يستخدم الباحثون عينة عشوائية بسيطة لقياس إحصائيًا لمجموعة فرعية من الأفراد الذين تم اختيارهم من مجموعة أكبر أو مجموعة من السكان لتقريب استجابة من المجموعة بأكملها. هذه الطريقة البحثية لها فوائد وعيوب.
عينة عشوائية بسيطة: نظرة عامة
على عكس الأشكال الأخرى لتقنيات المسح ، فإن أخذ العينات العشوائية البسيطة هو نهج غير متحيز لكسب استجابات مجموعة كبيرة. على الرغم من وجود مزايا واضحة لاستخدام عينة عشوائية بسيطة في البحث ، إلا أن لها عيوبًا متأصلة. تتضمن هذه العيوب الوقت اللازم لتجميع القائمة الكاملة لمجموعة معينة من السكان ، ورأس المال اللازم لاسترداد تلك القائمة والاتصال بها ، والتحيز الذي يمكن أن يحدث عندما تكون مجموعة العينة غير كافية بما يكفي لتمثيل كامل السكان.
مزايا عينة عشوائية بسيطة
يوفر أخذ العينات العشوائية ميزتين أساسيتين.
عدم التحيز
نظرًا لاختيار الأفراد الذين يشكلون المجموعة الفرعية للمجموعة الأكبر بشكل عشوائي ، فإن كل فرد في المجموعة الكبيرة من السكان له نفس الاحتمال في الاختيار. وهذا يخلق ، في معظم الحالات ، مجموعة فرعية متوازنة تحمل أكبر إمكانات لتمثيل المجموعة الأكبر ككل.
بساطة
كما يوحي اسمها ، فإن إنتاج عينة عشوائية بسيطة أقل تعقيدًا بكثير من الطرق الأخرى ، مثل أخذ العينات العشوائية الطبقية. كما ذكرنا ، يتم اختيار الأفراد في المجموعة الفرعية بشكل عشوائي ولا توجد خطوات إضافية.
لضمان عدم حدوث التحيز ، يجب على الباحثين الحصول على ردود من عدد كاف من المجيبين ، والتي قد لا تكون ممكنة بسبب ضيق الوقت أو الميزانية.
عيوب عينة عشوائية بسيطة
عيوب هذه الطريقة البحثية تشمل:
صعوبة الوصول إلى قوائم السكان الكاملين
في أخذ العينات العشوائية البسيطة ، لا يمكن الحصول على مقياس إحصائي دقيق لعدد كبير من السكان إلا عند توفر قائمة كاملة بجميع السكان الذين ستتم دراستهم. في بعض الحالات ، يمكن الوصول إلى التفاصيل المتعلقة بعدد الطلاب في إحدى الجامعات أو مجموعة من الموظفين في شركة معينة من خلال المؤسسة التي تربط كل مجتمع.
الماخذ الرئيسية
- تعتبر العينة العشوائية البسيطة إحدى الطرق التي يستخدمها الباحثون في اختيار عينة من عدد أكبر من السكان. وتشمل المزايا الرئيسية بساطتها وعدم وجود انحياز. وتكمن الصعوبات في الوصول إلى قائمة أكبر عدد السكان والوقت والتكاليف و هذا التحيز لا يزال يمكن أن يحدث في ظل ظروف معينة.
ومع ذلك ، فإن الوصول إلى القائمة الكاملة يمكن أن يطرح تحديات. بعض الجامعات أو الكليات ليست على استعداد لتقديم قائمة كاملة من الطلاب أو أعضاء هيئة التدريس للبحث. وبالمثل ، قد لا تكون شركات معينة مستعدة أو قادرة على تسليم معلومات حول مجموعات الموظفين بسبب سياسات الخصوصية.
استهلاك الوقت
في حالة عدم توفر قائمة كاملة بأعداد أكبر من السكان ، يجب على الأفراد الذين يحاولون إجراء أخذ عينات عشوائية بسيطة جمع المعلومات من مصادر أخرى. إذا كانت متاحة للجمهور ، يمكن استخدام قوائم فرعية أصغر لإعادة إنشاء قائمة كاملة تضم أكبر عدد من السكان ، ولكن هذه الاستراتيجية تستغرق وقتًا لإكمالها. غالبًا ما تفرض المؤسسات التي تحتفظ ببيانات عن الطلاب والموظفين والمستهلكين الأفراد عمليات استرجاع مطولة يمكن أن تعطل قدرة الباحث على الحصول على أكثر المعلومات دقة حول مجموعة السكان بأكملها.
التكاليف
بالإضافة إلى الوقت الذي يستغرقه جمع المعلومات من مصادر مختلفة ، قد تكلف العملية شركة أو فرد مبلغًا كبيرًا من رأس المال. قد يتطلب استرداد قائمة كاملة من السكان أو قوائم فرعية أصغر من موفر بيانات جهة خارجية الدفع في كل مرة يتم تقديم البيانات. إذا كانت العينة ليست كبيرة بما يكفي لتمثيل وجهات نظر جميع السكان خلال الجولة الأولى من أخذ العينات العشوائية البسيطة ، فإن شراء قوائم أو قواعد بيانات إضافية لتجنب خطأ في أخذ العينات يمكن أن يكون باهظًا.
اختيار عينة التحيز
على الرغم من أن أخذ العينات العشوائية البسيطة يُقصد منه أن يكون طريقة غير متحيزة للمسح ، يمكن أن يحدث تحيز اختيار العينة. عندما لا تكون مجموعة عينة من أكبر عدد من السكان شاملة بما فيه الكفاية ، فإن تمثيل السكان الكامل يكون منحرفًا ويتطلب تقنيات إضافية لأخذ العينات.
