מדידה, דגימה ותכנון שלבי המחקר

*האתר נמצא בשלבי בנייה ולכן התוכן בו ראשוני ועולה לאתר בהדרגה. בשל משבר הקורונה בחרנו להעלות את התכנים, על אף שהם ראשוניים, על מנת לתת מענה לשינויים המהירים שהביא איתו המשבר.

שיעור זה נכתב ומועבר על ידי ד"ר אוהד שקד

🎯 מטרת השיעור:  היכרות עם הבסיס למדידה כחלק מהליך המדעי.

📚 שיעור זה עובר במסגרת הקורסים הבאים:שיטות מחקר למדעי החברה

📝תוצרי השיעור: 1. הסטודנט יתכנן מערך מחקר ראשוני עבור במחקר שלו.
2. הסטודנט ייבחן תוקף ומהימנות של כלי מחקר מדעיים וידע להצביע על איכות כלי המדידה שלהם.
3. הסטודנט ידע לבחור בשיטת בחינת המהימנות והתקוף המתאימים למחקר שלו.

🕒 משך השיעור: שלושה משכים של 3 שעות כל אחד.

מדידה וסולמות מדידה

את חלק זה של השיעור תלווה המצגת בקישור הזה.

בחלק זה של השיעור אנו נדבר על הצורות והדרכים לבצע את המדידה של הדברים בצורה נכונה. כלומר אנו מתחילים לעסוק בשיטת המחקר ובהגדרה האופרציונלית של המשתנים.

בשלב הראשון אנו עוסקים בהבנה הקונספטואלית כי כל מהותה של המדידה או ההגדרה האופרציונלית הינה ניסיון של החוקר לבחון את ההשערה שלו כך שניתן יהיה לאושש או להפריך אותה.

שימו לב, חלק הזה תלוי מאוד בהבנה של שני השערים הקודמים של הקורס. ולכן, בבקשה, מי שמרגיש שאינו מבין עד הסוף את הנושאים הקודמים שנלמדו בקורס חיזרו עליהם ורק לאחר הבנתם באופן מלא חיזרו לחלק זה של הקורס, מצורף קישור לחלק הראשון של הקורס, קישור לחלק השני של הקורס.

למעשה, מעכשיו, ועד סוף הקורס – כל מה שנעשה זה ללמוד איך אנו מנסים לאשש או להפריך השערת מחקר בצורה מקצועית.

מהות המדידה במדע

על מנת להבין את מהות המדידה במחקר המדעי מצורף הסרטון הבא.

מהות המדידה

משימת חשיבה – מתחילים לחשוב איך מודדים:

  1. חשבו על המשתנים שלכם – ורשמו לכם בכמה מלים – איך ניתן למדוד אותם.
  2. הקפידו לנסח אינדיקטור ברור, ודרכי מדידה ברורים!

הרעיון המרכזי מאחורי המדידה בעשיה המדעית היא לאשש או להפריך את השערות המחקר

ההגדרה האופרציונלית הינה ניסיון לבחון את השערות המחקר כך שיהיה ניתן לאושש ולהפריך אותן לכן היא צריכה להיות כזה שתאפשר לבדוק את השערה, תנסה להיות תואמת ככל הניתן להגדרה הנומינאלית וכמובן חייבת להיות ברת ביצוע על צוות המחקר.

  • למרות השאיפה שלנו לתאימות, אנו מכירים בכך שתמיד קיים פער בין ההגדרה הנומינלית לאופרציונלית בשל קושי למדוד בצורה מדויקת כל דבר מבלי לפספס פרטים במדידה. אך העבודה של החוקרי היא שהפער יהיה קטן ככל הניתן.
  • כל הגדרה אופרציונלית מורכבת משני היבטים שלעתים הגבולות בניהם קצת מטשטשים: אינדיקטורים – הנתון שלפיו אני מבין אם משתנה עלהירדלא השתנה, דרכי מדידה – הדרך שבאמצעותה אני מודד את אותה מגמה של האינדיקטורים.

סולמות מדידה

הסרטון המצורף לחלק זה עוסק בסולמות המדידה השונים ובמאפיינים השונים שלהם. אנו מסבירים כי אנו מחלקים את המדידה לארבע סולמות, שניתן להתייחס אליהם כסולם עולה בכל האמור ליכולת הסקה מספרית. לסולמות הללו יש השפעה על יכולת החישוב הסטטיסטית של הנתונים הנמדדים ולכן הם מכתיבים במידה רבה את אפשרויות ניתוח הנתונים של החוקר.

סולמות מדידה

סולם שמי – סולם איכותי, מקטלג ללא סדר (היררכיה), משומש לייצור אבחנה זהותית בין הערכים (דוגמאות: מגדר, דת, ארץ מוצא, עיר מגורים).

סולם סדר (אורדינאלי) – כן מייצר היררכיה בין ערכים, אבל לא יודע להסביר את היחס ביניהם, כלומר, בכמה ערך אחד גדול מערך אחר (דוגמאות: דרגות בצבא, תארים אקדמיים, ליגות ספורט, מעמד חברתי).

סולם רווח (אינטרוואלי) – מודד את הטווח שבין הערכים, יודע לומר איזה ערך גדול מאיזה ערך ובכמה, אך הערך המספרי הוא שרירותי ונק’ האפס היא חסרת משמעות (דוגמאות: טמפ’, גובה מעפ”י, ספירת השנים הנוצרית).

סולם מנה (יחס)  – מודד מספרים ביחס ל-0 מוחלט, ניתן לבצע בו חישובים על היחסים בין הערכים (דוגמאות: הכנסה, מרחק, מספר שנות לימוד, שעות צפייה בטלוויזיה).

שאלות לזיהוי רמת מדידה:

  • האם ניתן לומר שהאחד גדול מהשני? לא – שמי, כן – אורדינאלי ומעלה.
  • האם ניתן לומר בכמה אחד גדול מהשני? לא – אורדינאלי, כן – אינטרוואלי ומעלה.
  • האם יש אפס מוחלט? לא – אינטרוואלי, כן – מנה.

בסופו של דבר מה שצריך להבין הוא את הדבר הבא:

  • סולם שמי – רק יוצר הבחנה!
  • סולם סדר – יוצר הבחנה והיררכיה
  • סולם רווח – יוצר הבחנה, היררכיה ו… רווח
  • סולם מנה – יוצר הבחנה, היררכיה, רווח, ואפשרות לחשב יחס.

תרגול

בואו נראה מה הבנתם, לחצו על הלינק הזה!

שאלות לזיהוי רמת מדידהשאלות לזיהוי רמת מדידה

בחינת איכות כלי המדידה - מהימנות ותוקף

חלק זה של השיעור יעסוק במהימנות ותוקף, המצגת המלווה חלק זה הינה בקישור הזה.

הסרטון הינו סרטון אנו למדים כי על מנת למדוד את איכותו של כלי המדידה ישנם שני קריטריונים משלימים בהם אנו עושים שימוש:

בחינת מהימנות כלי המדידה: עד כמה כלי המדידה שיטתי, עקבי והמדידות בו יציבות וניתנות לשחזור. בדיקה זו נעשית על כלי המדידה אל מול עצמו.

בחינת תוקף כלי המדידה: עד כמה כלי המדידה מודד את מה שאמור היה לבדוק, וכן מצד אחד את כל מה שהיה אמור לבדוק ומצד שני רק את מה שאמור היה לבדוק ולא שום דבר אחר בנוסף. בדיקה זו נעשית אל מול ההגדרה הנומינאלית.

מהימנות ותוקף

מהימנות – הגדרה והסבר

הסרטון המצורף לחלק זה מפרט על בחינת מהימנות כלי המחקר. ומסביר את הרעיון כי מהימנות במדעי החברה מתייחסת רק לטעות מקרית. אם הטעות המקרית גבוהה משמעה שהמהימנות נמוכה. הדרך העיקרית לבדוק מהימנות היא באמצעות מספר מדידות של כלי המדידה לאותה קבוצה של נבדקים וחישוב המתאם בניהם.

מהי מהימנות

מדידה מהימנה בעולם אידיאלי הייתה מדידת ערכי המשתנה בדייקנות מושלמת כלומר: ללא כל טעויות. בהם “ערכים אמיתיים” במדעי החברה אינם ניתנים למדידה. אנו כחוקרים יכולים רק לבדוק את הערך הניתן למדידה. כלומר אנו יכולים לבחון את איכותו רק של ערך נצפה המוגבל לדגימה שלנו ולאינדיקטורים ודרכי המדידה שלנו.

לערך הנצפה שלנו ישנן שני סוגי טעויות: טעות קבועה –  כלומר כלי המדידה מזייף בגודל קבוע ואחיד שברוב המקרים טעות זו נעלמת ואינה יודע לנו, וטעות מקרית – כלומר בכל מדידה מתקבלת תוצאה שונה, כאשר הסטייה אינה קבועה.

מהימנות במדעי החברה מתייחסת רק לטעות מקרית אם הטעות המקרית גבוהה משמעה שהמהימנות נמוכה. הדרך העיקרית לבדוק מהימנות היא באמצעות מספר מדידות של כלי המדידה לאותה קבוצה של נבדקים וחישוב המתאם ביניהם. במחקר כמותני בדיקה סטטיסטית של מהימנות (מהימנות הינה מתייחסת רק להיבטים כמותניים) מתייחסת ליחס בין השונות האמיתית של המשתנה לשונות הנצפית, והיא נעה בין 1-0.

גורמי טעות מקרית יכולים להיות קשורים בהיבטים כמו מועד המדידה, הטיות הקשורות בסובייקט הנבחן (משמעותי כאשר מדובר בנבחן אנושי), עקב תוכן פרטי המדידה או טעויות קשורות בשיפוט ובהערכה של המדידה.

כדי להבין את ההבדל בין טעות קבועה ולבין טעות מקרית מומלץ להקשיב היטב לסרטון המצורף בנושא מהימנות.

שיטות לבחינת מהימנות

בסרטון מטה אנו מסבירים כי הדרך העיקרית לבדוק מהימנות היא באמצעות מספר מדידות של כלי המדידה לאותה קבוצה של נבדקים וחישוב המתאם ביניהם – כך ניתן למדוד את עקביות הכלי. אך במחקרים שונים, ישנו צורך בבדיקות עקביות שונה – לכן אנו משתמשים במחקר המדעי בכמה שיטות לבדיקת מהימנות.

בסרטון זה אנו מדברים על שיטות בחינת מהימנות הקלאסיות:

  1. מהימנות כיציבות: ביצוע אותו מבחן בדיוק לאותם נבדקים מספר פעמים. ככל שהמתאם בין הבדיקות גבוהה יותר, כך המהימנות גבוהה יותר מכונה לעיתים “מבחן חוזר”. שיטה זו בודקת את השפעת מועד הבדיקה והטיות הקשורות בסובייקט. חסרונות: למדידה הראשונה יש השפעה ברורה על המדידות האחרות. לעיתים השינוי בין המדידות יכול להיות מהותי. דוגמא: חוקר רצה לבדוק את רמת הסטרס של אזרחים בזמן צפייה בחדשות העוסקות בפיגועי טרור. לצורך כך הוא לקח מנסיינים דגימות רוק לצורך מדידת רמת הקורטיזול בדם. כדי להגביר את מהימנות הבדיקה לקח מכל נסיין שתי דגימות בכל בדיקה.
  2. מהימנות אקוויוולנטית:ביצוע של אותו מבחן בנוסחים או צורות שונות הבודקות את אותה תכונה ובעלות זהות סטטיסטית. יכול להתקיים באותו זמן, ויכול להתקיים בפער בין מבחן אחד לשני. מתייחסת להטיות הקשורות לתוכן המבחן ולהטיות הקשורות בסובייקט.  חסרונות: לא תמיד אפשרי לייצר נוסח מקביל. מסרבל את התהליך ודורש לא פעם משאבים רבים יותר. דוגמא: מבחן קבלה לנציבות המדינה עובר כל גיוס סתיו וגיוס אביב בגרסה שונה
  3. מהימנות כעקיבות פנימית: שיטה פופולארית מאוד נוחה לתפעול, חוסכת משאבים ומאפשרת מבחן חד פעמי. נבדקת סטטיסטית על ידי חישוב “אלפא קרונבך” (α) או “מבחן חצוי” (R12). מתייחס להטיות הקשורות בסובייקט ובתוכן המבחן.  חסרונות: בשיטה זו אין ביטחון של 100% שאכן כל הפריטים בודקים את אותו מבחן שימוש בשיטה זו יוצר מבחן ארוך ולעיתים מסורבל. דוגמא: חוקר הפיץ שאלון בן ארבע שאלות לתושבי ענו על נכונותם להצביע (מה הסיכוי שתלך להצביע? אם תקבל הסעה לקלפי האם תלך להצביע? אם תקבל יום חופש מהעבודה האם תלך להצביע? אם תקבל קנס על אי הצבעה מה הסיכוי שתלך להצביע?). לאחר מיכן המתאם בין התשובות נבדק
  4. מהימנות בין שופטים: שיטה זו מבוצעת במחקרים בהם יש משמעות רבה להערכה של אנושית בהם רצוי לא לסמוך על אובייקטיביות של צופה אחד. בשיטה זו כמה צופים/שופטים מעריכים את אותה תצפית. ולאחר מכן בודקים את המתאם ביניהם. שיטה זו נותנת מענה להטיות הנובעות עקב שיפוט והערכה של צוות המחקר. חסרונות: שיטה מעט מסורבלת הדורשת תיאום בין השופטים. דוגמא: לצורך ביצוע מחקר המעריך את עמדות פוליטיקאים בנושא תקציב דו שנתי הועבר למספר פוליטיקאים ראיון במתכונת של שאלות פתוחות. את תשובות הפוליטיקאים העריכו שני מקודדים שהוכשרו לכך.

דרכים למדידת מהימנות המשך – בחירה בין השיטות

שיטות לבחינת מהימנות

תרגול עצמי – באיזה שיטת מהימנות עשו פה שימוש?

  1. מבחן קבלה לנציבות המדינה עובר כל גיוס סתיו וגיוס אביב בגרסא שונה.
  2. מבחן 300
  3. הסיבה לכמה פרקים בפסיכומטרי הבודקים את אותו היבט (מילולי, כמותי, אנגלית).
  4. לצורך ביצוע מחקר המעריך את עמדות פוליטיקאים בנושא תקציב דו שנתי הועבר למספר פוליטיקאים ראיון במתכונת של שאלות פתוחות. את תשובות הפוליטיקאים העריכו שני מקודדים שהוכשרו לכך.
  5. חוקר הפיץ שאלון בן ארבע שאלות לתושבי עכו על נכונתם להצביע (מה הסיכוי שתלך להצביע? אם תקבל הסעה לקלפי האם תלך להצביע? אם תקבל יום חופש מהעבודה האם תלך להבציע? אם תקבל קנס על אי הצבעה מה הסיכוי שתלך להצביע?). לאחר מיכן המתאם בין התשובות נבדק.
  6. חוקר רצה לבדוק את רמת הסטרס של אזרחים בזמן צפייה בחדשות העוסקות בפיגועי טרור. לצורך כך הוא לקח מנסיינים דגימות רוק לצורך מדידת רמת הקורטיזול בדם. כדי להגביר את מהימנות הבדיקה לקח מכל נסיין שתי דגימות בכל בדיקה.

תוקף

הסרטון הבא עוסק בהסבר הקונספטואלי של מה הוא תוקף. בסרטון מורחבת ההבנה כי תוקף הוא המבחן האם המדד אכן מודד את מה שהוא רוצה למדוד? והוא מתייחס להבנה עד כמה הפער בין ההגדרה הנומינלית לאופרציונלית קטן. התבוננות על תוקף של מדד כוללת בחינה של התוקף החיצוני (עד כמה ניתן להכליל מתוצאות של המחקר אל העולם האמיתי) והתוקף הפנימי של המדד (כמה ארטיפקטים בצורת המדידה יצרו הטיות בתוצאות המחקר) ועד כמה המדד הנבחן מצליח לייצר בלבדיות (כלומר בודק את מה שהחוקר רוצה לבחון ולא בודק דברים אחרים) ומאפשר מיצוי של התופעה הנבחנת (בחינת התופעה אותה רוצים לבחון על כלל היבטיה).

מהו תוקף

  • חשוב להכיר לעומק את שני המונחים הבאים:
  • תוקף חיצוני – עד כמה אפשר ללמוד מהמדד שעשיתי. משמע – האם ניתן להכליל את תוצאות הניסוי על האוכלוסייה כולה?
  • תוקף פנימי – מתייחס לכשלים פנימיים במחקר, פרמטרים בשיטת המחקר שעלולים לשנות את תוצאותיו. למשל –  ניסוי שלוקח המון זמן יכול לגרום לחלק מהנבדקים להתעייף וארטיפקט (כשל פנימי) זה יביא לכך שתוצאות המחקר יהיו פגומות (תוקף פנימי נמוך).

בניגוד למהימנות שלעתים יותר קשיחה וברורה, תוקף הוא מונח יותר מופשט ויש לא פעם וויכוחים מקצועיים על מדדים מסוימים האם הם תקפים או לא. לעיתים שיטות מדידה שטובות בפארדימה אחת לא יהיו מקובלות בפארדיגמה אחרת.

שיטות לבחינת תוקף

הסרטון הבא מפרט על דרכים שונות לבחון תוקף של מדד

דרכים למדידת תוקף

  • תוקף ניבוי/ תוקף קריטריון : הצורה היחידה שהיא סטטיסטית. שיטה זו פחות מגיע לויכוחים ולחוסר הסכמות אבל לא תמיד היא אפשרית ולפעמים היא לא מספיק מעמיקה. היא מתאימה רק כאשר יש לנו קריטריון ברור שניתן ממנו להסיק מסקנות. ככל שהקשר בין תוצאות המדידה במבחן ובקריטריון גבוהים יותר המדד נחשב יותר תקף. לדוגמה – בדיקת הקשר בין ציון הפסיכומטרי לציונים בתואר הראשון.
  • תוקף תוכן: בסוג תוקף זה הדיון הוא ויכוח לוגי שאינו מבוסס על מספרים. הוויכוח הוא באמצעות מומחים שבוחנים את הנושא ועל כן הוא בעל מימד סובייקטיבי משמעותי.
  • תוקף מבנה : הוא שיטת בחינת תוקף הבוחנת את האימות בין המשתנה האופרטיבי למשתנה התיאורטי על בחינת המדד על ידי אישוש קורלציות בעבר, התבוננות על תוצאות המהימנות ובחינת התוקף המתכנס והמבחין של המדד.

תוקף ומהימנות סיכום

על מנת לסכם את נושא התוקף והמהימנות מצורף הסרטון מטה בו אנו מסבירים כי: בכדי שמדידה תהיה תקפה, לא די שהיא תהיה מהימנה. אך מדידה לא מהימנה תהיה בהכרח לא תקפה. כלומר מהימנות היא תנאי הכרחי לתוקף – אך לא מספיק יכול להיות כלי מחקר מאוד מדויק אבל מודד את המשתנה הלא נכון.

סיכום תוקף ומהימנות

תוקף מהימנות, הם שני דברים  חשובים ומשלימים את הצורה כיצד אנו מסתכלים על מדד. מהימנות היא הבסיס אך היא לא מספיקה – מהימנות מגדירה האם הכלי שלי יציב, אך לא מתעסקת בשאלה האם הוא מודד את מה שהוא רוצה למדוד. אם המדד שלי לא מהימן – הוא בוודאות לא תקף. לעומת זאת, זה שהכלי שלי הוא מהימן, זה לא אומר שהוא בהכרח תקף.

שונות טעות גבוה —< מהימנות נמוכה —< מחקר לא תקף!

שונות טעות נמוכה — <מהימנות גבוה —< מחקר תקף???

תרגול עצמי מסכם

לפניכם תרגיל מסכם לחלק השלישי של הקורס. אנא רשמו את הדברים על מסמך וורד והעלו למודול.

מדובר בתרגיל חשיבה, ההגשה היא חובה. אך אין ציון.

בהצלחה!

  1.  לאיזה סולם מדידה שייכים המשתנים הבאים?
    1. לאום.
    2. מידת נעלי שרי הממשלה.
    3. המפלגה לה הנחקר הצביע.
    4. אחוז המצביעים למפלגה בעיר מסוימת (למשל 32.55%).
    5. מידת שביאות הרצון מהטלת מיסים של הממשלה (שבא רצון מאד, שבא רצון, לא שבא רצון…).
    6. מידת ההשקפה האוטוריטארית של המפלגה לה הנחקר הצביע. (1-7 כאשר 1 לא אוטוריטרית בכלל ו7 אוטוריטרית מאוד)
  2. תרגול מסכם 2 – תוקף ומהימנות:
    ציינו עבור כל אחד מהמשפטים אם הוא מתייחס למהימנות, תוקף או שניהם, ופרטו באיזה סוג תוקף/ מהימנות מדובר:

    1. ארבעה שופטים בדקו את מידת הרלוונטיות של פרטי מצא המפלגות על ההתנהגות בפועל של ניצגי המפלגה בכנסת.
    2. אחראי משאבי אנוש במשרד החוץ החליט לבדוק את המתאם בין מבחן דיפלומטי שניתן בתחילת הקורס לבין הציון בסיום קורס צוערים של משרד החוץ באמצעות דירוג צוות המורים.
    3. יועץ ארגוני פיתח שאלון דבקות במטרה ורצה לוודא כי כל הפריטים בודקים את תכונה זו.

אוכלוסייה ודגימה

מושגי יסוד :

  1. אוכלוסייה: כלל הפרטים הרלוונטיים למדידה ובדיקה של סוגיה קונקרטית או נוגעים למחקר. (לא רק אנשים! אם בודקים משהו על כתבות בעיתון, הכתבות הן האוכלוסיה).
  2. מסגרת הדגימה: מקור ממנו ניתן לבצע את הדגימה – לא פעם ישנו פער בין מסגרת הדגימה לבין האוכלוסייה.
  3. מדגם: קבוצת פרטים המהווים חלק מאוכלוסייה רחבה יותר, עליה מתבצע המחקר. מדגם אינו חייב להיות מייצג, אך ככזה יש לו פחות ערך בהסקה על האוכלוסייה כולה. מדגם מייצג שיכול לשמש כמודל של האוכלוסייה מאפשר הסקה נכונה יותר על אוכלוסייה רחבה.
  4. דגימה: דגימה היא פרוצדורה שבעזרתה בוחרים את האנשים שישתתפו במדגם.
    מדגם מייצג הוא מקבץ שלך נבדקים, תצפיות או מקרי בוחן שתכונותיו משקפות את תכונות האוכלוסייה ממנו נלקח.
  5. מדגם הסתברותי: מדגם אשר תהליך הדגימה בו הכיל מרכיב של אקראיות.
  6. מדגם שאינו הסתברותי: מדגם אשר תהליך הדגימה בו היא שרירותי (נעדר אקראיות).

 

שיטות דגימה

אנו מחלקים את שיטות הדגימה לשתי משפחות עיקריות המשמשות את החוקרים במדעי החברה. דגימות הסתברותיות המנסות לשמר ייצוגיות של אוכלוסייה במדגם ברמה גובהה ודגימות לא הסתברותיות שבהן הייצוגיות נמוכה יותר עד שאפילו נמצאת לעיתים תחת סימן שאלה, אך יש להן יתרונות אחרים שמובילים חוקרים לא פעם לעשות בהן שימוש.

 

שיטות דגימה הסתברותיות

על מנת שדגימה תיחשב כהסתברותית היא חייבת לעמוד במספר כללים:

  • חייבת להיות מסגרת דגימה.
  • צריכה להיקבע פרוצדורה ידועה מראש להליך הדגימה.
  • ההסתברות לכל פרט באוכלוסייה להיבחר למדגם ניתנת לחישוב.
  • אין אף פרט שהוא בטוח נכלל במדגם.
  • אין אף פרט שהוא בטוח לא נכלל במדגם.

 

כל דגימה שלא עומדת בכללים הנל – אינה יכולה להיחשב כדגימה הסתברותית ואנו מתייחסים אליה כחלשה בהיבט הייצוג שלה.

דגימה אקראית פשוטה / דגימה מקרית :

זו היא שיטת הדגימה ההסתברותית הפשוטה ביותר. בשיטה זו כל נדגם נבחר מתוך מסגרת הדגימה בהליך אקראי כאשר לכל פרט סיכוי שווה להיבחר.
יתרונות: הליך פשוט וזול. ייצוג טוב של אוכלוסייה הומוגנית.

חסרונות: בעיות בייצוג של תת-קבוצות בתוך האוכלוסייה ולכן אינו מתאים לאוכלוסייה הטרוגנית. מושפע בחלק מהמקרים מהטיות של הסוקר.

 

דגימה שיטתית :

בשיטה זו אנו דוגמים את הנדגם הראשון באופן אקראי מתוך מסגרת הדגימה. ואת הנדגמים הבאים בוחרים על פי יחס קבוע מראש לנדגם הראשון. ( למשל מסדר את האנשים לפי מספר תעודות זהות, בודק את הראשון ברשימה ואחריו כל עשרה בהפרש קבוע).
מתאימה מאוד במקרים בהם יש מסגרת דגימה גדולה ובמקרים בהם יש הטיות רבות הנובעות מהסוקר.

היתרונות והחסרונות: דומה במאפייניה לדגימה האקראית מלבד העובדה כי דגימה שיטתית מונעת בחירה של פרטים שמיקומם במסגרת הדגימה סמוך מסיבות שאינן מקריות ולכן מצמצת הטיות הנובעות מן הסוקר.

יש לשים לב, שסידור מסגרת הדגימה אינו סידור בצורה היררכית בצורה הפוגעת במחקר.

דגימה שיטית טובה בצמצום הטיות סוקר – אך לא תמיד טובה ביצוג יתר או תתר יצוג של אוכלוסיה (ציור: Dan Kernler )

דגימת שכבות :

דגימת שכבות מיועדת לתת ייצוג במדגם לתתי קבוצות בתוך האוכלוסייה הכללית. בשיטה זו מסגרת הדגימה מחולקת לתתי-קבוצות (שכבות), ובכל שכבה מתבצעת הדגימה בצורה אקראית או שיטתית, ולרוב יבחרו בה מספר פרטים החופף לגודלה באוכלוסייה. שיטה זו מתאימה במיוחד למקרים בהם השונות במשתנה הנחקר גדולה יותר בין שכבה לשכבה, בהשוואה לשונות בתוך השכבות.

 

יתרונות: מבטיח ייצוג של תת קבוצות בקבוצות הטרוגניות.

 

חסרונות: עשוי להוביל לייצוג יתר של פרטים המשתייכים לתת-קבוצה זו או אחרת (יש לכך פתרון סטטיסטי הנקרא משקולות). מייקרת את תהליך הדגימה. מחלישה את יכולות ההיסק הסטטיסטי.

ציור: : Dan Kernler

דגימת אשכולות :

מדגם אשכולות הוא דוגמה לדגימה רב-שלבית. בשלב הראשון מחולקת מסגרת הדגימה לאשכולות. בשלב הבא, נדגמים חלק מהאשכולות בצורה אקראית. בשלב הסופי, נדגמים פרטים מתוך האשכולות שנבחרו בצורה אקראית. שיטה זו מתאימה במיוחד למקרים בהם השונות במשתנה הנחקר גדולה בין הפרטים בתוך כל אשכול ביחס לשונות בין האשכולות. לעיתים בשיטה זו מבצעים דגימה רב-שלבית (למשל אשכולות כפולים).

יתרונות: מוזילה את עלות הדגימה.

חסרונות: אינה מתאימה לכל סוגי האוכלוסיות והמחקרים.

 

דגימה לא הסתברותית :

דגימה לא הסתברותית היא דגימה בה אחד מתנאי הדגימה ההסתברותית לא מתקיים. משתמשים בה כאשר יש קושי באיתור משתתפים למחקר, קושי בהשגת שיתוף פעולה של נבדקים או כאשר יש צורך בחסכון בזמן ובמשאבים. בנוסף כפי שנראה בהמשך, לצורך ניסויים בהם יש הקצאה רנדומאלית ניתן לראות יותר שימוש בשיטות לא הסתברותיות.

דגימה לא הסתברותית פירוטדגימה לא הסתברותית פירוט

זוהי רק טעימה מהקורס כולו, תוכלו לקבל גישה לכלל תכני הקורס באמצעות הזנת הפרטים שלכם בטופס הזה.

לכלל השיעורים בקורס ניתן להיכנס לעמוד שיטות מחקר למדעי החברה בעידן המידע.