په احصائیه کې د نمونې انتخاب

پېژندنه

نمونه څه شي ته وایو؟ د څېړنو په کار کې د تحقیق او احصائیې دواړو له نظره پر نمونه او نمونه اخیستلو پوهېدل لازمي دي، او د نمونه‌اخیستنې د منطق په اړه هم چرت وهل مهم اصل دی؛ ځکه بغیر له دې څېړنیز کار پیل کېدای نشي؛ خو که پیل کیږي هغه به کوم بل نوم ولري، څېړنیز عمل به نه وي. که په ساده الفاظو کې یې ولیکو؛ نو داسې ویلی شو چې د لوی نفوس کوچني ګروپ ته نمونه ویل کیږي. نوموړې نمونه باید په سیستماتیک او اصولي ډول غوره شي. د مثال په ډول، په افغانستان کې له مکتب او پوهنتون څخه د انجونو د ممانعت او پر انجونو یې د اغیزو د څېړلو لپاره باید له دې لوی نفوس څخه نمونه غوره او له هغې نمونې یا کوچني ګروپ څخه ډیټا را ټوله شي. دلته شرط دا دی چې دا نمونه باید په داسې ډول غوره شوې وي چې د ټول نفوس ښه استازیتوب وکړای شي، او له دې کوچني ګروپ څخه تر لاسه شوي مالومات پر ټول نفوس د تعمیم وړ وي.

له ستر نفوس څخه د نمونې د اخیستنې په برخه کې د خطا یا تیروتنې امکانات ډیر وي؛ خو بل طرف ته د نمونې له دې کوچني ګروپ څخه تر لاسه شوي مالومات سل فیصده درست نه وي. د نمونه اخیستنې په برخه کې دې خطا ته د نمونې تیروتنه ویل کیږي، او د احصائیې له نظره د نمونې د ټاکلو په فورمول کې مهم ځای لري. د نمونې تېروتنه د اطمینان د فاصلې یا Confidence Interval په مرسته اندازه کیږي. په دې اړه د لا زیاتو مالوماتو لپاره زما کتاب (سروې او ټولنیز تحقیق: پېژندنه او عملي ستراتیژي، ۲۰۲۳) ولولئ!

په احصائیه کې نمونه څنګه موندل کیږي؟

په احصائیه کې د ټول نفوس یوې فیصدي ته نمونه ویل کیږي. له احصائیوي بُعده دا تر ټولو اسانه تعریف دی. له نمونې څخه د تر لاسه شوې ډیټا په مرسته د ټول نفوس په اړه استنباط کیدای شي، او مهمه دا ده چې باید د نوموړې پایلې کیفیت او د اعتماد کچه لوړه وي. که له تخنیکي نظره ووایو، نو د نمونې معیاري انحراف د ټول نفوس د معیاري انحراف د اټکلولو لپاره کارول کیدای شي. په احصائیه کې د نمونې د اندازې یا حجم موندل سخت کار دی، او د نمونې په محاسبه کولو کې باید څو ډوله فاکتورونه په نظر کې ونیول شي، چې یو له هغوی د عمومي نفوس اندازه ده. خو که نفوس نامالوم وي بیا؟

احصائیه د هر حالت لپاره حل لاره لري، او په هر حالت کې مو ملتیا کوي؛ خو تر هغه مخکې باید لاندې سپارښتنې په نظر کې ونیول شي:

1. ټول‌پوښتنه وکړئ: که مو نمونه ډيره کوچنۍ وي؛ نو د نمونې یا سروې پر ځای ټولپوښتنه عملي کړئ. په ټول‌پوښتنه کې د نفوس د هر واحد (فرد) څخه پوښتنه کیږي. دلته کوچنۍ نمونه د څېړنې له وخت او بودیجې سره هم تړاو لري. د مثال په ډول، د یو خصوصي پوهنتون له سل یا دوه سوه محصلینو سره په یوه ورځ کې سروې تر سره کېدای شي؛ خو د یو دولتي پوهنتون له ۱۰،۰۰۰ کسانو سره کار کول ستونزمن دی او د دې لپاره باید نمونه واخیستل شي.

2. د ورته سروې نمونه وکاروئ: د امکان په صورت کې، څېړونکی کولی شي چې خپل تحقیق ته ورته د بلې څېړنې نمونه وکاروي او دې ډول ډیټا ته د لاسرسي لپاره له معتبرو ډیټابیسونو څخه کار اخیسل کېدای شي. په اکاډیمیکو څېړنو کې پوهنتونونه ورته ډیټا ته لاسرسی لري. که چېرته د هغه تحقیق نمونه په سمه توګه نه وي محاسبه شوې؛ نو د هغه خطا به مخامخ ستاسو څېړنې ته هم انتقال شي. دا عمل هغه مهال وړاندیز کېدای شي چې څېړونکی په بیخي ورته څېړنه کار کوي، د نفوس ټول شرایط او د څېړنې اهداف، مسآله او پوښتنه یې سره ورته‌والی ولري. زموږ په ټولنه کې چې څېړنیز کار هغومره په مسلکي توګه نه ترسره کیږي؛ نو زه شخصآ د کار نه کوم.

3. د نمونې د انتخاب ماشین یا چوکاټ وکاروئ: د نمونې د اخیستنې لپاره ډول ډول چوکاټونه ترتیب شوي دي، او یا پر لیکه ماشینونه (حساب ماشینونه) چې له تاسو سره د نمونې په اخیستنه کې مرسته کوي. تاسو خپل مالومات پر ویب‌سایټ کې لیکئ، او یوازې په یو کلیک سره تاسو د نمونې اندازه تر لاسه کولئ شئ. په دې برخه کې یوه موضوع خورا مهمه ده، چې د هر ډول تحقیق او نمونې لپاره بیل ماشینونه یا د حساب ماشینونه ډیزاین شوي دي. که د یو ډول څېړنې او نمونې لپاره مو کوم بل ډول د حساب ماشین وکارولو؛ نو نمونه به مو بیخي غلطه او نادرسته وي. دا موضوع په یاد وساتئ!

4. که بله حل لار مو پیدا نشوه کړائ؛ بیا نو احصائیوي فارمولو ته لاس کړئ؛ او احصائیوي فارمولونه د هرې ستونزې د حل لاره لري. په دې برخه کې ډيرې زیاتې فارمولې دي؛ خو مهمه دا ده چې څېړونکی د نفوس د کومو ابعادو او د معیاري انحراف په اړه څومره مالومات لري، او د کوم حالت لپاره کومه فارموله مناسبه ده چې باید وکارول شي.

که د نفوس په اړه یو څه مالومات موجود وي؛ نو د کوکران (Cochran) فارموله وکاروئ: د کوکران فارموله له تاسو سره د یوې داسې ایډیال نمونې په محاسبه کولو کې مرسته کوي چې په نفوس کې د موجوده ځانګړتیاو د اټکل سر یې د دقت او اعتماد کچه هم ښه سنجول شوې وي. د کوکران فارموله د داسې څېړنو لپاره زیاته مناسبه ده چې د نفوس اندازه یې زیاته او ځانګړتیاوې یې مالومې وي.

د کوکران فارموله داسې ښوودل کیږي:

خو د دې فارمولې لږ بدله بڼه هم شته، چې هغه داسې ښوودل کیږي:

په لومړۍ فارموله کې د (q) هدف (1-p) دی.

• په پورته فارموله کې (e) د دقت سطحه یا هماغه د خطا اندازه ده،
• p د نفوس (تخمینی) تناسب دی چې ځینې مشخصې ځانګړتیاوې لري، یانې هغه ځانګړتیاوې چې څېړونکي ته مالومې او د تحقیقاتي کار لپاره په کار دي،
• او q (1-p) ده لکه پورته مو چې وویل.
• بل z دی چې مشخصه اندازه لري او دا د z له چوکاټ څخه موندل کیږي. Z چوکاټ د احصائیې په برخه کې د اندازه کولو یوه آله ده چې له موږ سره د معیاري نورمال ویش او د معیاري انحراف په اندازه کولو کې مرسته کوي؛ یانې دا چوکاټ موږ ته راښیي چې د ډیټا یوه نقطه د ډیټا له اوسط څخه څومره معیاري انحراف لري. د احصائیې په مضمون کې د مثبت او منفي z اندازې لپاره څو مختلف چوکاټونه کارول کیږي، چې په هغه پوهیدل او کارول یې هومره ستونزمن کار نه دی.

مثال:

راځۍ یو خیالي مثال را واخلو، فرض کړئ چې د کابل ښار د یوې ناحیې د خلکو په اړه څېړنه کوو او غواړو پوه شو چې د دې ناحیې څومره خلک ښوونځي ته لاسرسی لري؛ خو په اړه یې ډير مالومات پر لاس نه لرو. موږ فکر کوو چې تقریبآ نیمایي نفوس یې ښوونځي ته لاسرسی لري. نو دلته د p اندازه 0.5  نیسو ځکه د تنوع اندازه مو ډيره لویه ده. بل موږ غواړو چې د اعتماد کچه مو ۹۵ فیصده وي او د تخطي اندازه مو مثبت/منفي ۵ وي. کله چې د z چوکاټ وګورو؛ نو د ۹۵٪ لپاره د z اندازه ۱.۹۶ راښیي.

نو فورمول ته یې اچوو:
((1.96)² (0.5) (0.5)) / (0.05)² = 385.

دا په دې مانا چې د نوموړي نفوس لپاره زموږ د نمونې اندازه ۳۸۵ کورنۍ یا مرکې دي، چې موږ هغه د اعتماد کچې ته رسوي.

که چېرته مو د نفوس اندازه کوچنۍ وي، وخت مو کم وي، او یا د بودیجې له امله نشئ کولئ چې په هغومره اندازه سروې تر سره کړئ؛ نو په دې صورت کې د کوکران په پورته فارموله کې د تر لاسه شوي نفوس اندازه د لاندې معادلې پر مټ لږ را کمولی شئ.

دلته n_o د کوکران د فارمولې پشنهادي نمونه ده، N د نفوس اندازه ده او n د نوي نفوس اندازه ده. فرض کړئ چې په لومړي حالت کې ۱۰۰۰ کورنۍ وې نو د کوکران فارموله د نوې معادلې سره داسې محاسبه کوو.
385 / (1 + (384 / 1000)) = 278

نو اوس د نمونې اندازه ۲۷۸ ته را کمه شوله چې دا د دې نوې معادلې کمال وو.

۲۲م مئ، ۲۰۲۴