استهداف مجموعة سكانية معينة يزيل إمكانية تضمين المشاركين غير المناسبين لهدف البحث. يتم ذلك من خلال إنشاء إطار لأخذ العينات وتحديد حجم العينة المناسب. في المناقشة السابقة، ناقشنا طرق تحديد العينة، واختيار السكان، والوصول إليهم.
حجم العينة:
حجم العينة هو عدد الوحدات في عينة واحدة ويعتمد على عدة عوامل، مثل التكلفة والوقت المطلوب. ومع ذلك، كلما زاد حجم العينة، كانت النتائج أفضل وأقرب إلى الحقيقة (Corona, Saez & Stoffel, 2014)؛ يتم تطبيق هذه المعادلة للحصول على العدد المناسب للعينة.
n = p (100-p) z² / E
- n: حجم العينة المطلوب
- p: نسبة حدوث الحالة
- E: الحد الأقصى لنسبة الخطأ المطلوبة
- z: القيمة المقابلة لمستوى الثقة المطلوب
(Coyne, 1997)
الإجراءات اللازمة وتأثيراتها:
بعد تحديد السكان وإطار العينة وحجمها، يتم تقييم العينة وصحة البيانات المأخوذة منها؛ يتضمن ذلك جودة البيانات وإمكانية استخدامها في البحث واستخلاص النتائج منها. من الضروري أيضًا تقييم معدل الاستجابة، وهو النسبة المئوية للحالات التي يمكن تضمينها في العينة. يتم ذلك بعد استبعاد الحالات غير المؤهلة، غير القادرة على الرد، والحالات التي رفضت الإجابة منذ البداية؛ وهذا يؤدي إلى تحقيق أقصى استفادة من العينة وضمان صحة نتائجها (Ford, 2016).
العينة وسؤال البحث:
يتعلق سؤال البحث بتقليل التلوث في مواقع البناء وتأثيره على السكان والبيئة. يمكن أن توفر العينة إجابات محددة، مثل مدى الضرر الذي يلحق بالسكان والعمال ضمن إطار موقع البناء. يمكن اتباع الاستدلال الإحصائي من خلال استنتاج مستوى الثقة حول السكان المستهدفين؛ إذا كان مستوى الثقة مرتفعًا، فإن نتائج العينة تكون أقرب إلى الصحة (Robinson, 2014).
الخاتمة:
وفقًا لما ذكره (Jain, Gupta & Pandey, 2016)، في التسعينيات وخلال فترة الازدهار العقاري في الهند، كانت العاصمة نيودلهي واحدة من أكثر المناطق تضررًا في البلاد بسبب التلوث الناتج عن مواقع البناء. أدى غياب التحذيرات والتعليمات المتعلقة بالآلات والمعدات، والتخفيف من ارتفاع الغبار، وطرق التخلص من النفايات في التربة المحيطة إلى جعل المناطق المجاورة لمواقع البناء بؤرًا كبيرة للتلوث وانتشار الأمراض المرتبطة بذلك. كانت مشاكل مثل الربو وضيق التنفس واضحة في جميع العينات التي أجريت عليها الأبحاث.
المراجع:
Corona, C., Saez, J. L., & Stoffel, M. (2014). Defining optimal sample size, sampling design, and thresholds for hydrogeomorphic landslide reconstructions. Quaternary geochronology, 22, 72-84.
Coyne, I. T. (1997). Sampling in qualitative research. Purposeful and theoretical sampling; merging or clear boundaries?. Journal of Advanced Nursing, 26(3), 623-630.
Ford, J. B. (2016). Cost vs credibility: The student sample trap in business research. European Business Review, 28(6), 652-656. Retrieved from ProQuest Central.
Jain, G., Gupta, V., & Pandey, M. (2016). Case study of construction pollution impact on the environment. Int. J. of Emer. Tech. in Eng. Res.(IJETER), 4(6).
Robinson, O. C. (2014). Sampling in interview-based qualitative research: A theoretical and practical guide. Qualitative research in psychology, 11(1), 25-41.