نمونهگیری غیر احتمالی: وقتی همه شانس انتخاب برابر ندارند
نمونهگیری غیر احتمالی چیست و چه تفاوتی با نوع احتمالی دارد؟
برای انجام یک تحقیق، معمولاً نمیتوانیم تمام افراد یک جامعه را بررسی کنیم. بهجای آن، نمونهای از جامعه را انتخاب کرده و نتایج را به کل جامعه تعمیم میدهیم. در نمونهگیری احتمالی، هر عضو جامعه شانس مشخص و غیرصفری برای انتخاب شدن دارد و انتخاب بهطور کاملاً تصادفی انجام میشود. این ویژگی به ما اجازه میدهد با استفاده از آمار استنباطی، خطای نمونهگیری را محاسبه کنیم.
در مقابل، نمونهگیری غیر احتمالی غیرتصادفی است. در این روشها، یا احتمال انتخاب واحدها مشخص نیست یا انتخاب بر اساس قضاوت و سهولت دسترسی پژوهشگر انجام میشود. بنابراین، نتایج بهدستآمده را نمیتوان با اطمینان آماری به کل جامعه تعمیم داد، اما برای تحقیقات اکتشافی و موقعیتهایی که دسترسی به جامعه دشوار است، بسیار کاربردیاند.
انواع اصلی نمونهگیری غیر احتمالی
چهار روش رایج برای نمونهگیری غیر احتمالی وجود دارد که هرکدام کاربردها و ویژگیهای خاص خود را دارند. در ادامه به بررسی هر یک میپردازیم.
۱. نمونهگیری در دسترس
در این روش، پژوهشگر افرادی را که بهراحتی در دسترس هستند، به عنوان نمونه انتخاب میکند. برای مثال، یک روزنامهنگار که در خیابان از رهگذران نظرخواهی میکند، یا استادی که از دانشجویان کلاس خود برای یک پژوهش استفاده میکند. این روش سریع، آسان و کمهزینه است، اما نمونه بهدستآمده ممکن است نماینده خوبی برای جامعه نباشد.
۲. نمونهگیری هدفمند (قضاوتی)
در اینجا، پژوهشگر از دانش و قضاوت خود برای انتخاب افرادی استفاده میکند که فکر میکند میتوانند اطلاعات مفیدی در اختیارش بگذارند. برای نمونه، اگر میخواهید نظر متخصصان تغذیه را درباره یک رژیم غذایی جدید بدانید، عمداً سراغ متخصصان تغذیه میروید، نه یک فرد عادی. این روش برای تحقیقات کیفی و زمانی که به دنبال درک عمیق یک پدیده هستیم، بسیار مفید است.
۳. نمونهگیری سهمیهای
این روش شبیه به نمونهگیری طبقهای در روشهای احتمالی است، اما با این تفاوت که انتخاب افراد در هر طبقه بهصورت غیرتصادفی انجام میشود. ابتدا پژوهشگر جامعه را به گروهها یا طبقههای مختلف (مثل سن، جنس، تحصیلات) تقسیم کرده و سپس برای هر طبقه سهمیهای تعیین میکند. سپس تا رسیدن به سهمیه تعیینشده، نمونهگیری (معمولاً به روش در دسترس یا هدفمند) ادامه مییابد.
۴. نمونهگیری گلوله برفی
این روش زمانی به کار میرود که دسترسی به جامعه مورد نظر بسیار دشوار باشد؛ مانند افراد بیخانمان، معتادان، یا بیماران خاص. در این روش، ابتدا با تعداد کمی از افراد جامعه هدف تماس گرفته میشود. سپس از آنها خواسته میشود تا سایر افرادی را که میشناسند و در آن جامعه هستند، معرفی کنند. این روند ادامه مییابد تا نمونه به اندازه کافی بزرگ شود، درست مثل گلوله برفی که هرچه میغلتد، بزرگتر میشود.
جدول مقایسه روشهای نمونهگیری
| نوع نمونهگیری | معیار انتخاب | مهمترین مزیت | مهمترین عیب |
|---|---|---|---|
| در دسترس | سهولت دسترسی | سرعت و هزینه پایین | نماینده نبودن جامعه |
| هدفمند (قضاوتی) | قضاوت پژوهشگر | مناسب برای تحقیقات کیفی و تخصصی | وابسته به دانش و قضاوت پژوهشگر |
| سهمیهای | سهمیهبندی طبقات و دسترسی | نمایندگی بهتر نسبت به روش در دسترس | احتمال سوگیری در انتخاب درون طبقات |
| گلوله برفی | معرفی توسط دیگران | دسترسی به گروههای پنهان و خاص | نمونهها ممکن است بسیار شبیه هم باشند |
کاربرد عملی: چرا بازاریابان عاشق این روشها هستند؟
فرض کنید یک شرکت تولیدکننده نوشیدنی جدید میخواهد نظر مردم را درباره طعم محصول خود بداند. ساخت نمونهای کاملاً تصادفی از تمام مردم یک شهر بسیار پرهزینه و زمانبر است. در عوض، تیم بازاریابی شرکت میتواند با چند دستگاه نوشابهفروشی در مراکز خرید قرارداد ببندد و از مشتریانی که نوشیدنی آنها را میخرند، با یک پرسشنامه کوتاه نظرخواهی کند. این یک نمونهگیری در دسترس است. هرچند نتایج آن کاملاً قابل تعمیم به همه مردم نیست، اما بازخورد سریع و نسبتاً خوبی از بازار هدف بالقوه به شرکت میدهد تا محصول خود را بهبود بخشد.
یا یک پژوهشگر حوزه سلامت که میخواهد دلایل مراجعه نکردن بیماران دیابتی به پزشک را بررسی کند، میتواند از نمونهگیری گلوله برفی استفاده کند. او با چند بیمار دیابتی که به پزشک مراجعه نمیکنند (شاید از طریق یک کلینیک خیریه) مصاحبه میکند و از آنها میخواهد او را به دوستان و آشنایان خود که چنین وضعیتی دارند، معرفی کنند. این تنها راه برای دسترسی به این جامعه پنهان است.
چالشهای مفهومی
❓ چرا نمیتوانیم نتایج یک نمونهگیری غیر احتمالی را با فرمولهای آماری به کل جامعه تعمیم دهیم؟
? زیرا فرمولهای آماری برای برآورد خطا و اطمینان، بر پایه نظریه احتمال و تصادفی بودن انتخابها بنا شدهاند. در نمونهگیری غیر احتمالی، چون احتمال انتخاب واحدها مشخص نیست، نمیتوانیم میزان خطای نمونهگیری را محاسبه کنیم. به عبارت دیگر، اگر نمونهگیری تصادفی نباشد، پایه و اساس آمار استنباطی فرو میریزد.
❓ آیا نمونهگیری سهمیهای میتواند به اندازه نمونهگیری طبقهای تصادفی دقیق باشد؟
? خیر. هرچند نمونهگیری سهمیهای با تقسیم جامعه به طبقات، سعی در افزایش نمایندگی نمونه دارد، اما چون انتخاب نهایی افراد در هر طبقه به روش غیرتصادفی (مثلاً در دسترس) انجام میشود، باز هم مستعد سوگیری است. برای مثال، اگر پژوهشگر در یک طبقه سنی خاص، فقط افراد خوشبرخورد و در دسترس را انتخاب کند، ممکن است نظر آن طبقه بهدرستی منعکس نشود.
❓ پس چرا اصلاً از این روشها استفاده میکنیم اگر معایبی دارند؟
? چون در دنیای واقعی، همیشه امکان انجام نمونهگیری احتمالی وجود ندارد. محدودیتهای زمان، بودجه، دسترسی (به ویژه برای جوامع نادر یا پنهان) و همچنین اهداف پژوهشی (مثل تحقیقات اکتشافی و کیفی که به دنبال کشف عمق یک پدیده هستند) باعث میشود نمونهگیری غیر احتمالی نه فقط یک گزینه، که تنها گزینه ممکن باشد. مهم این است که پژوهشگر از محدودیتهای روش خود آگاه باشد و در گزارش نتایج، از تعمیمهای نادرست و جسورانه پرهیز کند.
پاورقی
1 نمونهگیری غیر احتمالی (Non-probability Sampling): روشی از نمونهگیری که در آن عناصر جامعه شانس مشخص و معلومی برای انتخاب شدن ندارند و نمونهها به روش غیرتصادفی انتخاب میشوند.
2 نمونهگیری احتمالی (Probability Sampling): روشی از نمونهگیری که در آن همه عناصر جامعه شانس مشخص و غیرصفری برای انتخاب شدن دارند و انتخاب به صورت تصادفی انجام میشود.
3 سوگیری (Bias): خطایی سیستماتیک در تحقیق که باعث میشود نتایج بهدستآمده به طور مداوم از مقادیر واقعی جامعه فاصله داشته باشند.
4 آمار استنباطی (Inferential Statistics): شاخهای از آمار که با استفاده از اطلاعات نمونه، به استنتاج و تعمیم نتایج به کل جامعه میپردازد.
