العيِّنة غير الاحتمالية Non-probability sample

يتمتّع بعض أفراد المجتمع في العيِّنة غير الاحتمالية Non-probability sample بفرصة أكبر للاختيار وغير معروفة في آنٍ معًا (1). 

تختلف هذه العيِّنة عن العيِّنة الاحتمالية Probability sample بإطار أخذ العينات، إذ تبدو العيِّنة الاحتمالية ممكنةً عند توفُّر قائمة كاملة ومُحدَّثة بأفراد المجتمع المدروس (الأسماء و/أو العناوين)، فيكون لكل فرد فرصة متساوية بالتمثيل ضمن العيِّنة مع باقي الأفراد، في حين تُستَخدَم التقنيّات غير الاحتمالية عندما يتعذر الحصول على إطار أخذ العيِّنات، أي في حالة عدم وجود قائمة كاملة ومتاحة بسهولة للمجتمع المدروس (1,2)، ولا يتساوى أفراد المجتمع من ناحية فرصة تمثيلهم ضمن العينة (3)، وتُستخدم عادةً في الدراسات الاجتماعية التي تعتمد على المقابلات (4).

مثال: ليس من الممكن الحصول على قائمة بأسماء مشجِّعي كرة القدم الذين يحضرون المباريات أو عناوينهم، ولا يمكن أيضًا الحصول بسهولة على قائمة بأسماء وعناوين كل كبار السن ضمن المجتمع (1).

تتميّز العيِّنة غير الاحتمالية بالقدرة على استهداف مجموعات معينة من المجتمع، وتُنتَقد غالبًا لأنها لا تملك الأسس الإحصائية لطرائق الاحتمال، على الرغم من قدرتها على استخلاص العديد من الاستنتاجات الصحيحة من دراسة جيدة مبنية على استخدام أساليب غير احتمالية، موازنةً مع مسح مبني وفق أساليب الاحتمال استجاب له نسبة ضعيفة (10% فقط مثلًا) من العيِّنة عبر البريد، إذ يحتاج الباحثون إلى أن يكونوا واثقين أن نسبة الـ 10% تمثل المجتمع كله فعلًا (1).

وكذلك؛ تتميّز الطرائق غير الاحتمالية بقلة كلفتها عادةً من ناحية المال والوقت، وفقًا لأساليب العينات المتاحة لهذه التقنيات (1). 

مثال: يمكن أن يكون جمع العينات وجهًا لوجه أقل كلفةً من الأساليب البريدية، لا سيَّما عندما يجب جمع المزيد من العيِّنات للتعويض عن معدلات الاستجابة الضعيفة الناتجة عادةً عن جمع العينات عبر البريد (1).

وتتضمّن الطرائق الرئيسة في جمع العيِّنات غير الاحتمالية: العيِّنات الملائمة Convenience، والهادفة Purposive، والنسبية Quota، وكرة الثلج Snowballing، والمختارة ذاتيًا Self-selection (1,3)، والأبعاد Dimensional، والمتطرِّفة Extreme، والمُتغايرة Heterogenous (4).

يُؤخذ عن الطرائق غير الاحتمالية أنها قد تكون عرضةً للانحياز في الاختيار، ولا يمكن استخدام طرائق الاستدلال المعيارية القائمة على التصميم لضمان تقديرات غير منحازة تقريبًا لعدد أفراد المجتمع أو لتوفير مقاييس الدقة اللازمة (2)، ولكن يلجأ بعض الباحثين بهدف تقليل الانحياز إلى إستراتيجية بدء الدراسة عبر عدة مراحل وتقسيم بدء الدراسة إلى مجموعات متعددة (3).

المصادر: