ما هو أخذ العينات العشوائية الطبقية؟
أخذ العينات العشوائية الطبقية هو طريقة لأخذ العينات تتضمن تقسيم السكان إلى مجموعات فرعية أصغر تُعرف بالطبقات. في أخذ العينات العشوائية الطبقية، أو الطبقية، يتم تشكيل الطبقات بناءً على السمات أو الخصائص المشتركة بين الأعضاء، مثل الدخل أو التحصيل التعليمي.
التقسيم الطبقي في أخذ العينات العشوائية له العديد من التطبيقات والفوائد، مثل دراسة ديموغرافيات السكان ومتوسط العمر المتوقع. يُطلق عليه أيضًا أخذ العينات العشوائية النسبي أو أخذ العينات العشوائية الحصصي.
النقاط الرئيسية
يتضمن أخذ العينات الاستدلال الإحصائي باستخدام عينة فرعية من السكان.
لأخذ عينة عشوائية طبقية، يتم تقسيم المجتمع إلى مجموعات تشترك في خصائص معينة تُسمى طبقات.
يتضمن أخذ عينات عشوائية متناسبة من الطبقات أخذ عينات عشوائية من مجموعات مقسمة، بما يتناسب مع حجم السكان.
في العينة غير المتناسبة، لا تكون الطبقات متناسبة مع حدوثها في المجتمع.
يختلف أخذ العينات العشوائية الطبقية عن أخذ العينات العشوائية البسيطة، الذي يتضمن اختيار البيانات بشكل عشوائي من كامل المجتمع.
فهم العينة العشوائية الطبقية
عند إكمال تحليل أو بحث على مجموعة من الكيانات ذات الخصائص المتشابهة، قد يجد الباحث أن حجم السكان كبير جدًا لإجراء البحث عليه. لتوفير الوقت والمال، ولجعل البحث أكثر قابلية للتنفيذ، قد يختار المحلل مجموعة صغيرة من إجمالي السكان. يُعرف هذا بالعينات.
تُعرف المجموعة الصغيرة باسم حجم العينة، وهي جزء من السكان يُستخدم لتمثيل السكان بالكامل. يمكن اختيار عينة من السكان بطرق عديدة، واحدة منها هي طريقة العينة العشوائية الطبقية.
يتضمن أخذ العينات العشوائية الطبقية تقسيم السكان بالكامل إلى مجموعات متجانسة تُسمى طبقات (جمع طبقة). ثم يتم اختيار عينات عشوائية من كل طبقة لتحليل التجارب أو النتائج المختلفة المرتبطة بكل مجموعة ديموغرافية تمثلها هذه الطبقات.
يُستخدم أخذ العينات الطبقية لتسليط الضوء على الفروقات بين المجموعات داخل السكان. يختلف هذا عن أخذ العينات العشوائية البسيطة، الذي يعامل جميع أعضاء السكان على أنهم متساوون، مع احتمال متساوٍ ليتم اختيارهم في العينة.
على سبيل المثال، فكر في باحث أكاديمي يرغب في معرفة عدد طلاب ماجستير إدارة الأعمال في سنة تخرج معينة الذين حصلوا على عرض عمل خلال ثلاثة أشهر من التخرج. سيجد الباحث قريبًا أن هناك ما يقرب من 200,000 خريج ماجستير إدارة أعمال في تلك السنة. يمكنهم أخذ عينة عشوائية بسيطة من 50,000 خريج وإجراء استبيان. ومع ذلك، لمعرفة المزيد، يمكنهم تقسيم السكان إلى طبقات وأخذ عينة عشوائية من هذه الطبقات.
للقيام بذلك، سيقومون بإنشاء مجموعات سكانية بناءً على الجنس، الفئة العمرية، العرق، بلد الجنسية، والخلفية المهنية. يتم أخذ عينة عشوائية من كل طبقة بنسبة تتناسب مع حجم الطبقة مقارنةً بالسكان. ثم يتم تجميع هذه المجموعات الفرعية من الطبقات لتشكيل عينة عشوائية، والتي سيقوم الباحث بتحليلها لمعرفة الفروقات في المجموعات التي تتلقى عروض عمل بعد التخرج.
عينات عشوائية بسيطة مقابل عينات عشوائية طبقية
العينات العشوائية البسيطة والعينات العشوائية الطبقية هما أدوات قياس إحصائية. تُستخدم العينة العشوائية البسيطة لتمثيل كامل مجموعة البيانات. بينما تقوم العينة العشوائية الطبقية بتقسيم السكان إلى مجموعات أصغر، أو طبقات، بناءً على خصائص مشتركة. ومع ذلك، فإن أخذ العينات الطبقية أكثر تعقيدًا ويستغرق وقتًا أطول وقد يكون أكثر تكلفة من أخذ العينات العشوائية البسيطة.
غالبًا ما يتم استخدام العينة العشوائية البسيطة عندما:
- هناك معلومات قليلة متوفرة حول مجموعة البيانات.
- تحتوي مجموعة البيانات على العديد من الاختلافات التي تجعل من الصعب تقسيمها إلى مجموعات فرعية واضحة.
- هناك خاصية مميزة واحدة فقط بين مجموعة البيانات.
على سبيل المثال، قد ترغب شركة حلوى في دراسة عادات الشراء لدى عملائها لتحديد مستقبل خط إنتاجها. إذا كان لديها 10,000 عميل، فقد تختار الشركة 100 من هؤلاء العملاء كعينة عشوائية. يمكنها بعد ذلك تطبيق ما تجده من هؤلاء الـ 100 عميل على بقية قاعدة عملائها.
مع أخذ العينة العشوائية الطبقية في الاعتبار، سيتم تقسيم هؤلاء الـ 100 عميل إلى طبقات بناءً على العمر أو الدخل أو خصائص أخرى. ولكن مع وجود 100 شخص فقط في العينة، لن يكون هناك الكثير في كل طبقة، أو قد لا تكون هناك اختلافات كبيرة بين الطبقات. في هذه الحالة، سيكون من المنطقي أكثر استخدام العينة العشوائية البسيطة وأخذ عينة من 100 عضو بشكل عشوائي تمامًا دون تحديد خصائصهم الفردية.
التقسيم الطبقي المتناسب مقابل التقسيم الطبقي غير المتناسب
يضمن أخذ العينات العشوائية الطبقية أن يتم تمثيل كل مجموعة فرعية من السكان بشكل كافٍ داخل العينة الكلية لسكان دراسة البحث. يمكن أن يكون التقسيم الطبقي متناسبًا أو غير متناسب.
مع التقسيم الطبقي المتناسب، يكون حجم العينة لكل طبقة متناسبًا مع حجم السكان في تلك الطبقة. هذا النوع من أخذ العينات العشوائية الطبقية غالبًا ما يكون مقياسًا أكثر دقة لأنه يمثل بشكل أفضل السكان ككل.
على سبيل المثال، لنفترض أن باحثًا ينظر إلى مجموعة سكانية مكونة من 180,000 شخص ويرغب في استخدام عينة من 50,000، مقسمة حسب الفئة العمرية. سيستخدم الباحث الصيغة التالية:
العينة العشوائية الطبقية المتناسبة = (حجم العينة / حجم المجتمع) × حجم الطبقة
الفئة العمرية
٢٤–٢٨
٢٩–٣٣
٣٤–٣٧
الإجمالي
عدد الأشخاص في الطبقة
٩٠,٠٠٠
60,000
٣٠,٠٠٠
١٨٠,٠٠٠
حجم العينة الطبقية
٢٥,٠٠٠
١٦٬٦٦٧
٨,٣٣٣
٥٠,٠٠٠
حجم العينة الطبقية في الفئة العمرية من 24 إلى 28 عامًا يُحسب كالتالي:
(50,000 مقسومة على 180,000) مضروبة في 90,000 تساوي 25,000
يتم استخدام نفس الطريقة للمجموعات العمرية الأخرى. الآن بعد أن تم تحديد حجم العينة لكل طبقة، يمكن للباحث إجراء العينة العشوائية البسيطة في كل طبقة لاختيار المشاركين في الاستبيان.
بعبارة أخرى، سيتم اختيار 25,000 شخص تتراوح أعمارهم بين 24 إلى 28 عامًا بشكل عشوائي من بين جميع السكان، و16,667 شخص تتراوح أعمارهم بين 29 إلى 33 عامًا، وهكذا.
في العينة الطبقية غير المتناسبة، لا يكون حجم كل طبقة متناسبًا مع حجمها في المجتمع. قد يقرر الباحث أخذ عينة من نصف الخريجين ضمن الفئة العمرية من 34 إلى 37 عامًا وثلث الخريجين ضمن الفئة العمرية من 29 إلى 33 عامًا.
من المهم ملاحظة أن الشخص الواحد لا يمكن أن ينتمي إلى عدة طبقات. يجب أن ينتمي كل كيان إلى طبقة واحدة فقط. وجود مجموعات فرعية متداخلة يعني أن بعض الأفراد سيكون لديهم فرص أعلى ليتم اختيارهم للمسح، مما يلغي مفهوم العينة الطبقية كنوع من أنواع العينات الاحتمالية.
مزايا وعيوب أخذ العينات العشوائية الطبقية
المزايا
الميزة الرئيسية لأخذ العينات العشوائية الطبقية هي أنها تلتقط الخصائص الرئيسية للسكان في العينة. على غرار "المتوسط المرجح (weighted average)"، فإن هذه الطريقة في أخذ العينات تنتج خصائص في العينة تكون متناسبة مع السكان بشكل عام. تعمل أخذ العينات العشوائية الطبقية بشكل جيد مع السكان الذين لديهم مجموعة متنوعة من السمات حيث يمكن تشكيل مجموعات فرعية.
التقسيم الطبقي يوفر خطأ أقل في التقدير ودقة أكبر مقارنة بطريقة العينة العشوائية البسيطة. كلما زادت الفروقات بين الطبقات، زادت المكاسب في الدقة.
العيوب
لسوء الحظ، لا يمكن استخدام هذه الطريقة في البحث في كل دراسة. لاستخدامها، يجب على الباحثين أن يكونوا قادرين على تحديد كل عضو في المجتمع الذي يتم دراسته وتصنيف كل منهم إلى مجموعة فرعية واحدة فقط. إذا لم يتمكن الباحثون من تصنيف كل عضو في المجتمع بثقة إلى مجموعة فرعية، فلا يمكن استخدام العينة العشوائية الطبقية. يمكن أن يكون هذا صعبًا بشكل خاص إذا لم تكن هناك قائمة نهائية لكامل المجتمع متاحة.
يمكن أن يكون التداخل مشكلة إذا كانت هناك مواضيع تقع في مجموعات فرعية متعددة. عندما يتم إجراء العينة العشوائية البسيطة، فإن الأفراد الذين ينتمون إلى مجموعات فرعية متعددة يكونون أكثر عرضة للاختيار. قد تكون النتيجة تمثيلاً خاطئًا أو انعكاسًا غير دقيق للسكان. إذا كانت عملية الفرز صعبة للغاية، فإن العينة العشوائية الطبقية تصبح غير فعالة.
مثال على أخذ العينات العشوائية الطبقية
افترض أن فريق بحث يريد تحديد متوسط الدرجات (GPA) لطلاب الجامعات في جميع أنحاء الولايات المتحدة. يواجه فريق البحث صعوبة في جمع البيانات من جميع الطلاب البالغ عددهم 21 مليون طالب جامعي، ويقرر أخذ عينة عشوائية من السكان باستخدام 4,000 طالب.
الآن افترض أن الفريق ينظر إلى السمات المختلفة للمشاركين في العينة ويتساءل عما إذا كانت هناك أي اختلافات في المعدلات التراكمية (GPA) بالنسبة لتخصصات الطلاب. لنفترض أنه وجد أن 560 طالبًا هم من تخصص اللغة الإنجليزية، و1,135 من تخصص العلوم، و800 من تخصص علوم الحاسوب، و1,090 من تخصص الهندسة، و415 من تخصص الرياضيات. يرغب الفريق في استخدام عينة عشوائية طبقية نسبية حيث تكون الطبقة في العينة متناسبة مع العينة العشوائية في المجتمع.
افترض أن الفريق يبحث في التركيبة السكانية لطلاب الجامعات في الولايات المتحدة ويجد أن: 12% يتخصصون في اللغة الإنجليزية، 28% يتخصصون في العلوم، 24% يتخصصون في علوم الحاسوب، 21% يتخصصون في الهندسة، و15% يتخصصون في الرياضيات. وبالتالي، يتم إنشاء خمس طبقات من عملية أخذ العينات العشوائية الطبقية.
يحتاج الفريق بعد ذلك إلى التأكد من أن الطبقة في السكان تتناسب مع الطبقة في العينة؛ ومع ذلك، يجدون أن النسب ليست متساوية. سيحتاج الفريق إلى إعادة أخذ عينة من 4,000 طالب من السكان واختيار 480 طالبًا في اللغة الإنجليزية، و1,120 طالبًا في العلوم، و960 طالبًا في علوم الحاسوب، و840 طالبًا في الهندسة، و600 طالب في الرياضيات بشكل عشوائي.
مع هذه المجموعات، يمتلك فريق البحث عينة عشوائية طبقية متناسبة من طلاب الجامعات، مما يوفر تمثيلاً أفضل لتخصصات الطلاب الجامعية في الولايات المتحدة. يمكن للباحثين بعد ذلك تسليط الضوء على طبقات معينة والتحقيق في المعدل التراكمي (GPA) مع إضافة معلومات حول تخصصات الطلاب.
متى تستخدم العينة العشوائية الطبقية؟
يُستخدم أخذ العينات العشوائية الطبقية غالبًا عندما يرغب الباحثون في معرفة معلومات عن مجموعات فرعية أو طبقات مختلفة بناءً على السكان بالكامل الذين يتم دراستهم. على سبيل المثال، قد يرغب الباحثون في استكشاف النتائج للمجموعات بناءً على الاختلافات في العرق أو الجنس أو التعليم.
أي طريقة أخذ عينات هي الأفضل؟
أفضل طريقة لاختيار العينة تعتمد على طبيعة التحليل والبيانات المستخدمة. بشكل عام، يعتبر أخذ العينات العشوائية البسيطة غالبًا الأسهل والأقل تكلفة. ومع ذلك، يمكن أن ينتج عن أخذ العينات الطبقية عينة أكثر دقة بالنسبة للسكان قيد الدراسة.
ما هما النوعان من أخذ العينات العشوائية الطبقية؟
هناك نوعان رئيسيان من أخذ العينات العشوائية الطبقية: أخذ العينات المتناسب وأخذ العينات غير المتناسب. في أخذ العينات المتناسب، يتم أخذ كل طبقة في العينة بما يتناسب مع حجم السكان في تلك الطبقة. أما في أخذ العينات غير المتناسب، فإن المحلل يقوم بأخذ عينات زائدة أو ناقصة من طبقات معينة بناءً على سؤال البحث أو تصميم الدراسة المستخدم.
كيف يتم اختيار الطبقات في العينة العشوائية الطبقية؟
ستعتمد الطبقات على المجموعات الفرعية التي تهتم بها والتي تظهر في مجتمعك. تستند هذه المجموعات الفرعية إلى خصائص مشتركة بين المشاركين مثل الجنس، العرق، مستوى التعليم، الموقع الجغرافي، أو الفئة العمرية.
الخلاصة
العينة العشوائية الطبقية هي عملية إنشاء مجموعات فرعية في مجموعة بيانات وفقًا لعوامل مختلفة، مثل العمر، الجنس، مستوى الدخل، أو التعليم. بعد ذلك، يتم أخذ عينة عشوائية من كل من هذه الطبقات، مما يسمح للباحثين بالحصول على عينات من مجموعات فرعية متنوعة، بما في ذلك تلك التي قد تكون ممثلة بشكل ناقص.
بهذه الطريقة، يمكن أن يوفر العينة العشوائية الطبقية صورة أكثر شمولاً لمجموعة بيانات أوسع. ومع ذلك، قد لا يكون استخدام هذه الطريقة ممكنًا في جميع الدراسات، وذلك اعتمادًا على حجم السكان أو العينة، ومستوى المعلومات المتاحة عن السكان، والوقت والموارد المتاحة. بشكل عام، فإن فائدة العينة العشوائية الطبقية تكمن في أنها تتيح تمثيلاً أكثر دقة وتفصيلاً للسكان، مقارنةً بطريقة العينة البسيطة.