2- طريقة العينة الطبقية Stratified sample

يقسم المجتمع الإحصائي إلى طبقات حسب صفات معينة ثم نختار عينة عشوائية بسيطة من كل طبقة من هذه الطبقات بنسبة حجم كل طبقة.

وتعطى النسبة بالقاعدة التالية:

عدد العناصر الممثلة للطبقة في العينة =

حجم الطبقة

× حجم العينة

حجم المجتمع

مثال:

اختار عينة مكونة من (20) طالب من مجتمع الجامعة الأردنية المكون من (1000) طالب منهم (400) طالب سنة أولى (300) طالب سنة ثانية (200) طالب سنة ثالثة و (100) طالب سنة رابعة.

الحل:

عدد عناصر طلاب السنة الأولى في العينة =  طلاب

عدد عناصر طلاب السنة الثانية في العينة =  طلاب

عدد عناصر طلاب السنة الثالثة في العينة =  طلاب

عدد عناصر طلاب السنة الرابعة في العينة =  طالبان

3- طريقة العينة العنقودية Cluster Sample

يقسم المجتمع الإحصائي إلى مجموعات جزئية واضحة تسمى كل منها طبقة. ثم نقسم الطبقة إلى طبقات أخرى وهكذا، ونختار عينة عشوائية بسيطة من الطبقة الأخيرة تتناسب مع حجم الطبقة.

مثال:

إذا أردنا دراسة فرص العمل لطلاب الجامعة الأردنية بعد التخرج.

نقوم في البداية بتقسيم الجامعة إلى كليات مثل كلية الطب، الهندسة، العلوم، التجارة،...الخ، ثم نقوم بتقسيم هذه الكليات إلى تخصصات ونأخذ عينة عشوائية بسيطة من كل تخصص ونجري الدراسة عليها.

4- طريقة العينة العشوائية المنتظمة Systematic Random sample

نختار الأرقام بهذه الطريقة بصورة منتظمة. بحيث يكون الفرق بين أي اختيارين متتاليين يساوي مقداراً ثابتاً.

مثال:

إذا أردنا أن نجري دراسة على شارع مكون من (50) عمارة، وأردنا اختيار عينة مكونة من (5) عمارات فإننا نختار كل عاشر عمارة.

فمثلاً لو اخترنا العمارة رقم 7 تكون الثانية رقم 17 والثالثة رقم 27، والرابعة رقم 37، والخامسة رقم 47.

5- طريقة العينة المعيارية Standard sample

وهي العينة التي تتفق مع المجتمع الإحصائي في المقاييس الإحصائية فيكون لهما نفس الوسط والوسيط والانحراف المعياري. وتكون أكثر صدقا في تمثيل المجتمع من الطرق الأخرى.

مثال:

إذا أراد مصنع للأدوية دراسة مدى فعالية دواء ما لشفاء مرض معين فإنه يطبق هذا الدواء على أول (10) مرضى ثم يرى مدى فعاليته ثم أول (20) مريض ثم يرى مدى فعاليته ثم أول (30) مريض..الخ إلى أن تثبت فعالية الدواء فيعمم هذا الدواء لعلاج المرض.