ما هو خطأ المعاينة؟
خطأ أخذ العينات هو خطأ إحصائي يحدث عندما لا يختار المحلل عينة تمثل كامل مجموعة البيانات. ونتيجة لذلك، فإن النتائج التي يتم العثور عليها في العينة لا تمثل النتائج التي يمكن الحصول عليها من كامل المجموعة.
يُعتبر أخذ العينات تحليلًا يتم من خلال اختيار عدد من الملاحظات من مجموعة سكانية أكبر. يمكن أن تؤدي طريقة الاختيار إلى حدوث أخطاء في أخذ العينات وأخطاء غير مرتبطة بأخذ العينات.
النقاط الرئيسية
- يحدث خطأ أخذ العينات عندما لا تكون العينة المستخدمة في الدراسة ممثلة لكامل السكان.
- يُعتبر أخذ العينات تحليلًا يتم من خلال اختيار عدد من الملاحظات من مجموعة سكانية أكبر.
- حتى العينات العشوائية ستحتوي على بعض درجة الخطأ في أخذ العينات لأن العينة هي مجرد تقريب للسكان الذين تم سحبها منهم.
- يمكن تقليل انتشار أخطاء العينة عن طريق زيادة حجم العينة.
- بشكل عام، يمكن تصنيف أخطاء العينة إلى أربع فئات: خطأ خاص بالسكان، خطأ في الاختيار، خطأ في إطار العينة، أو خطأ عدم الاستجابة.
فهم أخطاء العينة
الخطأ في أخذ العينات هو انحراف في القيمة المأخوذة من العينة مقارنة بالقيمة الحقيقية للسكان. تحدث أخطاء أخذ العينات لأن العينة ليست ممثلّة للسكان أو لأنها منحازة بطريقة ما. حتى العينات العشوائية سيكون لديها بعض درجة من الخطأ في أخذ العينات لأن العينة هي مجرد تقريب للسكان الذين تم اختيارها منهم.
حساب خطأ العينة
يُستخدم صيغة خطأ العينة لحساب الخطأ الكلي للعينة في التحليل الإحصائي. يتم حساب خطأ العينة عن طريق قسمة الانحراف المعياري للسكان على الجذر التربيعي لحجم العينة، ثم ضرب الناتج في قيمة Z-score، والتي تعتمد على فترة الثقة.
خطأ المعاينة = Z × (σ / √n) حيث:
Z = قيمة درجة Z بناءً على فترة الثقة (تقريبًا = 1.96)
σ = الانحراف المعياري للسكان
n = حجم العينة
خطأ المعاينة يساوي Z مضروبًا في (σ مقسومًا على الجذر التربيعي لـ n) حيث:
Z هو قيمة درجة Z بناءً على فترة الثقة (تقريبًا 1.96)
σ هو الانحراف المعياري للسكان
n هو حجم العينة
أنواع أخطاء المعاينة
هناك فئات مختلفة من أخطاء العينة.
خطأ خاص بالسكان
يحدث خطأ خاص بالسكان عندما لا يفهم الباحث من يجب عليه استبيانهم.
خطأ في الاختيار
يحدث خطأ الاختيار عندما يكون الاستبيان ذاتي الاختيار، أو عندما يجيب فقط المشاركون المهتمون بالاستبيان على الأسئلة. يمكن للباحثين محاولة التغلب على خطأ الاختيار من خلال إيجاد طرق لتشجيع المشاركة.
Sample Frame Error
يحدث خطأ في إطار العينة عندما يتم اختيار عينة من بيانات السكان الخاطئة.
خطأ عدم الاستجابة
يحدث خطأ عدم الاستجابة عندما لا يتم الحصول على استجابة مفيدة من الاستبيانات لأن الباحثين لم يتمكنوا من الاتصال بالمستجيبين المحتملين (أو رفض المستجيبون المحتملون الرد).
القضاء على أخطاء العينة
يمكن تقليل انتشار أخطاء العينة عن طريق زيادة حجم العينة. مع زيادة حجم العينة، تقترب العينة من المجتمع الفعلي، مما يقلل من احتمالية الانحرافات عن المجتمع الفعلي. ضع في اعتبارك أن متوسط عينة من 10 يتغير أكثر من متوسط عينة من 100. يمكن أيضًا اتخاذ خطوات لضمان أن تمثل العينة المجتمع بأكمله بشكل كافٍ.
قد يحاول الباحثون تقليل أخطاء أخذ العينات من خلال تكرار دراستهم. يمكن تحقيق ذلك عن طريق أخذ نفس القياسات بشكل متكرر، أو باستخدام أكثر من موضوع واحد أو مجموعات متعددة، أو من خلال القيام بدراسات متعددة.
يُعتبر أخذ العينات العشوائية وسيلة إضافية لتقليل حدوث أخطاء أخذ العينات. حيث يضع أخذ العينات العشوائية نهجًا منهجيًا لاختيار العينة. على سبيل المثال، بدلاً من اختيار المشاركين للمقابلة بشكل عشوائي، قد يختار الباحث أولئك الذين تظهر أسماؤهم في البداية، ثم العاشر، العشرين، الثلاثين، الأربعين، وهكذا على القائمة.
أمثلة على أخطاء أخذ العينات
افترض أن شركة XYZ تقدم خدمة قائمة على الاشتراك تتيح للمستهلكين دفع رسوم شهرية لبث الفيديوهات وأنواع أخرى من البرامج عبر اتصال بالإنترنت.
تريد الشركة إجراء استطلاع للرأي لأصحاب المنازل الذين يشاهدون ما لا يقل عن 10 ساعات من البرامج عبر الإنترنت أسبوعيًا والذين يدفعون مقابل خدمة بث فيديو موجودة. ترغب شركة XYZ في تحديد النسبة المئوية من السكان المهتمين بخدمة اشتراك بسعر أقل. إذا لم تفكر XYZ بعناية في عملية أخذ العينات، فقد تحدث عدة أنواع من أخطاء أخذ العينات.
سيحدث خطأ في تحديد السكان إذا لم تفهم شركة XYZ الأنواع المحددة من المستهلكين الذين يجب تضمينهم في العينة. على سبيل المثال، إذا قامت XYZ بإنشاء مجموعة من الأشخاص الذين تتراوح أعمارهم بين 15 و25 عامًا، فإن العديد من هؤلاء المستهلكين لا يتخذون قرار الشراء لخدمة بث الفيديو لأنهم قد لا يعملون بدوام كامل. من ناحية أخرى، إذا قامت XYZ بتجميع عينة من البالغين العاملين الذين يتخذون قرارات الشراء، فقد لا يشاهد المستهلكون في هذه المجموعة 10 ساعات من برامج الفيديو كل أسبوع.
يمكن أن يتسبب خطأ الاختيار أيضًا في تشويه نتائج العينة. مثال شائع على ذلك هو الاستطلاع الذي يعتمد فقط على جزء صغير من الأشخاص الذين يستجيبون فورًا. إذا بذلت شركة XYZ جهدًا لمتابعة المستهلكين الذين لا يستجيبون في البداية، فقد تتغير نتائج الاستطلاع. علاوة على ذلك، إذا استبعدت شركة XYZ المستهلكين الذين لا يستجيبون على الفور، فقد لا تعكس نتائج العينة تفضيلات السكان بالكامل.
خطأ المعاينة مقابل الخطأ غير المتعلق بالمعاينة
هناك أنواع مختلفة من الأخطاء التي يمكن أن تحدث عند جمع البيانات الإحصائية. الأخطاء الناتجة عن أخذ العينات هي الاختلافات التي تبدو عشوائية بين خصائص عينة من السكان وخصائص السكان بشكل عام. تنشأ الأخطاء الناتجة عن أخذ العينات لأن أحجام العينات تكون محدودة بشكل لا مفر منه. (من المستحيل أخذ عينة من كامل السكان في استطلاع أو تعداد.)
يمكن أن يحدث خطأ في العينة حتى عندما لا تُرتكب أي أخطاء من أي نوع؛ تحدث أخطاء العينة لأن أي عينة لن تتطابق تمامًا مع البيانات في الكون الذي أُخذت منه العينة.
ستود شركة XYZ أيضًا تجنب الأخطاء غير المتعلقة بالعينات. الأخطاء غير المتعلقة بالعينات هي الأخطاء التي تحدث أثناء جمع البيانات وتؤدي إلى اختلاف البيانات عن القيم الحقيقية. وتنتج هذه الأخطاء عن الأخطاء البشرية، مثل الخطأ الذي يحدث في عملية الاستبيان.
إذا كانت مجموعة من المستهلكين تشاهد فقط خمس ساعات من البرامج الفيديوية في الأسبوع وتم تضمينها في الاستطلاع، فإن هذا القرار يعتبر خطأ غير متعلق بالعينة. طرح أسئلة متحيزة هو نوع آخر من الأخطاء.
ما هو خطأ المعاينة مقابل التحيز في المعاينة؟
في الإحصاء، يعني أخذ العينات اختيار المجموعة التي ستقوم فعليًا بجمع البيانات منها في بحثك.
التحيز في أخذ العينات هو التوقع المعروف مسبقًا بأن العينة لن تكون ممثلة للسكان الحقيقيين. على سبيل المثال، إذا كانت العينة تحتوي على نسبة أكبر من النساء أو الشباب مقارنة بالسكان بشكل عام.
أخطاء المعاينة هي أخطاء إحصائية تنشأ عندما لا تمثل العينة كامل المجتمع بعد إجراء التحليلات.
لماذا يُعتبر خطأ المعاينة مهمًا؟
إن الوعي بوجود أخطاء العينة مهم لأنه يمكن أن يكون مؤشرًا على مستوى الثقة الذي يمكن وضعه في النتائج. كما أن خطأ العينة مهم في سياق مناقشة مدى تباين نتائج البحث.
كيف يمكنك العثور على خطأ العينة؟
في أبحاث الاستطلاع، تحدث أخطاء في أخذ العينات لأن جميع العينات هي عينات تمثيلية: مجموعة أصغر تمثل كامل مجتمع البحث الخاص بك. من المستحيل استطلاع رأي المجموعة الكاملة من الأشخاص الذين ترغب في الوصول إليهم.
عادةً ما يكون من المستحيل تحديد درجة خطأ العينة في دراسة ما، نظرًا لأنه من المستحيل جمع البيانات ذات الصلة من كامل السكان الذين تدرسهم. لهذا السبب يقوم الباحثون بجمع عينات تمثيلية (والعينات التمثيلية هي السبب في وجود أخطاء العينة).
ما هو خطأ المعاينة مقابل الخطأ المعياري؟
يتم اشتقاق خطأ العينة من الخطأ المعياري (SE) عن طريق ضربه في قيمة Z-score لإنتاج فترة الثقة.
يتم حساب الخطأ المعياري عن طريق قسمة الانحراف المعياري على الجذر التربيعي لحجم العينة.
الخلاصة
يحدث خطأ المعاينة عندما ينحرف العينة المأخوذة من مجتمع ما قليلاً عن ذلك المجتمع الحقيقي. يمكن أن تؤدي أخطاء المعاينة الكبيرة إلى تقديرات أو استنتاجات غير صحيحة حول المجتمع بناءً على التحليل الإحصائي لتلك العينة.
بشكل عام، يمكن تصنيف أخطاء أخذ العينات إلى أربع فئات: خطأ خاص بالسكان، خطأ في الاختيار، خطأ في إطار العينة، أو خطأ في عدم الاستجابة. يحدث الخطأ الخاص بالسكان عندما لا يفهم الباحث من يجب عليه استطلاع آرائهم. يحدث خطأ الاختيار عندما يختار المشاركون بأنفسهم المشاركة في الدراسة. (يؤدي ذلك إلى مشاركة فقط المهتمين بالاستجابة، مما يشوه النتائج.) يحدث خطأ في إطار العينة عندما يتم استخدام مجموعة فرعية خاطئة لاختيار العينة. وأخيرًا، يحدث خطأ عدم الاستجابة عندما لا يتم الاتصال بالمستجيبين المحتملين بنجاح أو يرفضون الاستجابة.