كيف يُحدد حجم العينة؟
حجم العينة هو القرار المنهجي المتعلق بعدد المشاركين أو المشاهدات أو الحالات أو وحدات التحليل التي ينبغي أن تشملها الدراسة. قد تؤدي العينة الصغيرة إلى عدم اكتشاف أثر حقيقي، بينما قد تؤدي العينة الكبيرة بلا حاجة إلى هدر الوقت والموارد.
حجم العينة وطريقة المعاينة
حجم العينة يجيب عن «كم؟»، أما طريقة المعاينة فتجيب عن «كيف تم الاختيار؟». وهما قراران منفصلان.
ما الذي يحدد حجم العينة؟
- تصميم الدراسة
- السؤال أو الفرضية الرئيسة
- التحليل الإحصائي
- حجم الأثر المتوقع
- مستوى الدلالة
- القوة الإحصائية
- عدد المجموعات
- عدد المتنبئات
- حجم المجتمع
- الفقد أو البيانات الناقصة
- تصميم المعاينة
تحليل القوة
حجم الأثر + α + القوة المطلوبة + خصائص التحليل → الحد الأدنى المطلوب للعينة
القوة الإحصائية وحجم الأثر
القوة: احتمال اكتشاف أثر موجود فعلاً، وتُعبّر عنها عادة بـ 1 − β.
حجم الأثر: مقدار العلاقة أو الفرق أو التأثير. الأثر الأصغر يحتاج عادة إلى عينة أكبر.
اختيار حجم الأثر
يفضل الاعتماد على الدراسات السابقة أو التحليلات البعدية أو الدراسات الاستطلاعية أو أقل فرق ذي معنى علمي أو سريري. لا ينبغي استخدام القيم التقليدية الصغيرة والمتوسطة والكبيرة آلياً.
ألفا وG*Power
يشيع استخدام α = .05، لكنه ليس إلزامياً في كل تصميم.
يُستخدم G*Power في اختبارات t وANOVA والارتباط والانحدار وكاي تربيع وغيرها. يجب أن تتوافق المدخلات مع خطة التحليل الفعلية.
A Priori وPost Hoc
A priori: يُجرى قبل جمع البيانات لتخطيط حجم العينة.
Post hoc: يعتمد على النتائج المرصودة بعد الدراسة ولا يحل محل التخطيط المسبق.
بحسب نوع التحليل
مقارنة مجموعتين: تعتمد على الفرق المتوقع والتوزيع بين المجموعتين وألفا والقوة.
الارتباط: الارتباطات الأصغر تحتاج عادة إلى عينات أكبر.
الانحدار: عدد المتنبئات وحجم f² وألفا والقوة كلها مهمة.
الوساطة: تعتمد على حجم الأثر غير المباشر ومسارات النموذج.
التعديل: قد تكون تأثيرات التفاعل صغيرة، لذلك تحتاج إلى تخطيط دقيق للقوة.
SEM وCFA ودراسات المقاييس
SEM: يعتمد الحجم المطلوب على تعقيد النموذج وعدد المتغيرات والمؤشرات وحجم الأثر والبيانات المفقودة وطريقة التقدير.
CFA: يجب مراعاة عدد العوامل والبنود والتحميلات وتعقيد النموذج وتوزيع البيانات.
تطوير/تكييف المقاييس: قد تختلف احتياجات EFA وCFA والثبات والصدق، ويمكن أن تكون العينات المستقلة لـEFA وCFA أقوى منهجياً.
الحسابات المعتمدة على حجم المجتمع
في دراسات النسب أو الانتشار قد تُستخدم معلومات حجم المجتمع ومستوى الثقة وهامش الخطأ والنسبة المتوقعة.
مستوى الثقة وهامش الخطأ والمجتمع المحدود
يشيع استخدام مستوى ثقة 95% لكنه ليس إلزامياً.
هامش خطأ أصغر يعني عادة عينة أكبر.
عندما يكون المجتمع صغيراً ومعلوماً قد يؤثر تصحيح المجتمع المحدود في الحساب.
الفقد والبيانات الناقصة
إذا كان من المتوقع عدم الاستجابة أو الانسحاب أو نقص البيانات فينبغي التخطيط لعدد يفوق الحد الأدنى المحسوب بما يتناسب مع السياق.
المعاينة العنقودية والتصاميم المعقدة
قد تتطلب البيانات العنقودية تعديلاً لأثر التصميم والارتباط داخل العنقود. كما ينبغي مراعاة الأوزان والمراحل المتعددة في التخطيط.
المجموعات الفرعية والاختبارات المتعددة
إذا خُطط لتحليلات فرعية مستقلة، فيجب أن يكون لكل مجموعة عدد كافٍ. وقد تؤثر تصحيحات المقارنات المتعددة في ألفا وبالتالي في حجم العينة المطلوب.
الدراسة الاستطلاعية
يمكن استخدام تقديرات التباين أو حجم الأثر من دراسة استطلاعية، لكن التقديرات من العينات الصغيرة قد تكون غير مستقرة وينبغي تفسيرها مع الأدبيات.
حجم العينة في البحث النوعي
لا يُحدد عادة بتحليل القوة الإحصائية التقليدي.
- هدف البحث
- التصميم النوعي
- خصائص المشاركين
- عمق وغنى البيانات
- تنوع الظاهرة
- طريقة التحليل
- التشبع أو قوة المعلومات
الفينومينولوجيا
لا يوجد عدد ثابت يصلح لكل دراسة؛ الخبرة المباشرة وغنى السرد قد يكونان أهم من رقم جامد.
النظرية المجذرة
قد يتطور حجم العينة مع المعاينة النظرية وتطور الفئات.
مجموعات التركيز
ينبغي التفكير في عدد المجموعات وتركيب كل مجموعة، لا في العدد الإجمالي للمشاركين فقط.
المراجعات المنهجية والتحليل البعدي
لا تحدد المراجعات المنهجية عدداً اعتباطياً مسبقاً للدراسات؛ بل تُقيّم جميع الدراسات المطابقة للمعايير المحددة. وقد يحد العدد القليل من الدراسات من بعض تحليلات التحليل البعدي.
كيف يُكتب التخطيط في المقال؟
- طريقة الحساب
- التحليل أو النتيجة الرئيسة
- حجم الأثر
- ألفا
- القوة
- الحد الأدنى للعينة
- الزيادة بسبب الفقد
- العينة النهائية المحللة
مثال على التقرير
مثال: حُسب الحد الأدنى للعينة قبل جمع البيانات باستخدام G*Power. وأظهر تحليل a priori المبني على حجم أثر متوسط وα = .05 وقوة .80 الحاجة إلى 128 مشاركاً على الأقل، ثم زيد العدد المستهدف تحسباً لفقد البيانات.
أخطاء شائعة
- اختيار العدد بلا مسوغ
- استخدام الجدول نفسه لكل دراسة
- اعتبار حجم المجتمع العامل الوحيد
- اختيار اختبار غير مناسب في G*Power
- افتراض أثر متوسط بلا مبرر
- تجاهل الفقد والبيانات الناقصة
- استخدام post hoc كتبرير مسبق
- افتراض حد ثابت لـSEM
- تعميم قواعد عدد المشاركين لكل بند
- تجاهل احتياجات المجموعات الفرعية
- تبرير البحث النوعي برقم ثابت فقط
خارطة عملية
سؤال البحث → التحليل الرئيس → الأثر المتوقع → α → القوة → الحد الأدنى → نسبة الفقد → العينة المستهدفة
راجع قبل الإرسال
- هل شُرحت طريقة تحديد حجم العينة؟
- هل يتوافق الحساب مع التحليل الرئيس؟
- هل بُرر حجم الأثر؟
- هل ذُكرت ألفا والقوة؟
- هل اختير اختبار G*Power الصحيح؟
- هل أُخذ الفقد والبيانات الناقصة في الحسبان؟
- هل أُخذ أثر التصميم في العينات العنقودية؟
- هل تكفي العينة للتحليلات الفرعية؟
- هل تم التخطيط قبل جمع البيانات؟
- هل ذُكرت العينة النهائية المحللة؟
- هل بُررت كفاية العينة النوعية بما يناسب التصميم؟
