اخذ عينة عشوائية
ما هو أخذ العينات العشوائية الطبقية؟
أخذ العينات العشوائية الطبقية هو طريقة لأخذ العينات تتضمن تقسيم السكان إلى مجموعات فرعية أصغر تعرف باسم الطبقات. في المعاينة العشوائية الطبقية ، أو التقسيم الطبقي ، يتم تشكيل الطبقات بناءً على السمات أو الخصائص المشتركة للأعضاء مثل الدخل أو التحصيل العلمي.
يُطلق على أخذ العينات العشوائية الطبقية أيضًا اسم أخذ العينات العشوائي النسبي أو أخذ العينات العشوائية بالحصص.
كيف يعمل أخذ العينات العشوائية الطبقية
عند الانتهاء من التحليل أو البحث على مجموعة من الكيانات ذات الخصائص المتشابهة ، قد يجد الباحث أن حجم السكان كبير جدًا لاستكمال البحث. لتوفير الوقت والمال ، قد يتخذ المحلل نهجًا أكثر جدوى من خلال اختيار مجموعة صغيرة من السكان. يُشار إلى المجموعة الصغيرة على أنها حجم العينة ، وهي مجموعة فرعية من السكان تُستخدم لتمثيل المجتمع بأكمله. يمكن اختيار عينة من السكان من خلال عدد من الطرق ، إحداها طريقة أخذ العينات العشوائية الطبقية.
يتضمن أخذ العينات العشوائية الطبقية تقسيم السكان إلى مجموعات متجانسة تسمى طبقات (جمع ** طبقة) ** ثم يتم اختيار عينات عشوائية من كل طبقة. على سبيل المثال ، ضع في اعتبارك باحثًا أكاديميًا يود معرفة عدد طلاب ماجستير إدارة الأعمال في عام 2007 الذين تلقوا عرضًا وظيفيًا في غضون ثلاثة أشهر من التخرج.
سيجد الباحث قريبًا أن هناك ما يقرب من 200000 خريج ماجستير في إدارة الأعمال لهذا العام. قد يقررون فقط أخذ عينة عشوائية بسيطة من 50000 خريج وإجراء مسح. والأفضل من ذلك ، يمكنهم تقسيم السكان إلى طبقات وأخذ عينة عشوائية من الطبقات. للقيام بذلك ، سيقومون بإنشاء مجموعات سكانية بناءً على الجنس والمدى العمري والعرق وبلد الجنسية والخلفية المهنية. يتم أخذ عينة عشوائية من كل طبقة بعدد يتناسب مع حجم الطبقة بالمقارنة مع السكان. يتم بعد ذلك تجميع هذه المجموعات الفرعية من الطبقات لتشكيل عينة عشوائية.
تُستخدم العينات الطبقية لإبراز الاختلافات بين المجموعات في مجتمع ما ، على عكس أخذ العينات العشوائية البسيطة ، التي تعامل جميع أفراد المجتمع على قدم المساواة ، مع احتمالية متساوية لأخذ العينات
مثال لأخذ العينات العشوائية الطبقية
لنفترض أن فريق البحث يريد تحديد المعدل التراكمي لطلاب الجامعات في جميع أنحاء الولايات المتحدة. يواجه فريق البحث صعوبة في جمع البيانات من 21 مليون طالب جامعي ؛ قررت أخذ عينة عشوائية من السكان باستخدام 4000 طالب.
افترض الآن أن الفريق ينظر في السمات المختلفة للمشاركين في العينة ويتساءل عما إذا كانت هناك أي اختلافات في المعدلات التراكمية وتخصصات الطلاب. لنفترض أن هناك 560 طالبًا من تخصصات اللغة الإنجليزية ، و 1135 تخصصًا في العلوم ، و 800 تخصص في علوم الكمبيوتر ، و 1090 تخصصًا في الهندسة ، و 415 تخصصًا في الرياضيات. يريد الفريق استخدام عينة عشوائية طبقية تناسبية حيث تكون طبقة العينة متناسبة مع العينة العشوائية في المجتمع.
افترض أن الفريق يبحث في التركيبة السكانية لطلاب الجامعات في الولايات المتحدة ووجد النسبة المئوية لما يتخصص فيه الطلاب: 12٪ تخصص في اللغة الإنجليزية ، و 28٪ تخصص في العلوم ، و 24٪ متخصص في علوم الكمبيوتر ، و 21٪ تخصص في الهندسة ، و 15٪ تخصص في الرياضيات. وبالتالي ، يتم إنشاء خمس طبقات من عملية أخذ العينات العشوائية الطبقية.
يحتاج الفريق بعد ذلك إلى تأكيد أن طبقة السكان متناسبة مع الطبقة في العينة ؛ ومع ذلك ، وجدوا أن النسب غير متساوية. يحتاج الفريق بعد ذلك إلى إعادة أخذ عينات من 4000 طالب من السكان واختيار عشوائي لـ 480 طالبًا في اللغة الإنجليزية و 1120 في العلوم و 960 في علوم الكمبيوتر و 840 في الهندسة و 600 من طلاب الرياضيات.
مع هؤلاء ، يحتوي على عينة عشوائية طبقية متناسبة من طلاب الجامعات ، مما يوفر تمثيلًا أفضل لتخصصات الكلية للطلاب في الولايات المتحدة.يمكن للباحثين بعد ذلك تسليط الضوء على طبقة معينة ، ومراقبة الدراسات المختلفة لطلاب الجامعات الأمريكية ومراقبة متوسطات الدرجات المختلفة .
العينات العشوائية البسيطة مقابل العينات العشوائية الطبقية
العينات العشوائية البسيطة والعينات العشوائية الطبقية أدوات قياس إحصائية. تُستخدم عينة عشوائية بسيطة لتمثيل مجتمع البيانات بأكمله. تقسم العينة العشوائية الطبقية السكان إلى مجموعات أو طبقات أصغر بناءً على الخصائص المشتركة.
غالبًا ما تُستخدم العينة العشوائية البسيطة عندما يكون هناك القليل جدًا من المعلومات المتاحة حول مجتمع البيانات ، أو عندما يكون لمجتمع البيانات اختلافات كثيرة جدًا لتقسيمها إلى مجموعات فرعية مختلفة ، أو عندما تكون هناك خاصية مميزة واحدة فقط بين مجتمع البيانات.
على سبيل المثال ، قد ترغب شركة حلوى في دراسة عادات الشراء لعملائها من أجل تحديد مستقبل خط إنتاجها. إذا كان هناك 10000 عميل ، فقد يستخدم اختيار 100 من هؤلاء العملاء كعينة عشوائية. ويمكنها بعد ذلك تطبيق ما تجده من هؤلاء العملاء المائة على بقية قاعدتها. على عكس التقسيم الطبقي ، فإنه سيأخذ عينات من 100 عضو بشكل عشوائي بحت دون أي اعتبار لخصائصهم الفردية.
التقسيم الطبقي المتناسب وغير المتناسب
يضمن أخذ العينات العشوائية الطبقية أن يتم تمثيل كل مجموعة فرعية من مجتمع معين بشكل كافٍ ضمن مجموعة عينة الدراسة البحثية بأكملها. يمكن أن يكون التقسيم الطبقي متناسبًا أو غير متناسب. في طريقة طبقية متناسبة ، يتناسب حجم العينة لكل طبقة مع حجم مجتمع الطبقة.
على سبيل المثال ، إذا أراد الباحث عينة من 50000 خريج باستخدام الفئة العمرية ، فسيتم الحصول على العينة العشوائية الطبقية المتناسبة باستخدام هذه الصيغة: (حجم العينة / حجم السكان) × حجم الطبقة. يفترض الجدول أدناه أن عدد السكان يبلغ 180.000 خريج ماجستير في إدارة الأعمال سنويًا.
TTT
يتم حساب حجم عينة الطبقات لخريجي ماجستير إدارة الأعمال في الفئة العمرية من 24 إلى 28 عامًا على النحو (50،000 / 180،000) × 90،000 = 25،000. يتم استخدام نفس الطريقة مع الفئات العمرية الأخرى. الآن بعد أن أصبح حجم عينة الطبقة معروفًا ، يمكن للباحث إجراء أخذ عينات عشوائية بسيطة في كل طبقة لاختيار المشاركين في الاستطلاع. بمعنى آخر ، سيتم اختيار 25000 خريج من الفئة العمرية 24-28 بشكل عشوائي من جميع السكان ، وسيتم اختيار 16667 خريجًا من الفئة العمرية 29-33 من السكان بشكل عشوائي ، وهكذا.
في عينة طبقية غير متناسبة ، لا يتناسب حجم كل طبقة مع حجمها في المجتمع. يجوز للباحث أن يقرر أخذ عينة من نصف الخريجين ضمن الفئة العمرية 34-37 وثلث الخريجين ضمن الفئة العمرية 29-33.
من المهم ملاحظة أن شخصًا واحدًا لا يمكن أن يتناسب مع طبقات متعددة. يجب أن يتناسب كل كيان في طبقة واحدة فقط. وجود مجموعات فرعية متداخلة يعني أن بعض الأفراد سيكون لديهم فرص أكبر للاختيار من أجل المسح ، مما ينفي تمامًا مفهوم أخذ العينات الطبقية كنوع من أخذ العينات الاحتمالية.
يمكن لمديري المحافظ استخدام العينات العشوائية الطبقية لإنشاء محافظ من خلال تكرار مؤشر مثل مؤشر السندات.
مزايا أخذ العينات العشوائية الطبقية
الميزة الرئيسية لأخذ العينات العشوائية الطبقية هي أنه يلتقط الخصائص السكانية الرئيسية في العينة. على غرار المتوسط المرجح ، تنتج طريقة أخذ العينات هذه خصائص في العينة تتناسب مع إجمالي عدد السكان. يعمل أخذ العينات العشوائية الطبقية بشكل جيد مع مجموعات متنوعة من السمات ولكنها غير فعالة إذا لم يتم تكوين مجموعات فرعية.
يعطي التقسيم الطبقي خطأ أصغر في التقدير ودقة أكبر من طريقة أخذ العينات العشوائية البسيطة. كلما زادت الاختلافات بين الطبقات ، زادت الدقة في الدقة.
مساوئ أخذ العينات العشوائية الطبقية
لسوء الحظ ، لا يمكن استخدام طريقة البحث هذه في كل دراسة. عيب الطريقة هو أنه يجب استيفاء عدة شروط لاستخدامها بشكل صحيح. يجب على الباحثين تحديد كل فرد من السكان الذين تتم دراستهم وتصنيف كل منهم إلى مجموعة سكانية فرعية واحدة فقط. نتيجة لذلك ، يكون أخذ العينات العشوائية الطبقية غير مواتٍ عندما لا يستطيع الباحثون بثقة تصنيف كل فرد من السكان إلى مجموعة فرعية. أيضًا ، قد يكون العثور على قائمة شاملة ونهائية لمجموعة كاملة من السكان أمرًا صعبًا.
يمكن أن يكون التداخل مشكلة إذا كانت هناك مواضيع تقع في مجموعات فرعية متعددة. عندما يتم إجراء أخذ عينات عشوائية بسيطة ، فمن المرجح أن يتم اختيار أولئك الذين هم في مجموعات فرعية متعددة. قد تكون النتيجة تحريفًا أو انعكاسًا غير دقيق للسكان.
الأمثلة المذكورة أعلاه تجعل الأمر سهلاً: الطلاب الجامعيين والخريجين والذكور والإناث مجموعات محددة بوضوح. ومع ذلك ، في حالات أخرى ، قد يكون الأمر أكثر صعوبة. تخيل دمج خصائص مثل العرق أو العرق أو الدين. تصبح عملية الفرز أكثر صعوبة ، مما يجعل أخذ العينات العشوائية الطبقية طريقة غير فعالة وأقل من مثالية.
يسلط الضوء
يختلف أخذ العينات العشوائية الطبقية عن أخذ العينات العشوائي البسيط ، والذي يتضمن الاختيار العشوائي للبيانات من مجموعة سكانية بأكملها ، لذلك من المرجح أن تحدث كل عينة ممكنة بشكل متساوٍ.
يتضمن أخذ العينات العشوائية الطبقية تقسيم السكان إلى مجموعات متجانسة تسمى طبقات.
يسمح أخذ العينات العشوائية الطبقية للباحثين بالحصول على عينة من السكان تمثل أفضل تمثيل للسكان قيد الدراسة.
