العيّنة العنقودية (Cluster Sampling)

تُعدّ العيِّنة العنقودية (Cluster Sampling) إحدى أساليب جمع العينات الاحتمالية التي تُصنِّف جميع عناصر مجتمعٍ ما إلى مجموعاتٍ أصغر محددة وشاملة تسمى العناقيد (1-3). تُنتقى العناقيد لأخذ العينات منها لاحقاً، إذ تتمثّل العينة ببعض أو كل عناصر العناقيد المختارة. 

تُستخدم هذه الطريقة عادةً عندما توجد جماعات طبيعية في المجتمع (مثال: يضم مجتمع سكان المدينة مجموعاتٍ من سكان الأحياء والبلدات والمناطق السكنية) (1,2)، أو عندما يكون الحصول على قائمة بجميع عناصر المجتمع أمراً مستحيلاً أو مكلفاً من الناحية العملية (1-3).

مثال: للحصول على معلوماتٍ عن عادات تناول الطعام لجميع طلاب المدارس الثانوية في إحدى الولايات الأمريكية، يمكن الحصول على قائمةٍ بجميع المناطق التعليمية في الولاية واختيار عينة عشوائية بسيطة من المناطق التعليمية، يليها إدراج جميع المدارس الثانوية في كل منطقة تعليمية محددة، وتحديد عينة عشوائية بسيطة من هذه المدارس. وضمن كل مدرسة ثانوية محددة، تُدرَج جميع فصول المدرسة ومن ثم تُحدَّد عينة عشوائية بسيطة من الفصول، لتُجمَع عيِّنة من طلاب المدرسة الثانوية في تلك الفصول في النهاية (2).

ويمكن التعبير عن العينات العنقودية بأنها طريقة للاختيار العشوائي لعناصر تنتمي إلى مناطق جغرافية أصغر وأصغر حتى تصل إلى منطقة صغيرة بما يكفي لإيجاد أو إنشاء قائمة بجميع الأُسَر من أجل القيام بجمع عينات عشوائية بسيطة (simple random sampling) أو منتظمة (systematic random sampling) لاحقاً. 

مثال: يمكن في الخطوة الأولى اختيار نطاق من قائمة تتضمن جميع المناطق في بلدٍ ما، ونظراً لعدم وجود قوائم بجميع الأُسَر على مستوى المنطقة، ووجود عدد كبير جداً من الأُسَر في كل منطقة، تُختار وحدات جغرافية أصغر مثل القرى ضمن المنطقة المحددة، والتي تكون صغيرة بما يكفي بأن يكون لدى الهيئات المحلية قائمة بالأُسَر أو يمكن إنشاء قائمة جديدة لجميع الأُسَر (3).

تختلف العينات العنقودية عن العينات العشوائية البسيطة بإمكانية تقليلها من كلفة السفر اللازم لجمع البيانات شخصياً وإجراء مسحٍ لعناصر مشتتة ومتفرقة ضمن بقعة جغرافية واسعة واستخدامها عناقيد مركزة جغرافياً (1,2). إلا أنه في الوقت نفسه يكون جمع العينات العنقودية أقل دقةً عموماً من جمع العينات العشوائية البسيطة (1,3) أو ذات الطبقات (stratified sampling) (1)، مما يتطلب حجم عينة كبير نسبياً إضافةً إلى أن حساب درجات الثقة وقيم p أكثر تعقيداً (3).

المصادر: