عيوب حجم العينة الصغير

يجب على الباحثين والعلماء الذين يقومون بإجراء المسوحات وإجراء التجارب الالتزام ببعض الإجراءات الإجرائية المبادئ التوجيهية والقواعد من أجل ضمان الدقة عن طريق تجنب أخطاء أخذ العينات مثل التباين الكبير أو التحيز أو السرية. يمكن أن تؤثر أخطاء أخذ العينات بشكل كبير على دقة النتائج وتفسيرها ، مما قد يؤدي بدوره إلى ارتفاع التكاليف للشركات أو الوكالات الحكومية ، أو الضرر الذي يلحق بالسكان أو الكائنات الحية درس.

TL ؛ DR (طويل جدًا ؛ لم أقرأ)

لإجراء مسح بشكل صحيح ، تحتاج إلى تحديد مجموعة العينة الخاصة بك. يجب أن تتضمن مجموعة العينة هذه الأفراد ذوي الصلة بموضوع الاستطلاع. تريد مسح أكبر حجم ممكن للعينة ؛ تصبح أحجام العينات الأصغر ممثلة بشكل تنازلي لجميع السكان.

يمكن أن يؤدي حجم العينة الصغير أيضًا إلى حالات التحيز ، مثل عدم الاستجابة ، والتي تحدث عندما لا تتاح الفرصة لبعض الأشخاص للمشاركة في الاستطلاع. بدلاً من ذلك ، يحدث تحيز الاستجابة الطوعية عند عدد قليل فقط من الموضوعات غير التمثيلية تتاح لهم الفرصة للمشاركة في الاستبيان ، عادةً لأنهم هم الوحيدون الذين يعرفون شيئًا عنها هو - هي.

في حالة قيام الباحثين بإجراء المسوحات ، على سبيل المثال ، فإن حجم العينة ضروري. لإجراء مسح بشكل صحيح ، تحتاج إلى تحديد مجموعة العينة الخاصة بك. يجب أن تتضمن مجموعة العينة هذه الأفراد ذوي الصلة بموضوع الاستطلاع.

على سبيل المثال ، إذا كنت تجري استبيانًا حول ما إذا كان منظف مطبخ معين مفضلًا على علامة تجارية أخرى ، فعليك مسح عدد كبير من الأشخاص الذين يستخدمون منظفات المطبخ. الطريقة الوحيدة لتحقيق نتائج دقيقة بنسبة 100 في المائة هي إجراء مسح لكل شخص يستخدم منظفات المطبخ ؛ ومع ذلك ، نظرًا لأن هذا غير ممكن ، فستحتاج إلى مسح مجموعة عينة كبيرة قدر الإمكان.

يتم تحديد التباين من خلال الانحراف المعياري للسكان ؛ الانحراف المعياري للعينة هو مدى بُعد النتائج الحقيقية للمسح عن نتائج العينة التي جمعتها. تريد مسح أكبر حجم ممكن للعينة ؛ كلما زاد الانحراف المعياري ، كلما كانت نتائجك أقل دقة ، نظرًا لأن أحجام العينات الأصغر تتناقص تمثيل المجتمع بأكمله.

يؤثر حجم العينة الصغير أيضًا على موثوقية نتائج المسح لأنه يؤدي إلى تباين أكبر ، مما قد يؤدي إلى التحيز. أكثر حالات التحيز شيوعًا هي نتيجة عدم الاستجابة. يحدث عدم الاستجابة عندما لا تتاح الفرصة لبعض الأشخاص للمشاركة في الاستبيان. على سبيل المثال ، إذا اتصلت بـ 100 شخص بين الساعة 2 و 5 مساءً. واسألهم عما إذا كانوا يشعرون أن لديهم وقت فراغ كافٍ في حياتهم اليومية الجدول الزمني ، قد يقول معظم المستجيبين "نعم". هذه العينة - والنتائج - متحيزة ، حيث أن معظم العمال في وظائفهم خلالها هذه الساعات.

قد يكون لدى الأشخاص الموجودين في العمل وغير القادرين على الرد على الهاتف إجابة مختلفة للاستبيان عن الأشخاص القادرين على الرد على الهاتف في فترة ما بعد الظهر. لن يتم تضمين هؤلاء الأشخاص في الاستطلاع ، وستعاني دقة المسح من عدم الاستجابة. لا يعاني الاستقصاء الخاص بك فقط بسبب التوقيت ، ولكن عدد الموضوعات لا يساعد في تعويض هذا النقص.

يعد تحيز الاستجابة الطوعية عيبًا آخر يأتي مع حجم عينة صغير. إذا نشرت استطلاعًا على موقع الويب الخاص بمنظف المطبخ ، فلن يتمكن سوى عدد قليل من الأشخاص من الوصول إلى المعرفة أو الوصول إليها حول الاستبيان الخاص بك ، ومن المحتمل أن يقوم أولئك الذين يشاركون بذلك لأنهم يشعرون بقوة تجاه عنوان. لذلك ، فإن نتائج الاستطلاع ستكون منحرفة لتعكس آراء أولئك الذين يزورون الموقع. إذا كان أحد الأفراد موجودًا على موقع الويب الخاص بالشركة ، فمن المحتمل أنه يدعم الشركة ؛ قد يبحث ، على سبيل المثال ، عن كوبونات أو عروض ترويجية من تلك الشركة المصنعة. يحد الاستبيان المنشور فقط على موقعه على الويب من عدد الأشخاص الذين سيشاركون مع أولئك الذين لديهم بالفعل اهتمام بمنتجاتهم ، مما يؤدي إلى تحيز استجابة طوعية.