناطق مختارة أكثر نجاحا في السيطرة على متغيرات معينة أكثر مما هي عليه عندما تعتمد السيطرة على هذه المتغيرات على الأحكام الصادرة من المحاورين أو المراقبين. الجمع بين الاحتمالية والإجراءات غير الاحتمالية في حالات معينة ، قد تنطوي على استراتيجية معاكسة.

قد يأخذ الباحث عينة احتمالية لعناصر داخل عينة غير محتملة من المناطق ؛ يتم اختيار المناطق كعينة هادفة أو قضائية. يمكن اختيار المناطق (في المثال أعلاه) على أساس أنها ناجحة بشكل خاص في الوصول إلى الأهداف التنموية (أو العكس) ومن كل واحدة من هذه العينات ، ثم تختار العينات عينة احتمالية للكتل التنموية.

يمكن اعتبار المناطق النموذجية المختارة بشكل مقصود على أنها تعريف السكان. إذا كان أخذ عينة الاحتمال قابلاً للتطبيق تمامًا ومن ثم يمكن تقدير درجة الثقة التي يمكن وضعها في افتراض أن نتائج العينة تمثل تمثيلًا جيدًا لعائدات "السكان".

ويمكن للباحث بعد ذلك تعميم الاستدلالات على أساس هذه الفئة الفرعية المقيدة للسكان المحليين ، مع افتراض أن المناطق النموذجية لا تزال نموذجية لمراحل كل منها. طالما وإلى أن هذا الافتراض صحيح.

دعونا الآن نناقش باستفاضة التطبيقات الخاصة لأخذ العينات غير الاحتمالية. وقد اقترح في وقت سابق أن المزايا الرئيسية لإجراءات أخذ العينات غير الاحتمالية هي الراحة والاقتصاد. يواصل المحققون استخدام أساليب أخذ العينات غير الاحتمالية وتبرير استخدامها على أساس الخبرة العملية والنفعية والمرفق.

قد ، بالطبع ، في نفس النفس تنازل عن التفوق النظري لأخذ العينات الاحتمالية. ومع ذلك ، يرى العديد من العينات العملية أنه في كثير من الحالات ، يكون تفوق أخذ العينات الاحتمالي "على الورق" أو "نظريًا" فقط. ويشيرون إلى أنه في كثير من الأحيان ، الطريقة التي تنفذ بها بالفعل خطط أخذ العينات الاحتمالية ، تصبح المزايا النظرية لأخذ العينات الاحتمالية شبه نهائية.

يمكن أن يكون هناك العديد من زلات في تنفيذ خطة أخذ العينات الاحتمالية. على سبيل المثال ، قد ترفض بعض الحالات التي يتم اختيارها في العينة إجراء مقابلة أو عدم توفرها ، وقد يغفل القائمون بالمقابلة بعض الأسئلة في عملية إجراء المقابلات ، وقد يتم تنفيذ التنازلات من خلال السماح للقائمين بالمقابلات باستبدال المستجيبين الآخرين عندما تكون الحالات المختارة أصلاً لا يتم العثور عليها في المنزل وهلم جرا.

وبالتالي ، قد لا تكون العينة التي تمت مقابلتها في الواقع عينة احتمالية للكون بالمعنى الدقيق للكلمة.

وعلاوة على ذلك ، هناك ظروف يكون فيها أخذ العينات الاحتمالية غير ضروري أو غير مناسب. على سبيل المثال ، في الدراسات الاستكشافية ، يهدف الباحث إلى الحصول على أفكار ورؤى جديدة وتقييمات انتقادية محنكة فقط لمساعدته على فرض مشكلة أو فرضية بحثية.

لا يقوم الباحث الذي يجري مثل هذه الدراسات بإجراء دراسات العينات بغرض التمكن من التعميم على السكان الذين يتم أخذ عينات منهم. وبالتالي ، فإنه يختار عينة هادفة.

يتم اختيار المستجيبين تحديدًا بسبب خبرتهم الخاصة ، التعرض والكفاءة ، وعادة ما يكون الباحثون في السوق راضين عن عيّنات عرضية أو هادفة ، والتي يتم اختيارها بطريقة تزيد احتمالية حدوث الاختلاف بين العناصر في العينة.

قد يبحثون عن أفكار ليتم نقلها ، على سبيل المثال ، إلى الأشخاص المسؤولين عن الإعلان عن المنتجات بدلاً من وضع تقديرات صحيحة لتوزيع السكان.

في بعض الأحيان لا يوجد مخرج ولكن اللجوء إلى أخذ العينات غير الاحتمالية. إذا حاول أحد العثور على شيء ، على سبيل المثال ، حول تجارب الأشخاص الذين اضطروا إلى المغادرة ، على سبيل المثال ، في سريلانكا ، بسبب بعض التطورات السياسية ، فليس لديه خيار واقعي سوى الاعتماد على المخبرين الذين كانوا متواجدين ، هنا و الأن.

وبالطبع ، فإن اختيار الباحث هنا هو بين البيانات التي لا تسمح بإجراء تقييم إحصائي لهامش الخطأ ، وما إلى ذلك ، وعدم وجود بيانات على الإطلاق. هذا لا يعني ، بطبيعة الحال ، أن المرء لا يهتم بإمكانية الخطأ. هو فقط أنه يضع اعتماده على التناسق الداخلي للبيانات وترابطها مع معلومات أخرى قد يكون قد حان لتأمينها.

يجب أن نتذكر أن هناك العديد من الاعتبارات الهامة في الأبحاث ، بالإضافة إلى تصميم العينات. لذلك قد يكون من الضروري الموازنة بين اعتبار ضد آخر. في بعض الأحيان ، تكمن الحكمة في تصميم عينات أكثر دقة ودقة يتم إعطاؤه لصالح أسلوب أكثر حساسية لجمع البيانات.

وفي ضوء ذلك ، يجب أن نفهم لماذا يمكن تبرير استخدام أخذ العينات غير الاحتمالية في بعض الأحيان. وبطبيعة الحال ، فإن اتخاذ قرار بشأن ما إذا كان من الأفضل جمع معلومات أكثر ملاءمة أو متعمقة على أساس عينة غير سليمة للغاية أو معلومات أقل ملاءمة على أساس عينة أسلم ، لا يعد بأي حال من السهل الوصول إليها.

من حيث الغرض من البحث أن الباحث قد يتخذ مثل هذا القرار.

على سبيل المثال ، في دراسة للعوامل المتعلقة باستخدام المخدّرين من قبل الفتيان في عصابات شوارع الأحداث ، استخدم تشاين وشركاؤه (1957) عينة من العمال الاجتماعيين الذين قضوا وقتًا ما في كسب ثقة الأولاد في العصابات.

كانت هذه العينة عبارة عن عينة عرضية من عمال المجموعة ، ولأنهم كانوا يستطيعون إعطاء معلومات عن هؤلاء الفتيان فقط الذين عملوا معهم ، فإن عينة أفراد العصابة الذين يمكن أن تكون المعلومات حولهم كانت أيضًا عينة عرضية.

ولكن بالنظر إلى المرفق الذي يمكن الحصول على معلومات أكثر موثوقية حول العصابة من هؤلاء العمال ، فضل الباحثون عينة عرضية (غير احتمالية) لعينة احتمالية لأعضاء العصابة (على افتراض أنه من الممكن الحصول على عينة احتمال كهذه) .

وبالتالي ، في بحثه العلمي ، يجب على الباحث أن يقيّم بعناية مكتسبات ومطلوبات إجراءات البحث المختلفة. ويجوز له ، في ظل ظروف معينة ، التضحية بمبدأ الاحتمالية في إجراء أخذ العينات لديه للحصول على فهم أعمق من خلال أدوات أكثر حساسية ويمكن الاعتماد عليها لتأمين المعلومات.