السلام عليكم ورحمة الله وبركاته
04/10/2019
محاضرة (98)
كيفية أخذ العينات من المجتمع السكاني الإشكالية والحل
دكتور الدرديري فضل إبراهيم
سؤال وردني من زميلة زهاهي إجابته بإذن الله
كل الذي أرجوه أن تدعوا لنا بالخير وأن يوفقنا الله لما يحب ويرضى
وتدعوا لموتانا أجمعين
وربنا يوفقنا في بناء المبادرة
شكراً
طرق أخذ العينات من المجتمع
يرجى الملاحظة:
نحن الآن بصدد تحديث هذا الفصل ونقدر سعة صدرك أثناء اكتمال هذا.
سيكون من غير العملي عادة دراسة مجموعة كاملة من السكان ، على سبيل المثال عند إجراء استبيان.
أخذ العينات هو طريقة تسمح للباحثين باستنتاج معلومات حول مجموعة سكانية استنادًا إلى نتائج مجموعة فرعية من السكان ، دون الحاجة إلى التحقيق مع كل فرد.
يؤدي تقليل عدد الأفراد في إحدى الدراسات إلى تقليل التكلفة وعبء العمل ، وقد يسهل الحصول على معلومات عالية الجودة ، ولكن يجب موازنة ذلك مع وجود حجم عينة كبير بما يكفي مع قدرة كافية لاكتشاف الارتباط الحقيقي.
في حالة استخدام عينة ، بأي طريقة يتم اختيارها ، من المهم أن يمثل الأفراد المختارون جميع السكان.
قد يشمل ذلك استهداف المجموعات التي يصعب الوصول إليها على وجه التحديد.
على سبيل المثال ، إذا تم استخدام القائمة الانتخابية للمدينة لتحديد المشاركين ، فلن يتم تسجيل بعض الأشخاص ، مثل المشردين ، وبالتالي يتم استبعادهم من الدراسة افتراضيًا.
هناك العديد من تقنيات أخذ العينات المختلفة المتاحة ، ويمكن تقسيمها إلى مجموعتين:
1- أخذ العينات الاحتمالية
2- وأخذ العينات غير الاحتمالية.
في أخذ العينات الاحتمالية (العشوائية)
، تبدأ بإطار أخذ عينات كامل لجميع الأفراد المؤهلين الذين تختار منهم عينتك.
بهذه الطريقة ، يكون لدى جميع الأفراد المؤهلين فرصة للاختيار للعينة ، وستكون أكثر قدرة على تعميم النتائج من دراستك.
تميل طرق أخذ عينات الاحتمالات إلى أن تكون أكثر استهلاكا للوقت وأكثر تكلفة من أخذ العينات غير المحتمل.
في عملية أخذ العينات غير الاحتمالية (غير العشوائية)
، لا تبدأ بإطار أخذ عينات كامل ، لذلك ليس لدى بعض الأفراد فرصة للاختيار.
وبالتالي ، لا يمكنك تقدير تأثير خطأ أخذ العينات ، وهناك خطر كبير في أن ينتهي الأمر بعينة غير تمثيلية تؤدي إلى نتائج غير قابلة للتعميم.
ومع ذلك ، تميل طرق أخذ العينات غير الاحتمالية إلى أن تكون أرخص وأكثر ملاءمة ، وهي مفيدة للبحث الاستكشافي وتوليد الفرضيات.
طرق أخذ العينات الاحتمالية.
أخذ عينات عشوائية بسيطة في هذه الحالة ، يتم اختيار كل فرد بالصدفة تمامًا ولكل فرد من السكان فرصة متساوية ، أو احتمال ، في الاختيار.
تتمثل إحدى طرق الحصول على عينة عشوائية في إعطاء كل فرد من السكان رقماً ، ثم استخدام جدول من الأرقام العشوائية لتحديد الأفراد الذين يجب تضمينهم.
على سبيل المثال ، إذا كان لديك إطار أخذ العينات من 1000 فرد ، معنون بـ 0 إلى 999 ، استخدم مجموعات من ثلاثة أرقام من جدول الأرقام العشوائية لاختيار عينتك.
لذلك ، إذا كانت الأرقام الثلاثة الأولى من جدول الأرقام العشوائية هي 094 ، فحدد الفرد المسمى ’94’ ، وهكذا.
كما هو الحال مع جميع طرق أخذ العينات الاحتمالية ، يسمح أخذ العينات العشوائي البسيط بحساب خطأ أخذ العينات ويقلل من تحيز الاختيار.
ميزة محددة هي أنها الطريقة الأكثر مباشرة لأخذ العينات الاحتمالية.
ومن عيوب أخذ العينات العشوائية البسيطة أنه لا يجوز لك اختيار عدد كافٍ من الأفراد مع ميزة اهتمامك ، خاصةً إذا كانت هذه الخاصية غير شائعة.
قد يكون من الصعب أيضًا تحديد إطار أخذ عينات كامل وغير مريح للاتصال بهم ، خاصةً إذا كانت أشكال الاتصال المختلفة مطلوبة (البريد الإلكتروني والهاتف والمشاركة) وتنتشر وحدات العينات الخاصة بك على مساحة جغرافية واسعة.
- أخذ العينات المنهجية
يتم اختيار الأفراد على فترات منتظمة من إطار أخذ العينات. يتم اختيار الفواصل الزمنية لضمان حجم عينة مناسب.
إذا كنت بحاجة إلى حجم عينة n من مجموعة حجم x ، فيجب عليك اختيار كل فرد x / n للعينة.
على سبيل المثال ، إذا كنت تريد حجم عينة 100 من مجتمع يبلغ 1000 ، فحدد كل 1000/100 العضو العاشر في إطار أخذ العينات.
غالبًا ما يكون أخذ العينات المنهجية أكثر ملاءمة من أخذ العينات العشوائية البسيطة ، ومن السهل إدارتها.
ومع ذلك ، قد يؤدي ذلك أيضًا إلى التحيز ، على سبيل المثال ، إذا كانت هناك أنماط أساسية بترتيب الأفراد في إطار أخذ العينات ، بحيث تتزامن تقنية أخذ العينات مع دورية النمط الأساسي.
كمثال افتراضي ، إذا تم أخذ عينات من مجموعة من الطلاب للحصول على آرائهم في مرافق الكلية ، ولكن تم ترتيب القائمة المركزية لإدارة سجل الطلاب لجميع الطلاب بحيث تم تغيير جنس الطلاب بين الذكور والإناث ، واختيار فاصل زمني متساوي ( على سبيل المثال ، كل طالب عشرين) سيؤدي إلى عينة من جميع الذكور أو جميع الإناث.
بينما في هذا المثال ، يكون التحيز واضحًا ويجب تصحيحه بسهولة ، فقد لا يكون هذا هو الحال دائمًا - أخذ العينات الطبقية
في هذه الطريقة ، يتم تقسيم السكان أولاً إلى مجموعات فرعية (أو طبقات) تشترك جميعها في خصائص مماثلة.
يتم استخدامه عندما نتوقع بشكل معقول أن يختلف قياس الاهتمام بين المجموعات الفرعية المختلفة ، ونريد أن نضمن التمثيل من جميع المجموعات الفرعية.
على سبيل المثال ، في دراسة لنتائج السكتة الدماغية ، يمكننا تقسيم السكان حسب الجنس ، لضمان التمثيل المتساوي للرجال والنساء.
ثم يتم الحصول على عينة الدراسة من خلال أخذ أحجام عينة متساوية من كل طبقة.
في أخذ العينات الطبقية ، قد يكون من المناسب أيضًا اختيار أحجام عينات غير متساوية من كل طبقة.
على سبيل المثال ، في دراسة للنتائج الصحية للعاملين في التمريض في إحدى المقاطعات ، إذا كان هناك ثلاثة مستشفيات لكل منها أعداد مختلفة من العاملين في التمريض (يوجد في المستشفى أ 500 ممرض ، والمستشفى ب لديه 1000 والمستشفى C لديه 2000) ، ثم يكون من المناسب اختيار أرقام العينات من كل مستشفى بالتناسب (على سبيل المثال 10 من المستشفى ‘أ’ و 20 من المستشفى ‘ب’ و 40 من المستشفى ‘ج’).
وهذا يضمن تقديرًا أكثر واقعية ودقة للنتائج الصحية للممرضات في جميع أنحاء المقاطعة ، في حين أن أخذ العينات العشوائية البسيطة سيمثل بشكل مفرط الممرضات من المستشفيات A و B.
يجب أن تؤخذ حقيقة أن العينة طبقية في الاعتبار في مرحلة التحليل.
يعمل أخذ العينات الطبقي على تحسين دقة النتائج وتمثيلها عن طريق الحد من تحيز أخذ العينات.
ومع ذلك ، فإنه يتطلب معرفة الخصائص المناسبة لإطار أخذ العينات (التي لا تتوفر تفاصيلها دائمًا) ، وقد يكون من الصعب تحديد أي من الخصائص (الخصائص) التي يجب تقسيمها إلى - تجميع العينات clustering العينات العنقودية
في عينة مجمعة ، تستخدم المجموعات الفرعية من السكان كوحدة أخذ العينات ، وليس كأفراد.
يتم تقسيم السكان إلى مجموعات فرعية ، والمعروفة باسم المجموعات ، والتي يتم اختيارها عشوائيا لإدراجها في الدراسة.
عادة ما يتم تعريف المجموعات بالفعل ، على سبيل المثال يمكن تحديد ممارسات GP الفردية أو المدن على أنها مجموعات.
في أخذ العينات العنقودية على مرحلة واحدة ، يتم تضمين جميع أعضاء المجموعات المختارة في الدراسة.
في أخذ العينات العنقودية على مرحلتين ، يتم اختيار مجموعة من الأفراد من كل مجموعة بشكل عشوائي لإدراجها. يجب أن تؤخذ المجموعات في الاعتبار في التحليل.
يعد مسح الأسر المعيشية العام ، الذي يتم إجراؤه سنويًا في إنجلترا ، مثالًا جيدًا لعينة عنقودية (ذات مرحلة واحدة).
يتم تضمين جميع أفراد الأسر المختارة (مجموعات) في المسح يمكن أن تكون عملية أخذ العينات العنقودية أكثر فعالية في أخذ العينات العشوائية البسيطة ، خاصةً عند إجراء دراسة على منطقة جغرافية واسعة.
على سبيل المثال ، من الأسهل الاتصال بالكثير من الأفراد في عدد قليل من ممارسات GP من عدد قليل من الأفراد في العديد من ممارسات GP المختلفة.
تشمل العيوب زيادة خطر التحيز ، إذا كانت المجموعات المختارة لا تمثل السكان ، مما يؤدي إلى زيادة الخطأ في أخذ العينات.
طرق أخذ العينات غير الاحتمالية
1- أخذ العينات الحرة Convenience sampling
قد تكون طريقة أخذ عينات الراحة هي أسهل طريقة لأخذ العينات ، لأن المشاركين يتم اختيارهم بناءً على مدى التوفر والرغبة في المشاركة.
يمكن الحصول على نتائج مفيدة ، ولكن النتائج عرضة لانحياز كبير ، لأن أولئك الذين يتطوعون للمشاركة قد يختلفون عن أولئك الذين يختارون عدم (التحيز التطوعي) ،
وقد لا تكون العينة ممثلة لخصائص أخرى ، مثل العمر أو الجنس. ملاحظة:
تحيز المتطوعين يمثل خطرًا على جميع طرق أخذ العينات غير الاحتمالية. - أخذ العينات الحصصية (الكوتة)
غالبًا ما يستخدم باحثو السوق طريقة أخذ العينات هذه.
يحصل الباحثون على حصة من الموضوعات من النوع المحدد لمحاولة التوظيف.
على سبيل المثال ، قد يُطلب من أحد المقابلات الخروج واختيار 20 رجلاً بالغًا و 20 امرأة بالغة و 10 فتيات مراهقات و 10 فتيان مراهقين حتى يتمكنوا من إجراء مقابلات معهم حول مشاهدتهم التلفزيونية.
من الناحية المثالية ، تمثل الحصص المختارة بشكل متناسب خصائص السكان الأساسيين.بينما تتمتع هذه الميزة بكونها واضحة وممثلة نسبيًا ، فقد لا تكون العينة المختارة ممثلة للخصائص الأخرى التي لم يتم أخذها في الاعتبار (نتيجة للطبيعة العشوائية لأخذ العينات). - الحكم (أو الهدف)Judgement (or Purposive) Sampling
أخذ العينات تُعرف هذه الطريقة المعروفة أيضًا بأخذ عينات انتقائية أو ذاتية ، على تقدير الباحث عند اختيار من يطلب المشاركة.
يمكن للباحثين ضمناً اختيار عينة ‘تمثيلية’ لتناسب احتياجاتهم ، أو تقترب بشكل خاص من الأفراد ذوي الخصائص المعينة.
غالبًا ما تستخدم وسائل الإعلام هذا النهج عند اجتذاب الجمهور للآراء وفي البحث النوعي.
تتميز عملية أخذ عينات الأحكام بكونها فعالة من حيث الوقت والفعالية من حيث التكلفة في حين تؤدي إلى مجموعة من الاستجابات (مفيدة بشكل خاص في البحث النوعي).
ومع ذلك ، بالإضافة إلى التحيز التطوعي ، فإنه أيضًا عرضة لأخطاء في التقدير من قبل الباحث ولن تكون النتائج تمثيلية بالضرورة ، رغم كونها واسعة النطاق. - أخذ عينات كرة الثلج
تستخدم هذه الطريقة بشكل شائع في العلوم الاجتماعية عند التحقيق في مجموعات يصعب الوصول إليها.
يُطلب من الأشخاص الحاليين ترشيح مواضيع إضافية معروفة لهم ، وبالتالي فإن حجم العينة يزداد مثل كرة الثلج المتداول.
على سبيل المثال ، عند إجراء مسح لسلوكيات المخاطر بين متعاطي المخدرات عن طريق الوريد ، قد يُطلب من المشاركين تسمية مستخدمين آخرين لإجراء مقابلات معهم.
يمكن أن تكون أخذ عينات كرة الثلج فعالة عندما يصعب تحديد إطار أخذ العينات.
ومع ذلك ، من خلال اختيار الأصدقاء ومعارف الموضوعات التي تم التحقيق فيها بالفعل ، هناك خطر كبير في تحيز الاختيار (اختيار عدد كبير من الأشخاص ذوي الخصائص أو الآراء المماثلة للفرد المبدئي المحدد).
التحيز في أخذ العينات
هناك خمسة مصادر محتملة هامة للتحيز يجب مراعاتها عند اختيار عينة ، بغض النظر عن الطريقة المستخدمة.
يمكن تقديم تحيز العينات عندما:
1 – أي قواعد أخذ عينات متفق عليها مسبقًا تنحرف عنهايتم حذف الأشخاص في المجموعات التي يصعب الوصول إليها
2- يتم استبدال الأفراد المختارين بأشخاص آخرين ،
على سبيل المثال إذا كان من الصعب الاتصال بهم هناك معدلات استجابة منخفضة يتم استخدام قائمة منتهية الصلاحية كإطار عينة (على سبيل المثال ، إذا كانت تستبعد الأشخاص الذين انتقلوا مؤخرًا إلى منطقة)
Any pre-agreed sampling rules are deviated from
People in hard-to-reach groups are omitted
Selected individuals are replaced with others, for example if they are difficult to contact
There are low response rates
An out-of-date list is used as the sample frame (for example, if it excludes people who have recently moved to an area)
المراجع References
Ben-Shlomo Y, Brookes S, Hickman M. 2013. Lecture Notes: Epidemiology, Evidence-based Medicine and Public Health (6th ed.), Wiley-Blackwell, Oxford.
http://www.stats.gla.ac.uk/steps/glossary/sampling.html – Accessed 8/04/17
الدرديري
مبادرة (UP)
(العلم للجميع)
DSH Studies 