أخطاء أخذ العينات هي الاختلافات التي تبدو عشوائية بين خصائص عينة من السكان وخصائص عامة السكان. على سبيل المثال ، تكشف دراسة عن الحضور في اجتماع شهري عن معدل متوسط يبلغ 70 بالمائة. من المؤكد أن حضور بعض الاجتماعات سيكون أقل بالنسبة للبعض عن البعض الآخر. خطأ أخذ العينات إذن هو أنه بينما يمكنك حساب عدد الأشخاص الذين حضروا كل اجتماع ، ما يحدث بالفعل من حيث الحضور في اجتماع واحد ليس هو نفسه ما يحدث في الاجتماع التالي ، على الرغم من القواعد الأساسية أو الاحتمالات نفس الشيء. مفاتيح تقليل أخطاء أخذ العينات هي الملاحظات المتعددة والعينات الأكبر.
تقليل احتمالية التحيز في اختيار العينة من خلال أخذ العينات العشوائية. أخذ العينات العشوائية ليس أخذ عينات عشوائية ولكن بدلا من ذلك هو نهج منهجي لاختيار عينة. على سبيل المثال ، يتم إنشاء عينة عشوائية من مجموعة من المجرمين الشباب عن طريق اختيار الأسماء من قائمة للمقابلة. قبل الاطلاع على القائمة ، حدد الباحث أن المجرمين الشباب الذين ستتم مقابلتهم هم أولئك الذين تظهر أسماؤهم أولاً ، 10 ، 20 ، 30 ، 40 وما إلى ذلك ، في القائمة.
تأكد من أن العينة تمثل السكان من خلال تنفيذ بروتوكول التقسيم الطبقي. على سبيل المثال ، إذا درست عادات الشرب لدى طلاب الجامعة ، فقد تتوقع اختلافات بين طلاب الأخوة والطلاب من غير الأخوة. يؤدي تقسيم العينة إلى هاتين الطبقتين في البداية إلى تقليل احتمالية حدوث خطأ في أخذ العينات.
استخدم أحجام عينات أكبر. مع زيادة الحجم ، تقترب العينة من السكان الفعليين ، مما يقلل من احتمالية الانحرافات عن السكان الفعليين. على سبيل المثال ، يختلف متوسط عينة من 10 أكثر من متوسط عينة من 100. ومع ذلك ، فإن العينات الأكبر تنطوي على تكاليف أعلى.
كرر دراستك عن طريق أخذ نفس القياس بشكل متكرر ، باستخدام أكثر من موضوع واحد أو مجموعات متعددة ، أو بإجراء دراسات متعددة. يسمح لك النسخ المتماثل بإزالة أخطاء أخذ العينات.