نهج عملي لسحب العينات
إذا تم اتباع إجراءات سحب العينات بطريقة مناسبة في فترة زمنية محددة، فيمكن اعتبار أن استطلاع الرأي الذي يتم إجراؤه مع 1000 فرد أنه مقياس مناسب للرأي العام لمجتمع كبير من السكان مثل الصين، فهذه هي قوة سحب العينات التي من خلالها يمكن التعبير عن خصائص مجتمع كبير باستخدام مجموعة صغيرة منه في إطار هامش خطأ معروف.
هناك العديد من طرق سحب العينات التي يمكن اتباعها عند تنفيذ المسوح، ولكن هناك خطأ يلازم عملية سحب العينات وهو خطأ المعاينة، حيث يعبر عن مدى قرب النتائج التي نحصل عليها من العينة من الخصائص في المجتمع ككل، وتعتمد القدرة على تقدير وتقليل حجم ذلك الخطأ على الطريقة التي يتم سحب العينة بها.
يركز هذا الفصل على إلقاء نظرة قصيرة حول كيفية تحديد حجم العينة باستخدام الطرق الأربعة الأكثر شهرة للمعاينة وهي العينة العشوائية البسيطة، والعينة العشوائية الطبقية، والعينة المنتظمة، والعينة الاحتمالية المتناسبة مع الحجم في المجتمع، بالإضافة إلى كيفية التعامل مع مشكلات الإطار والتعديلات على العينة باستخدام الأوزان الترجيحية، وفي النهاية سيتم عرض تطبيق عملي لسحب عينة عشوائية الطبقية للمنشآت الصناعية.
أولا: تحديد حجم العينة في العينة العشوائية البسيطة
العينة العشوائية البسيطة هي أسهل شكل للعينات الاحتمالية، ففي هذه الطريقة يكون لكل مفردة في المجتمع نفس فرصة الظهور في العينة التي سيتم سحبها (أي أن لها احتمال متساوي للسحب وهو أكبر من الصفر)، ويعتمد حجم العينة هنا على:
- حجم المجتمع محل الدراسة
- مدى التباين والاختلاف في المعلمة المراد تقديرها
- مستوى الدقة والثقة المطلوب الوصول إليهما
تختلف وحدة سحب العينات باختلاف المسوح، ففي مسوح الأسر المعيشية تكون وحدة السحب سهلة التعريف ومحددة (أي الزوج، الزوجة، وما إلى ذلك)، ولكن تكون هذه الوحدة معقدة في مسوح الأعمال بسبب وجود أكثر من شكل للأعمال التجارية والمنشآت المختلفة، فيوجد صعوبة لتحديد وحدة سحب العينة فهل تكون الشركة أم المصنع أم المنشأة أم المؤسسة أم غيرها؟، كما أنه من الناحية النظرية يتم تحديد نوعين من الوحدات الإحصائية لسحب العينات، أحدهما يتوافق مع المستوى الذي يتم فيه اتخاذ القرارات المالية للمنشأة والآخر يتوافق مع المستوى الذي يتم فيه اتخاذ قرارات الإنتاج:
- إذا كان اهتمام الباحث بالسلوك المرتبط بتوزيع الموارد، فإن المستوى الخاص بالقرارات المالية على مستوى المنشأة هو المناسب ليكون وحدة سحب العينة
- إذا كان الاهتمام التحليلي متعلق بالقرارات الخاصة بعوامل الإنتاج فإن المستوى الذي يتم فيه اتخاذ قرارات الإنتاج هو الأفضل لسحب العينات، وفي هذا المستوى يوجد مستويين فرعيين:
- المستوى الذي يتم فيه اتخاذ القرارات الإدارية العامة فيما يتعلق بعملية الإنتاج بأكملها مثل إدارة المؤسسة، فتكون المؤسسة هي الوحدة المناسبة للتحليل لأن الموضوع حول المسؤولية الإدارية الشاملة
- إذا كان الأمر يتعلق بالخصائص التابعة لعملية إنتاج معينة، فإن خط الإنتاج الفردي يكون هو الوحدة المرجعية المناسبة
من الناحية العملية يكون من السهل الوصول إلى بيانات الشركة العامة لتحليل القرارات المالية والإدارية، ولكنه من الصعب الوصول إلى المعلومات التفصيلية عن خطوط الإنتاج الفردية، مما يتطلب على الباحث إعادة بنائها من القيم الإجمالية مما يؤدي إلى خسارة في دقة المعلومات.
ثانيا: تحديد حجم العينة في العينة الطبقية
يمكن تحسين كفاءة تصميم سحب العينة من خلال استغلال أي معلومات متاحة عن المجتمع محل الدراسة، فعندما يكون هناك خصائص معروفة للمتغيرات المطلوب تقديرها في المجتمع، فإن هذه المعلومات يمكن استخدامها لتقسيم المجتمع إلى طبقات ويتم سحب عينة من كل طبقة، بحيث أن كل طبقة تكون متجانسة ومتشابهة في الخصائص فيما بينها، وهناك عدة طرق لسحب العينات الطبقية:
الطريقة الأولى: التوزيع المتساوي لحجم العينة، حيث يتم توزيع حجم العينة الإجمالي بشكل متساوي بين الطبقات المختلفة.
الطريقة الثانية: التوزيع المتناسب لحجم الطبقات، حيث يتم توزيع حجم العينة بشكل متناسب مع حجم كل طبقة في المجتمع.
الطريقة الثالثة: التوزيع الأمثل للعينة، حيث يتم توزيع حجم العينة بين الطبقات بشكل يضمن الوصول إلى الدقة المطلوبة بأقل تكلفة، أو الوصول إلى أقصى دقة ممكنة في إطار تكلفة معينة
ثالثا: كيف يمكن سحب العينات المنتظمة
تتكون العينة المنتظمة عن طريق اختيار مفردات العينة بطريقة منتظمة وعلى فترات سحب محددة لكل مفردة في إطار المجتمع أو الطبقة مع اختيار رقم عشوائي للبداية، ويتم ذلك بالاعتماد على حجم المجتمع وحجم العينة المطلوب من خلال 3 خطوات:
- تحديد فترة السحب أو التتابع العددي لسحب كل مفردة (أحد الطرق هي قسمة حجم المجتمع على حجم العينة)
- اختيار رقم عشوائي من 1 إلى الرقم الذي تم تحديده في الخطوة السابقة
- اختيار كل المفردات المقابلة للتتابع العددي بعد الرقم العشوائي الذي تم اختياره
- مثال: افترض إطار المجتمع مكون من 9 مفردات ونرغب في سحب عينة منتظمة حجمها 3، وبالتالي الفترة أو التتابع العددي للسحب هو 3، فيتم سحب رقم عشوائي من 1 إلى 10 وليكن 2 فإنه يتم سحب المفردة رقم 2 ورقم 5 ورقم 8.
- ملحوظة: ترتيب الوحدات أمر مهم للغاية عند سحب العينات المنتظمة خاصة إذا كان المجتمع مكون من عناصر متجانسة فيجب وضع العناصر المتجانسة بشكل متتالي مما سيجعل العينة المنتظمة تشبه العينة الطبقية المناسبة للحجم.
رابعا: كيف يمكن استخدام أسلوب السحب الاحتمالي المتناسب مع الحجم
يتم استخدام طريقة سحب العينات المتناسبة مع الحجم عندما يكون سحب العينات على مرحلتين وتكون هناك مجموعات ذات أحجام غير متساوية في عدد المفردات بها، وإذا كان الهدف هو التحكم في حجم العينة الإجمالي وعدد المجموعات المتضمنة في العينة مع الحفاظ على تساوي احتمالية الاختيار، فيتم اختيار كل مفردة في الإطار وفقا للاحتمالية والتناسب مع حجم المجموعة التي تنتمي إليها.
يتم إجراء سحب تلك العينات من خلال عدة خطوات:
- اختيار حجم العينة المرغوب في المجتمع
- اختيار عدد المجموعات التي سيتم تضمينها في العينة، أو اختيار عدد العناصر داخل كل مجموعة سيتم تضمينها في العينة
- اختيار رقم عشوائي من 1 إلى حجم المجتمع مع الاستبدال (أي عند سحب وحدة من المجتمع وتسجيل بياناتها، يتم إعادتها مرة أخرى للإطار بحيث يمكن سحبها أكثر من مرة حتى الوصول لحجم العينة المرغوب)
- تحديد أول مجموعة تحتوي على عدد تراكمي من الوحدات بداخلها يتجاوز هذا الرقم العشوائي (الذي تم تحديده في الخطوة 3).
- سحب عدد العناصر المحددة للسحب في الخطوة 2 من تلك المجموعة باستخدام العينة العشوائية البسيطة أو الطبقية أو المنتظمة أو العنقودية
- إعادة الخطوات من 3 إلى 5 عدد مرات مساوي لعدد المجموعات المحددة لتضمينها في العينة
ملحوظة: يمكن الاعتماد على أسلوب آخر لسحب العينة المتناسبة مع الحجم ولكن بدون استبدال بحيث يتم سحب الوحدة من المجتمع وعدم إعادتها مرة أخرى للإطار فلا يمكن أن تظهر أكثر من مرة في العينة المسحوبة
كيفية التعامل مع مشكلات إطار المجتمع محل الدراسة
لا تعتمد دقة أي طريقة لسحب لعينات على التطبيق الصحيح لها، ولكن تعتمد أيضا – وبشكل خطير- على دقة الإطار التي تسحب منه تلك العينة، في أغلب الأحيان يكون الإطار مليء بالمشكلات المختلفة، والتي يجب تحديدها وتصحيحيها كجزء أساسي من عملية سحب العينات، تعتبر تلك المشكلات مهمة لأنها تؤثر على احتمال سحب مفردات المجتمع في العينة، وهناك أربع فئات من المشكلات:
المشكلة الأولى: عدم التغطية
قد لا يتضمن الإطار كل مفردات المجتمع محل الدراسة، بسبب أن الإطار غير مكتمل أو أنه قديم فلا يشتمل على التغييرات التي حدثت في المجتمع كما هو الحال في الدول النامية.
الحلول المقترحة في مرحلة تصميم العينة
الأول: إعادة تعريف المجتمع المستهدف بطريقة تستبعد الفئة المفقودة في الإطار، ولكن هذا الحل مناسب في حالة أن الفئة المستبعدة نسبتها صغيرة جدا من المجتمع المستهدف.
الثاني: إضافة أطر أخرى مكملة للإطار يكون بها العناصر المفقودة، وقد يكون هناك تكرار، ولكنه أمر سهل حله.
الثالث: تبني إجراء لربط العناصر المفقودة بالعناصر الموجودة بأسلوب واضح وعملي وفريد، وعندما يتم سحب العناصر الموجودة يتم سحب كل العناصر المربوطة بها معها.
الحل المقترح في مرحلة التقدير
استخدام الأوزان الطبقية بعد الانتهاء من المسح، فهذه الطريقة تسمح بتعديل الأوزان بطريقة أكثر استجابة للمجتمع الفعلي، ويعد هذا الأسلوب مفيد جدا عند استخدام أطر قديمة، فعلى سبيل المثال: إذا تم سحب منشأة على أنها صغيرة الحجم في مرحلة التصميم، ثم اتضح بعد المسح أنها تنتمي إلى فئة المنشآت كبيرة الحجم، فمن الضروري ضبط الأوزان وفقا لحجمها الفعلي.
المشكلة الثانية: التكرار
قد تظهر بعض العناصر في الإطار أكثر من مرة، وهذا قد يرجع إلى أن الإطار قد تم تكوينه عن طريق دمج عديد من الأطر غير المكتملة مع بعضها البعض، وبالطبع مشكلة التكرار لها تأثير على احتمالية سحب مفردات العينة.
الحلول المقترحة في مرحلة تصميم العينة
الأول: استخدام أسلوب تحديد فريد من نوعه لكل إطار، عن طريق ترتيب دقيق لكل قائمة منفصلة من القوائم التي سيتم دمجها وفقا لأهميتها (الأولى أكثر أهمية ثم الثانية وهكذا)، ثم يتم حذف أي تكرارات بالنسبة لكل عنصر في القائمة الأولى مع القوائم اللاحقة.
الثاني: سحب عينة من كل قائمة مستقلة، ثم التحقق من العناصر التي تظهر من كل قائمة مع العينات من القوائم السابقة لها
الحل المقترح في مرحلة التقدير
إعادة تقدير الأوزان من خلال تقدير أوزان عناصر القائمة المكررة للأخذ في الاعتبار الاحتمالية الأكبر لوجودهم، على سبيل المثال: إذا تم سحب عينتين مستقلتين “أ” و “ب ” من قائمتين مختلفتين مع احتمال “س” لكل عنصر في قائمة “أ” واحتمال “ص” لكل عنصر في قائمة “ب “، فيجب أن يكون لجميع عناصر العينة “أ” التي تظهر في القائمة “ب ” وزن يساوي حاصل ضرب “س” في “ص “.
المشكلة الثالثة: القيم المفقودة أو العناصر الغريبة عن الإطار (عناصر أجنبية)
العناصر الفارغة أو المفقودة هي عناصر بالإطار لكنها لا يوجد لها بيان عن المفردة في المجتمع، أما العناصر الغريبة أو الأجنبية، فهي تلك العناصر المتضمنة في الإطار، ولكنها خارج نطاق المسح، مثل أن توجد منشأة مغلقة في الإطار الخاص بمسح الأعمال، أو أن منشأة تعمل في نشاط خارج النشاطات المستهدفة في البحث.
الحلول المقترحة في مرحلة تصميم العينة
الأول: تجاهل العنصر المحدد سواء المفقود أو الأجنبي، وبالتالي حجم العينة في نهاية المسح سيكون أقل من الحجم المطلوب
الثاني: سحب العينة على مرحلتين فيتم إجراء مقابلات مع العينة الأولى تحقق لتحديد ما إذا كانت عناصر العينة موجودة وتفي بهدف الدراسة، ثم يتم سحب عينة من العينة الفرعية من العناصر المؤهلة، ولكن هذا مناسب في حالة أن جزء صغير من المجتمع هو موضع الاهتمام.
المشكلة الرابعة: العناقيد (المجموعات)
في بعض الأحيان قد تتضمن قائمة العناصر/الإطار بعض المجموعات، فتكون كل مفردة بها مجموعة من العناصر، فعلى سبيل المثال في مسوح الأعمال قد يكون العنصر هو المؤسسة وكل مؤسسة بها مجموعة من الشركات.
الحلول المقترحة في مرحلة تصميم العينة
الأول: سحب جميع العناصر بالمجموعة، ولكل عنصر في المجموعة نفس احتمال اختيار المجموعة نفسها، وبالتالي لا توجد حاجة لتعديل الأوزان بعد ذلك، ولكن هذا الحل قد يؤدي إلى تزايد التباين كلما كانت عناصر المجموعة أكبر وكلما زاد الترابط بينهم، كما أن الإجابات في كل عنصر من عناصر المجموعة قد تتأثر بإجابات العناصر الأخرى داخل نفس المجموعة.
الثاني: سحب عنصر واحد فقط من المجموعة المختارة، ولكن هذا الحل يصعب تنفيذه بالإضافة إلى أنه يغير من احتمالية السحب والأوزان المخصصة للعناصر وبالتالي يجب إعادة تعديل الأوزان مرة أخرى، ويجب أن تتحدد القاعدة التي على أساسها يتم اختيار ذلك العنصر من المجموعة ولا يترك الأمر كلية إلى الباحث حتى لا يكون هناك تحيز في الاختيار،
تأثير عمليات الاندماج، والاستحواذ، والانفصال بين المنشآت على أوزان المعاينة
تتكرر مشكلات الإطار في استطلاعات الأعمال بشكل خاص نظرا لأن المؤسسات أو المنشآت تقوم باستمرار بتغيير الصناعة والشكل والهيكل الخاص بها مما يجعل الحفاظ على إطار محدث أمر في غاية الصعوبة، فقد تظهر قيمة مفقودة في الإطار، بسبب أن المؤسسة المقابلة لتلك القيمة قد اندمجت مع مؤسسة أخرى وأصبح كلاهما مؤسسة واحدة وليس مؤسستين، فيجب على مصمم العينة أن يتعامل مع تلك الظواهر بشكل صحيح حتى لا تتأثر الأوزان الأساسية لسحب العينة في مرحلة التصميم.
أولا: عمليات الاندماج والاستحواذ
في عمليات الاندماج والاستحواذ، تقوم مؤسسة “أ” ومؤسسة “ب ” بتشكيل مؤسسة جديدة “ج”، وبالتالي لم تعد “أ” و “ب ” موجودة في الإطار، والمؤسسة “ج” تحتوي على كل من “أ” و “ب “، وهنا يوجد عدة حالات مختلفة للتعامل مع الأوزان في العينة:
- إذا كان الإطار يحتوي على مؤسسة واحدة فقط من المؤسستين الأصليتين “أ” أو “ب “، فيمكن تضمين المؤسسة الجديدة “ج” في العينة دون أي تعديلات في الوزن
- إذا كان هناك مزيج من تلك المؤسسات في الإطار، فيمكن الاعتماد على معايير اختيار مختلفة وبالتالي استخدام أوزان مختلفة:
- إذا كان كل من “أ” و “ب ” موجودين في الإطار، فيجب اختيار المؤسسة “ج”، مع تعديل وزن المؤسسة “ج” لأنه أصبح لديها ضعف احتمال الاختيار في العينة
- إذا كان الإطار به “أ” و “ج” أو “ب ” و “ج” فهنا يمكن لمصمم العينة أن يعتبر “أ” أو “ب ” أنها قيم فارغة ويتجاهلها ويقوم بتضمين “ج” دون الحاجة لتعديل الوزن، أو أنه في حالة ما تم اختيار “أ” أو “ب ” في العينة فيقوم المصمم بتضمين “ج” مع تعديل الوزن الخاص بها لأنها أصبح لها ضعف احتمال الاختيار بالعينة
ملحوظة: يجب اتخاذ القرار بشأن النهج الذي سيتم اتباعه قبل سحب العينة، حيث أن وزن المؤسسة “ج” يعتمد بشكل أساسي على ما إذا كان سيتم اعتبار “أ” أو “ب ” قيم فارغة أم لا، ويعتبر النهج الأبسط في الحسابات هو أن يتم اعتبار “أ” أو “ب ” قيم فارغة، حين أن “ج” سيكون لها نفس الوزن دون تعديل.
ثانيا: عمليات الانفصال
في عمليات الانفصال تتحول المؤسسة “أ” وتنفصل إلى مؤسستين “ب ” و “ج”، وبالتالي “أ” لا معنى من وجودها، وهنا يوجد عدة حالات مختلفة للتعامل مع الأوزان في العينة:
- عندما تكون المؤسسة “أ” هي الموجودة فقط في الإطار وتعتبر أنها عنقود أو مجموعة مكونة من مؤسستين، فهنا يوجد اختيارين:
- إما تضمين أعضاء المجموعة بالكامل “ب ” و “ج”، وهنا لا نحتاج لتعديل الوزن لأن اختيار المؤسستين له نفس احتمال اختيار المجموعة “أ”
- أو تضمين عضو واحد فقط من المجموعة سواء كان “ب ” أو “ج”، وهنا احتمال اختيار ذلك العضو من المجموعة “أ” سيكون مختلف عن احتمال اختيار المجموعة “أ” كلها ويجب تعديل الوزن في تلك الحالة
- عند وجود “أ” و “ب ” في الإطار فهنا يوجد اختيارين:
- اعتبار “أ” أنها فارغة ويتم تجاهلها، وهذا غير مرغوب لأنه يعتبر “ج” ضمنيا لها احتمال اختيار بصفر
- التعامل مع “أ” على أنها مجموعة وإما اختيار جميع عناصرها أو اختيار عنصر واحد منها فقط، ولكن في تلك الحالة يجب تعديل الوزن الخاص بـ “ب ” لأن احتمال اختيارها في تلك الحالة أصبح الضعف
- عند وجود كل من “أ” و “ب ” و “ج”، فهنا يوجد اختيارين:
- اعتبار “أ” أنها فارغة ويتم تجاهلها، وهنا لا نحتاج لتعديل الأوزان
- اعتبار “أ” أنها مجموعة واختيار عنصر واحد منها أو اختيار كل عناصر المجموعة، وهنا سنحتاج إلى تعديل الأوزان الخاصة بالعناصر بداخلها
تعديلات الأوزان وما بعد التقسيم الطبقي
ليس ضروريا استخدام الأوزان في حالة العينات العشوائية البسيطة أو العينات التي تفترض احتمال اختيار متساوي لجميع مفردات المجتمع محل الدراسة، ولكن في حالة العينات الطبقية يكون ذلك ضروريا ويجب تصحيح أوزان سحب العينات التي تم تقديرها في مرحلة تصميم العينة للتعويض عن عدم الاستجابة أو مشكلات الإطار المختلفة، وهناك أمثلة توضح تلك الفكرة:
- المثال الأول: بافتراض أن في مسوح الأعمال تم تقسيم المنشآت إلى طبقات مختلفة وفقا للقطاع ولحجم المنشأة (صغير، متوسط، كبير) وموقعها، وقد تم حذف بعض الطبقات عن قصد في مرحلة التصميم واختيار المنشآت كبيرة الحجم فقط، لذلك بعد الانتهاء من جمع البيانات يجب تصحيح الأوزان لتعبر بشكل صحيح عن كل طبقة قبل بدء التحليل.
- المثال الثاني: افترض أن شركة سيارات تريد أن تقوم بإجراء مسح مع أصحاب السيارات لديها بهدف تقدير متوسط المسافة المقطوعة بالميل للسيارة قبل حدوت أول عطل لتقوم بإصدار ضمان على ناقل الحركة بالسيارة، ولتكن القيمة المجهولة المراد تقديرها هي 60120 ميل، ولكن من المعلوم أن استخدام السيارة في المناطق الريفية يساعد على حدوث عطل بمعدل الضعف من استخدامها في المناطق الحضرية، وهنا يمكن سحب عينة طبقية من الريف والحضر بالأوزان التي تمثل كل منها في العينة بما يتناسب مع احتمالية العطل لكل منهما، وفي تلك الحالة هناك اتجاهين:
- حساب المتوسط البسيط للمسافة المقطوعة وكانت حوالي 66422 ميل، وهي قيمة أقل دقة من القيمة التي كانت ستنتج باستخدام العينة العشوائية البسيطة لتقدر القيمة الحقيقية في المجتمع.
- استخدام الأوزان لتقدير المتوسط للمسافة المقطوعة يساعد على الحصول على قيمة أكثر دقة وكانت تلك القيمة هي 60317 ميل وهي أقرب بكثير للقيمة الحقيقة في المجتمع عما كان سينتج باستخدام العينة العشوائية البسيطة.
تؤثر مشكلات الإطار على الأوزان الفردية للعينة، فيجب تحديد معامل الضبط لمشكلات الإطار المختلفة والذي يتم استخدامه في تصحيح الأوزان للعينة، وتتطلب خطوة تقدير ذلك المعامل تقدير 3 معلمات:
- نسبة الوحدات الموجودة في كل طبقة ولكن يجب ألا تكون موجودة فيها، بسبب أنها خارج المجموعة المستهدفة، أو أنها تنتمي لطبقات أخرى وليس تلك الطبقة
- نسبة الوحدات التي تنتمي لتلك الطبقة ولكنها غير موجودة بها وموجودة في طبقات أخرى
- معدل النمو الصافي لكل طبقة منذ التحديث الأخير لها
سحب العينات عمليا: كيفية تعظيم تمثيل العينة مع تقليل تكلفة المسح من خلال تعديل الأوزان
إن الرغبة في تحليل العديد من خصائص المجتمع يمثل أحد التحديات المشتركة عند تصميم المسح، وبسبب قيود الميزانية والوقت لا يمكن ضمان مستوى معين من الدقة والثقة لجميع تلك الخصائص، ويعالج المثال العملي التالي هذه المشكلة من خلال الاختيار الدقيق للطبقات عند سحب العينة واستخدام أوزان ما بعد التقسيم الطبقي بعد الانتهاء من المسح.
بافتراض وجود بيانات عن المنشآت الصناعية، ويشمل الإطار بيانات عن القطاع الاقتصادي، وموقع المنشأة، وحجم المنشأة (عدد الموظفين)، هناك 6 خطوات أساسية في عملية سحب العينات وتصحيح الأوزان الخاصة بها:
الخطوة الأولى
تحديد معاملات سحب العينة، حيث أن سحب العينة وتكوينها يعتمد على 3 عوامل أساسية:
- الهدف من الدراسة
- الميزانية المتاحة
- المستوى المطلوب من الدقة والثقة في النتائج
بافتراض الرغبة في مقارنة خصائص بيئة مناخ الاستثمار باختلاف المواقع /المناطق المختلفة للمنشآت، وكذلك تقدير محددات إنتاجية الشركة عبر القطاعات المختلفة، ومع افتراض أن الميزانية المتاحة تسمح بسحب عينة حجمها 850 منشأة، بمستوى من الثقة يصل إلى 90%، ومستوى دقة 5%.
الخطوة الثانية
- تقسيم المجتمع إلى طبقات وفقا للخصائص محل الاهتمام وهي الموقع والقطاع، فيمكن البدء بالقطاع والذي ينتج عنه 21 طبقة ثم تحديد حجم العينة المطلوب للوصول إلى المستوى المرغوب من المعنوية الإحصائية.
- قيود الميزانية يجب أن تؤخذ في الاعتبار لأن بدونها قد يكون حجم العينة الذي يحقق المعنوية المطلوبة في المطلق هو 3436 منشأة في حين أن التكلفة لا تسمح إلا بسحب 850 منشأة فقط.
- في ظل قيود الميزانية وللوصول فقط إلى 850 منشأة من الطبقات المختلفة هناك اتجاهيين:
- دمج عدد من الطبقات معا، مما يقلل من عدد الطبقات
- حذف بعض الطبقات من إطار المجتمع
توجد عيوب متعلقة بهذين الاتجاهين، فالأول قد يضر بالهدف من المقارنة بين القطاعات وبعضها، والثاني يقلل من تمثيل العينة على المستوى الوطني، فقد يكون الاتجاه المناسب هو مزيج بين الاثنين.
- يجب على مصمم العينة عند اختياره أي اتجاه منهما أو مزيج بينهما أن يحدد أي الطبقات التي سيجري عليها التغيير وبناء على أية معايير تم اختيارها، وعند الوصول للقرار هناك عدة عوامل يجب أن تؤخذ في الاعتبار:
- أهمية هذه القطاعات في إطار هدف الدراسة، فإذا كان الهدف هو تقدير الإنتاجية من خلال التركيز على القطاعات الأكثر أهمية، فيجب استبعاد القطاعات الأقل أهمية
- توزيع المنشآت وفقا للأبعاد ذات الصلة الأخرى (مثل الموقع، والحجم، والملكية وغيرها)، فعلى قدر أهمية الأبعاد الأخرى للتحليل فيجب أن تشمل القطاعات المدرجة في التحليل تلك الأبعاد، فإذا كان الهدف هو تقدير تأثير متغيرات مناخ الاستثمار على أداء المنشآت في المواقع المختلفة، فيجب أن تكون تلك القطاعات موجودة في تلك المواقع
- القدرة على القيام بالمقارنات الدولية، فإذا كان الهدف هو المقارنة الدولية بين القطاعات، فيجب إدراج القطاعات المشتركة بين البلدان المختلفة
- حجم العينة المطلوب، فيجب مراعاة مشكلات الإطار وعدم الاستجابة، وبالتالي يجب أن يكون حجم العينة المسحوب أكبر من الحجم المرغوب الوصول إليه
الخطوة الثالثة
الاتفاق واختيار استراتيجية المعاينة الطبقية وتنفيذها على أرض الواقع، فبافتراض أنه سيتم الاحتفاظ فقط بالأربعة مواقع الأكثر أهمية بالإضافة إلى الأربع قطاعات الأكثر أهمية، وبالتالي سينقسم المجتمع إلى تقسيم طبقي وفقا لأربع قطاعات، وأيضا يمكن تقسيمه وفقا لأربعة مواقع، فالسؤال المهم هو على أي أساس سيتم التقسيم الطبقي الذي سينفذ على أرض الواقع هل سيعتمد على القطاع أم الموقع، هذا الاختيار مهم لأن معايير التقسيم الطبقي التي ستنفذ على أرض الواقع هي المعيار الوحيد الذي يمكننا من خلاله التحكم في مستوى المعنوية الإحصائية والدقة المطلوبة، وهناك اتجاهين للاختيار:
الاتجاه الأول: التقسيم الطبقي وفقا للقطاع، وبالتالي يكون لدينا 4 طبقات، وسيكون اختيار العينة عشوائيا داخل كل قطاع وبالتالي لا يمكن التحكم في عدد المفردات التي ستظهر لكل موقع داخل ذلك القطاع، وبالتالي مستويات الدقة المتوقعة حسب الموقع ستختلف عن المستويات المرغوبة المحددة بـ 5%
الاتجاه الثاني: أن يتم تقسيم المجتمع إلى طبقات وفقا للمواقع، وهنا سيتم أيضا اختيار المفردات داخل كل موقع بشكل عشوائي، ويمثل نفس فكرة الاختيار الأول ولكن التقسيم الطبقي سيكون وفقا للمواقع.
ولو هناك رغبة في زيادة مستويات الدقة فهناك اتجاهين:
- زيادة حجم العينة في طبقات بعض القطاعات لضمان زيادة عدد العناصر في المواقع المرغوبة
- عمل تقسيم طبقي إضافي والتحكم في عدد المشاهدات في كل طبقة جديدة أي عمل تقسيم طبقي مزدوج
مثال: يتم التقسيم أولا حسب القطاع ثم تم تقسيم القطاع حسب كل موقع به، فبدلا من اختيار عينة عشوائية من قطاع الملابس مثلا قدرها 219 منشأة، فيمكن توزيع تلك العينة على المواقع المختلفة داخل قطاع الملابس بما يضمن تحقيق مستوى الدقة المطلوب.
يمكن اتباع نهج مماثل عند الرغبة في ضمان مستوى دقة معين وفقا لأبعاد لأخرى محل اهتمام مثل حجم المنشأة، فإذا كان هناك قلق من أن يتم تمثيل المنشآت ذات الحجم الأكبر بشكل أقل مما هي عليه في الواقع، فهنا يتم الاعتماد على ذلك البعد في التقسيم الطبقي الثاني للمواقع داخل كل قطاع، وهكذا بالنسبة لأي بعد يمكن الاعتماد عليه في توزيع العينة المطلوبة.
الخطوة الرابعة
تطبيق استراتيجية المعاينة: بعد الانتهاء من الخطوات السابقة، يجب تعديل العدد الفعلي للعناصر التي سيتم سحبها من المجتمع، مع مراعاة عاملين أساسيين وهما دقة إطار المجتمع، ومعدل عدم الاستجابة المتوقع، حيث أنه من المتوقع حدوث مشكلات الإطار (القدم وعدم الدقة)، بالإضافة إلى عدم مشاركة جميع عناصر العينة المختارة في المسح، فيجب وضع تلك العوامل في الاعتبار عند حساب العدد النهائي للعينة.
يجب أن يتم سحب مفردات العينة كلها في نفس الوقت وبشكل عشوائي حتى يكون لكل مفردة نفس فرصة الظهور في العينة، وأثناء العمل الميداني يعتبر ترتيب إجراء المقابلات مهم، حيث أنه يجب إجراء مقابلات مع كل عناصر العينة المسحوبة، كما أن المستجيبين غير الموجودين ضمن الإطار، أو الذين يرفضون المشاركة يتم استبدالهم بنفس الترتيب الدقيق الذين يظهرون به في العينة، فإذا كانت الطبقة الأولى بها 30 عنصر (و13 عنصر إضافي) ورفض العنصر رقم 3 المشاركة فيتم استبداله برقم 31 مباشرة وهكذا بنفس الترتيب
الخطوة الخامسة
تقدير الأوزان: بعد تحديد حجم العينة يجب تقدير الأوزان الخاصة بها (أوزان مرحلة التصميم)، ويتم ضبط تلك الأوزان بعد نهاية جمع البيانات ميدانيا للحصول على الأوزان النهائية.
الخطوة السادسة
مرحلة ما بعد التقسيم الطبقي: تتمثل هذه الخطوة في أن الأوزان النهائية السابق ذكرها هي متعلقة بالأبعاد المدرجة في تصميم العينة وهي القطاع والموقع الخاص بالمنشأة، فقد تم تقدير تلك الأوزان وفقا لتلك الأبعاد محل الاهتمام، أما إذا كان هناك رغبة للاستدلال من العينة على أبعاد أخرى لم تكن مدرجة في تصميم العينة فيجب القيام بما يسمى ما بعد التقسيم الطبقي، فعلى سبيل المثال: إذا كان هناك رغبة في تقسيم المجتمع وفقا للملكية: استثمار أجنبي مباشر أم قطاع خاص، فهنا يتم التقسيم الطبقي للعينة وفقا لهذا البُعد بعد الانتهاء من العمل الميداني، فيتم تحديد عدد المفردات في المجتمع المنتمين للبُعد محل الاهتمام لكل طبقة، والعينة المقابلة لهم، ثم تقدير الأوزان لتلك العينة للحصول على استنتاجات ذات دلالة إحصائية حول ملكية المنشآت للمجتمع محل الدراسة.