العينات الاحتمالية في الدراسات الإعلامية

العينات الاحتمالية في الدراسات الإعلامية.

 الأستاذ الدكتور تمار يوسف

 نريد في هذه العُجالة، تعريف و عرض أسس العينات الاحتمالية Enchantions Aléatoire الأكثر رواجاً و استعمالاً في علوم الإعلام و الاتصال، مع العلم أن هناك عدد كبير من أنواع العينات بحسب الموضوع المدروس والإشكالية المطروحة و المجال المعرفي الذي تضمه.

العينات الاحتمالية أكثر مصداقيو

نحن نرى أن أكثر أنواع العينات استعمالا في بحوث الإعلام و الاتصال، تنحصر في (العينة العشوائية البسيطة، العينة العشوائية المنتظمة، العينة العشوائية الطبقية، العينة العشوائية العنقودية).

1 – العينة العشوائية البسيطة L'échantillonnage aléatoire simple

العينة العشوائية البسيطة هي ذلك النوع من العينات الاحتمالية التي يقوم على إثرها الباحث باختيار وحداتها عن طريق الصدفة، بحيث لا يتدخل في ذلك الاختيار، فهي احتمالية من حيث الاختيار، و على هذا الأساس، لكل عنصر من هذه العينة، فرصة احتمالية للظهور عن طريق الصدفة، و هذا يعني أن كل وحدات مجتمع البحث يمكن أن تكون جزء من وحدات هذه العينة.

للعينة العشوائية البسيطة عدة طرق لقياسها، منها القصصات الصغيرة أو جداول الأرقام العشوائية في بعض الكتب الخاصة بالإحصاء و الرياضيات، أو عن طريق بعض برامج الإعلام الآلي على شاكلة  Excel  أو SPSS.

2 – العينة العشوائية الطبقية L'échantillonnage aléatoire stratifiée

تقوم العينة العشوائية الطبقية على أساس تقسيم مجتمع البحث إلى طبقات متجانسة، ثم حساب نسبة وحدات العينة من كل طبقة مع مراعاة حجم كل طبقة، ثم استخراج وحدات العينة من كل طبقة و التعامل مع الوحدات على أساس الاختيار العشوائي.

مثال: لدينا بحث حول توجهات الطلبة في جامعة معينة إزاء أساليب الاتصال بين الإدارة و الطلبة، مع ملاحظة أن عدد هؤلاء كبير جداً و غير متجانس، في هذه الحالة يمكن تقسيم طلبة هذه الجامعة إلى طبقات تقابلها مختلف التخصصات التي تحتويها تلك الجامعة، ثم التعامل مع كل تخصص باستخراج عدد أفراد العينة بناء على عدد الطلبة في كل تخصص، على أن يكون المجموع الإجمالي لعدد الطلبة المختار هو عدد أفراد وحدات العينة العشوائية الطبقية المختار.

3 – العينة العشوائية المنتظمة. L'échantillonnage aléatoire systématique:

تعتمد طريقة حساب وحدات العينة العشوائية المنتظمة، على أساس بناء قائمة لكل العناصر المكونة لمجتمع البحث، و القيام بما يلي:

لدينا مجتمع البحث يتكون من 5000 عنصر، و أردنا اختيار 200 وحدة لتشكل عينتنا، نقوم بتقسيم عدد عناصر مجتمع البحث على عدد وحدات العينة المختارة أي 5000/200 و الحاصل أي 25 ، هنا نختار الوحدة الأولى لعينتنا من 1 إلى 25 بطريقة عشوائية au pifو ليكن العدد 20، فالعدد الثاني يكون بزيادة 25 إلى العدد عشرين للحصول على العدد الثاني من عينتنا و هو 45، ثم العدد الثالث هو 70 ثم العدد الرابع 95 و هكذا إلى آخر العدد الذي يشكل مجموع مجتمع البحث. 

4 – العينة العنقودية أو متعددة المراحل L'échantillonnage aléatoire par grappes

    العينة العنقودية تقوم على الانتقال من مرحلة إلى أخرى وتعامل الباحث مع كل مرحلة كأنها مستقلة، و هي  تصلح أكثر عندما يكون مجتمع البحث كبيراً لا يستطيع الباحث التحكم في حيثياته، عندها يقوم بتقسيم المجتمع إلى مستويات أولية يتم اختيار عينة من هذه المستويات كمرحلة أولى، ثم تُقسم كل وحدة من الوحدات الأولية المُختارة إلى وحدات ثانوية تؤخذ منها عينة كمرحلة ثانية، ثم تُقسم كل وحدة من الوحدات الثانوية إلى وحدات أصغر تؤخذ منها عينة كمرحلة ثالثة و هكذا... حتى يتم الحصول على حجم العينة اللازمة.

       أما المستويات فهي مجموعة وحدات إحصائية لها ترابط خاص، على سبيل المثال مجموعة من الجامعات تشكل مستويات من طلبة مدينة معينة، و الكليات مستوى من أفراد، و مجموعة التخصصات  ...، و على هذا الأساس لا تكون قاعدة البيانات قائمة من الوحدات الإحصائية لكن قائمة مستويات، مما يجعل العملية أكثر سهولة، و لأن السحب العشوائي لا يخص وحدات إحصائية و لكن مستويات إحصائية.