Transcript مؤشرات إلادار اسياسي اساسم ااسادوا األهاداف اإلنمسئا سألسفا ااسمارف اإلحصسئا اساحاد :9 قبول الخطأ نسبة البنات إلى البنين في المدارس االبتدائية والثانوية 2000 ، أقل من.

‫مؤشرات إلادار اسياسي اساسم ااسادوا‬
‫األهاداف اإلنمسئا سألسفا ااسمارف اإلحصسئا‬
‫اساحاد ‪:9‬‬
‫قبول الخطأ‬
‫نسبة البنات إلى البنين في المدارس االبتدائية والثانوية‪2000 ،‬‬
‫أقل من ‪%90‬‬
‫‪%94 – 90‬‬
‫‪%99 – 95‬‬
‫‪%104 – 100‬‬
‫‪ %105‬أو أكثر‬
‫ال توجد بيانات‬
‫‪1‬‬
‫مس يتتالمان من هذه اساحاد‬
‫• ما هي مسببات الخطأ في مؤشرات األهداف اإلنمائية لأللفية‬
‫• األنواع الثالثة للخطأ في مؤشرات األهداف اإلنمائية لأللفية‪،‬‬
‫وكيف تختلف فيما بينها‬
‫– خطأ الحساب‬
‫– خطأ المعاينة‬
‫– خطأ التحيز‬
‫‪2‬‬
‫من أان ايتماد اسخطأ؟‬
‫• تأتي مؤشرات األهداف اإلنمائية لأللفية من البيانات‬
‫• البيانات تمثل السكان الذين جمعت منهم‬
‫• أي عيب في نظام جمع البيانات وتناولها سيؤدي‪ ،‬إذن‪،‬‬
‫إلى أخطاء في مؤشرات األهداف اإلنمائية لأللفية‬
‫‪3‬‬
‫أنااع اسخطأ‬
‫امكننس أن نحاداد ثالث أنااع من اسخطأ في مؤشرات األهاداف‬
‫اإلنمسئا سألسفا (اغارهس من اإلحصسءات اسماجز )‬
‫• خطأ الحساب‬
‫• خطأ التحيز‬
‫• خطأ المعاينة‬
‫‪4‬‬
‫خطأ اسحيسب‬
‫• األخطاء التي تحدث في حساب مؤشرات األهداف‬
‫اإلنمائية لأللفية أو مكوناتها‬
‫• ترجع تماما إلى أخطاء يمكن تجنبها‬
‫• يقل احتمال وقوعها إذا تم الحساب بطريقة آلية‬
‫• سنتجاهل هذا النوع من األخطاء من اآلن فصاعدا‬
‫‪5‬‬
‫خطأ استحاز‬
‫• يمكن النظر إليه على أنه ”تقدير األشياء الخاطئة“‬
‫• يكون دائما تقريبا مسألة كبيرة عندما تستخدم البيانات اإلدارية في‬
‫الوصول إلى مؤشرات األهداف اإلنمائية لأللفية في البلدان النامية‬
‫• يكون أيضا مسألة هامة عند استخدام بيانات المسوحات‬
‫‪6‬‬
‫خطأ اسماسان‬
‫• يمكن النظر إليه على أنه ”الفارق بين العينة والسكان الذين أخذت منهم هذه العينة“‬
‫• يكون دائما موجودا عند استخدام بيانات مسوحات العينة في الوصول إلى مؤشرات‬
‫األهداف اإلنمائية لأللفية‬
‫• ال يشكل مسألة هامة في حالة البيانات اإلدارية (إال إذا كانت قد جمعت من عينة)‬
‫• ال يشكل مسألة هامة في حالة التعداد‬
‫‪7‬‬
‫صار سخطأ استحاز‬
‫تحاز‬
‫تحاز‬
‫ال تحاز‬
‫قام‬
‫اسيكسن‬
‫×‬
‫×‬
‫×‬
‫×‬
‫×‬
‫×‬
‫×‬
‫×‬
‫×‬
‫×‬
‫مقياس الرسم‬
‫‪8‬‬
‫×‬
‫×‬
‫×‬
‫×‬
‫×‬
‫×‬
‫ااقع اسحاس ‪ :‬خذاا وان فاهس‪...‬‬
‫خطأ معاينة‬
‫×‬
‫ال تحيز‬
‫×‬
‫قيمة السكان‬
‫مقياس الرسم‬
‫‪9‬‬
‫أا‪ ،‬خذاا وان فاهس ‪...‬‬
‫خطأ تحيز‬
‫×‬
‫تحيز‬
‫خطأ معاينة‬
‫قيمة السكان‬
‫×‬
‫مقياس الرسم‬
‫‪10‬‬
‫استفيار‬
‫• تكون معظم قيم مؤشرات األهداف اإلنمائية لأللفية غير صحيحة فيما‬
‫يتعلق بالسكان والوقت‪ ،‬الذي تمثله‬
‫• وال يعني هذا أنها عديمة الفائدة!‬
‫• األمر أبعد ما يكون عن ذلك؛ فهي أفضل تقدير ممكن بالموارد المتاحة‬
‫‪11‬‬
‫كاف انبغي سنس أن نتاسمل مع اسخطأ؟‬
‫• نحاداده كماس‪ ،‬إذا كسن هذا ميتطسوس‬
‫– وهذا ممكن عادة فيما يتعلق بخطأ المعاينة فحسب‬
‫• ناترف به‪ ،‬إذا كسن هذا ال اتيبب في بلبل أا اؤادي إسى اناادام سلثق‬
‫• نيجله ون طراق ايتخادام اسباسنست استارافا (‪)meta-data‬‬
‫• ناسسج االختالفست اسطفاف في مؤشرات األهاداف اإلنمسئا سألسفا بشيء من اسشك‬
‫– فقد ترجع االختالفات إلى وقوع خطأ ما‪.‬‬
‫‪12‬‬
‫كاف امكن أن نقلل اسخطأ؟‬
‫• نستخدم عينة ذات حجم أكبر‬
‫• نستخدم عينة ذات تصميم أفضل (مثال عينة طبقية)‬
‫• نكون أكثر حرصا في إدارة المسح (مثال‪ ،‬نقلل من عدم اإلستجابة)‬
‫• نوسع نطاق التغطية في البيانات اإلدارية‬
‫• نستخدم نماذج إحصائية للوصول إلى متوسط للفترات الزمنية‪ /‬البلدان ‪ ..‬الخ‬
‫(مثال أسلوب منظمة األغذية والزراعة فيما يتعلق بمؤشرات الجوع في‬
‫الهدف اإلنمائي لأللفية ‪)2‬‬
‫‪13‬‬
‫خطأ المعاينة‬
‫‪14‬‬
‫ادزنلناد‪:‬‬
‫مثسل سخطأ اسماسان‬
‫ادزنلناد ها أصغر بلاد في اساسسم‬
‫• ال يوجد به سوى ‪ 12‬أسرة معيشية‪ ،‬يتكون كل منها من شخص واحد‬
‫‪15‬‬
‫اسمشكل‬
‫قدروا متوسط الدخل (بدوالرات دزنلند) لكل فرد‬
‫كاف نفال ذسك؟‬
‫‪ (1‬باستخدام تعداد (القيمة الحقيقية)‬
‫‪ (2‬باستخدام عينة ألسرة معيشية من الحجم ‪4‬‬
‫‪ (3‬باستخدام كل عينات األسر المعيشية الممكنة من أي حجم‬
‫‪16‬‬
‫باسنست استاادااد‬
‫‪17‬‬
‫رئيس األسرة‬
‫المعيشية‬
‫(األحرف األولى)‬
‫الدخل (بدوالرات‬
‫دزنلند)‬
‫‪WJK‬‬
‫‪4200‬‬
‫‪RNC‬‬
‫‪7500‬‬
‫‪MM‬‬
‫‪4700‬‬
‫‪JHR‬‬
‫‪6900‬‬
‫‪HR-P‬‬
‫‪5900‬‬
‫‪KP‬‬
‫‪6400‬‬
‫‪IMW‬‬
‫‪4300‬‬
‫‪RDS‬‬
‫‪3100‬‬
‫‪DGN‬‬
‫‪4700‬‬
‫‪DC‬‬
‫‪4500‬‬
‫‪MGK‬‬
‫‪7000‬‬
‫‪DJP‬‬
‫‪6400‬‬
‫المجموع‬
‫‪65600‬‬
‫المتوسط‬
‫‪5466.7‬‬
‫وان من ‪4‬‬
‫• ليس لدى حكومة دزنلند أموال كافية إلجراء تعداد‪ ،‬ولهذا تقرر بدال من ذلك‬
‫أن تأخذ عينة من أربع من األسر المعيشية االثنتي عشرة‬
‫• تأخذ عينة عشوائية لألسر المعيشية التي يترأسها أشخاص تحت األحرف‬
‫األولى ‪WJK, MM, DC, DJP‬‬
‫• هكذا يكون متوسط العينة هو‪:‬‬
‫(‪ 5100 = 4/)7000+4500+4700+4200‬من دوالرات دزنلند‬
‫‪18‬‬
‫اسخطأ اسحقاقي‬
‫بالنظر إلى أننا نعرف اإلجابات الحقيقية من التعداد االفتراضي‪ ،‬يمكننا أن نلمس الخطأ‬
‫بالضبط في تقديرنا القائم على العينة‬
‫الخطأ في تقدير المتوسط الحسابي هو‬
‫‪ 366,7 = 5100 -5466,7‬من دوالرات دزنلند‬
‫أي أن قللنا تقدير متوسط الدخل بنسبة ‪ %7‬تقريبا‬
‫‪19‬‬
‫استفيار‬
‫• ساس هذا خطأ تحيز‪ ،‬ألن العينة كانت عشوائية‬
‫• إنه نتيجة فحسب لكون العينة مختلفة عن السكان‬
‫‪20‬‬
‫هل امكننس أن نفال مس ها أفضل؟‬
‫امكننس أن نفال ذسك باداه ‪ ،‬بأخذ وان من حجم أكبر‬
‫– فهذا سيجعل العينة أقرب إلى السكان الذين أخذت منهم‬
‫وسننظر اآلن في النتائج الموجزة ألخذ كل العينات الممكنة من‬
‫الحجم ‪( n‬من ‪ 1‬إلى ‪ )12‬من األسر المعيشية االثنتي عشرة‬
‫‪21‬‬
‫اسنتسئج اسماجز ألخذ كل اساانست اسممكن‬
‫‪n‬‬
‫‪1‬‬
‫‪2‬‬
‫‪3‬‬
‫‪4‬‬
‫‪5‬‬
‫‪6‬‬
‫‪7‬‬
‫‪8‬‬
‫‪9‬‬
‫‪01‬‬
‫‪11‬‬
‫‪21‬‬
‫‪22‬‬
‫‪S‬‬
‫‪21‬‬
‫‪66‬‬
‫‪022‬‬
‫‪594‬‬
‫‪297‬‬
‫‪429‬‬
‫‪297‬‬
‫‪594‬‬
‫‪022‬‬
‫‪66‬‬
‫‪21‬‬
‫‪1‬‬
‫اسمتايط اسحيسبي‬
‫استفسات*‬
‫‪7,6645‬‬
‫‪7,6645‬‬
‫‪7,6645‬‬
‫‪7,6645‬‬
‫‪7,6645‬‬
‫‪7,6645‬‬
‫‪7,6645‬‬
‫‪7,6645‬‬
‫‪7,6645‬‬
‫‪7,6645‬‬
‫‪7,6645‬‬
‫‪7,6645‬‬
‫‪8231‬‬
‫‪598‬‬
‫‪3,396‬‬
‫‪665‬‬
‫‪6,374‬‬
‫‪3,004‬‬
‫‪3,833‬‬
‫‪382‬‬
‫‪1,132‬‬
‫‪971‬‬
‫‪7,021‬‬
‫= ‪•n‬حجم العينة و ‪ = S‬عدد‬
‫العينات من الحجم‪n‬‬
‫* من عينة إلى عينة أخرى‪” :‬الخطأ‬
‫المعياري“ الذي نالحظه‬
‫مسذا امكن أن نخلص إساه؟‬
‫لو أخذنا كل األحجام الممكنة المتاحة للعينة‪ ،‬سيكون المتوسط الحسابي‬
‫للمتوسطات الحسابية دائما هو نفس المتوسط‪ ،‬وسيكون مساويا للمتوسط‬
‫الحسابي الحقيقي للسكان‬
‫• يقل التفاوت من عينة إلى عينة كلما ازداد حجم العينة )‪(n‬‬
‫– أي أن عدم اليقين في التقدير يقل كلما ازداد حجم العينة‬
‫‪23‬‬
‫تراد هنس مشكل ضخم‬
‫• سنأخذ في واقع الحياة وان ااحاد فقط‬
‫• ال يمكن‪ ،‬إذن‪ ،‬أن نلمس كيف تختلف القيم من عينة إلى عينة‬
‫فيما يتصل بأي عينة من الحجم ‪n‬‬
‫• أي أنه ال يمكننا أن نقيس المتوسط الحسابي لكل العينات أو‬
‫التفاوت فيما بينها‬
‫‪24‬‬
‫اراد هنس حل‬
‫– يمكننا أن نقدر التفاوت من عينة إلى عينة أخرى‬
‫(الخطأ المعياري) من العينة الواحدة‬
‫– يساعدنا هذا على أن نفهم كيف أن متوسطنا الحسابي‬
‫للعينة قد يختلف عن المتوسط الحسابي الحقيقي‬
‫للسكان‪.‬‬
‫‪25‬‬
‫مخططست ماسان شسئا‬
‫• ماسان وشاائا بياط‬
‫• ماسان طبقا – وان مأخاذ ولى نحا ميتقل اداخل مجماوست (طبقست)‬
‫هسم من اسيكسن‬
‫– تقلل عامة خطأ المعاينة بتكلفة إضافية دنيا‬
‫• ماسان ونقاادا أا متااداد اسمراحل – وان (أا وان فروا ) اداخل‬
‫مجماوست (ونسقااد) كسمل من اسيكسن‬
‫– تزيد عامة من خطأ المعاينة‪ ،‬ولكنها توفر المال والوقت‬
‫‪26‬‬
‫اسنظرا اإلحصسئا ااسممسري اساملا‬
‫• تالمنس كتب اإلحصسء اسادرايا كاف نتاسمل مع‪:‬‬
‫– مخططات المسح المعقدة‬
‫– القيم النسبية‪ ،‬والنسب‪ ،‬وغيرها من ملخصات البيانات‬
‫– حيزات الثقة بأي درجة مئوية‬
‫• ولى اسرغم من أن اسنظرا تختلف‪ ،‬تكان اسمبسادئ‪ ،‬ااسممسري اساملا ‪،‬‬
‫ااستفيارات متيق ‪ ،‬كمس حادث في اسحسس اسبياط استي نظرنس فاهس‬
‫‪27‬‬
‫خطأ استحاز‬
‫‪28‬‬
‫خطأ استحاز‬
‫خطأ منهجي اجال كل اسمقسااس تنحرف ون اسقام اسحقاقا في‬
‫اتجسه ميتمر – أولى أا أادنى‬
‫• يمكن أن ينشأ عن مصادر عديدة‬
‫• يعزى معظم هذه األخطاء إلى عيوب في عملية جمع البيانات‬
‫‪29‬‬
‫وادم ايتخادام اسيكسن اسميتهادفان‬
‫• ينشأ التحيز في الكثير من الحاالت ألننا نحصل على البيانات من سكان ليسوا هم‬
‫السكان الذين ينبغي لنا بحق أن نستخدمهم والذين يوصفون بأنهم ”اسيكسن‬
‫اسميتهادفان“‬
‫مثسل‪ :‬التسجيل الحيوي‬
‫اسيكسن اسميتهادفان‪ :‬كل الوفيات‬
‫اسيكسن اسميتخادمان‪ :‬المناطق الحضرية‬
‫‪30‬‬
‫هل خطأ استحاز مهم؟‬
‫اتاقف حاداث خطأ استحاز أا وادم حاداثه ولى اسفسرق بان‪:‬‬
‫• خصائص األشخاص الداخلين في السكان المستخدمين لجمع البيانات‬
‫• خصائص األشخاص المستبعدين‬
‫مثسل‪ :‬هل وفيات الرضع أكثر شيوعا في‬
‫المناطق الريفية عنها في المناطق الحضرية؟‬
‫‪31‬‬
‫مصسادر شسئا سلتحاز‬
‫‪ )1‬االختيار المتعمد‬
‫‪ )2‬األخطاء في تحديد السكان‬
‫‪ )3‬عدم االستجابة‬
‫‪ )4‬الردود الخاضعة للتأثير‬
‫الحظ أنه يوجد تداخل بين هذه التجميعات‬
‫‪32‬‬
‫‪ -1‬االختاسر اسمتاماد‬
‫يحدث هذا عندما يكون لدى بعض األفراد في السكان المستهدفين فرصة الختيارهم في العينة‬
‫أكبر من تلك المتاحة لآلخرين‬
‫مثسل‪ :‬مسوحات دخل األسر المعيشية‬
‫• قد ال يهتم العداد بزيارة األسر المعيشية المعزولة التي يصعب الوصول إليها (على التالل مثال)‬
‫• يرجح أن تكون هذه األسر المعيشية معتمدة على نفسها ومنخفضة الدخل‬
‫• تكون النتيجة هي التحيز إلى أعلى في متوسط الدخل‬
‫‪33‬‬
‫‪ -2‬األخطسء في تحادااد اسيكسن‬
‫احادث هذا في حسس استحادااد غار اسيلام سليكسن‬
‫– نحصل على البيانات عن السكان أما من النظم اإلدارية أو من مسوحات العينة‬
‫– يمكن أن تتسبب السجالت اإلدارية غير الكاملة أو أطر المعاينة الضعيفة التي تستمد منها‬
‫العينة في حدوث الخطأ‬
‫‪34‬‬
‫أخطسء في إطسر اسماسان‬
‫قد ينشأ الخطأ في مسوحات العينة ألن إطسر اسماسان المستخدم غير كاف‬
‫مثسل تقلاادي‪ :‬استخدام الهاتف لتوجيه أسئلة إلى المستجيبين المحتملين‬
‫بالنظر إلى أن من غير المحتمل نسبيا أن يمتلك الفقراء أجهزة هاتف من‬
‫المرجح أن يكونوا ممثلين تمثيال ناقصا في العينة – ومن ثم قد تؤدي األسئلة‬
‫عن الدخل‪ ،‬أو اإلنفاق‪ ،‬أو المواضيع ذات الصلة إلى نتائج متحيزة‬
‫‪35‬‬
‫اسيجالت اإلادارا‬
‫قد تكون السجالت مصدر البيانات أا توفر إطار المعاينة لمسح العينة‬
‫مثال‪ :‬قوائم تحديد المعدالت‪ ،‬أو قوائم دافعي الضرائب‪ ،‬أو سجالت‬
‫األراضي‪ ،‬أو سجالت الشركات‪ ،‬أو سجل الناخبين‪ ،‬أو خرائط الشوارع‬
‫هل يحتفظ بهذه السجالت على نحو جيد؟‬
‫‪36‬‬
‫مجماوست غار اداخل في اسحيسب‬
‫• قد ال تكون أطر المعاينة أو النظم اإلدارية وافية‪ ،‬بمعنى أنها ال تتضمن‬
‫مجموعات من السكان‪ ،‬ومن ثم ال يمكن أخذ عينة لهم‪.‬‬
‫امثل ‪:‬‬
‫– إطار المعاينة‪ :‬تغفل قائمة األسر المعيشية أشخاصا موجودين في مؤسسات‬
‫مثل دور اليتامى‬
‫– النظم اإلدارية‪ :‬قد يغفل سجل مؤسسات األعمال معظم إن لم يكن كل‬
‫المؤسسات التجارية في المناطق الريفية‬
‫‪37‬‬
‫اإلغفسل‬
‫من ناحية أخرى‪ ،‬قد يغطي اإلطار كل القطاعات العريضة ولكنه قد يغفل‬
‫بعض الوحدات‪ .‬وعلى سبيل المثال‪:‬‬
‫• المسح‪ :‬قد تغفل قائمة األسر المعيشية المستخدمة كإطار للمعاينة األشخاص‬
‫الذين انتقلوا إلى المنطقة مؤخرا‪.‬‬
‫• النظم اإلدارية‪ :‬قد يغفل إطار مؤسسات األعمال المؤسسات الجديدة التي بدأت‬
‫العمل في العام الماضي ألنها لم تدرج بعد في القوائم‪.‬‬
‫‪38‬‬
‫احادات ال سزام سهس‬
‫قد يتضمن اإلطار بعض العناصر ”الدخيلة“‪ ،‬أي وحدات ال يغطيها مفهوم السكان‪.‬‬
‫أمثل ‪:‬‬
‫‪ ‬المسح‪ :‬قد تتضمن قائمة لألسر المعيشية مستخدمة كإطار للمعاينة بعض‬
‫األشخاص الذين غادروا المنطقة مؤخرا‪.‬‬
‫‪ ‬النظم اإلدارية‪ :‬قد يتضمن سجل لمؤسسات األعمال مؤسسات أغلقت مؤخرا‪.‬‬
‫‪39‬‬
‫احادات مكرر‬
‫قد تظهر بعض الوحدات في السكان مرتين (أو أكثر)‬
‫أمثل ‪:‬‬
‫• المسح‪ :‬قد يطالب اثنان من سكان قرية بنفس القطعة من األرض مما‬
‫يؤدي إلى ظهورها مرتين في إطار (المعاينة)‬
‫• البيانات اإلدارية‪ :‬مؤسسة األعمال التي تنتقل إلى موقع جديد قد تدرج‬
‫في السجل في الموقعين كليهما‪.‬‬
‫‪40‬‬
‫مزااس اوااب اسقااد في اسقاائم؟‬
‫يمكن أن تتوقف نوعية السجالت اإلدارية جزئيا على حوافز التسجيل‪.‬‬
‫• فإذا كانت اإلعانات تقدم إلى القائمين بالتسجيل‪ ،‬فقد يكون هناك حافز على التسجيل التدليسي‬
‫• وإذا كان القائمون بالتسجيل تفرض عليهم ضرائب‪ ،‬فقد يحاولون التنصل من التسجيل‪.‬‬
‫مثسل‪ :‬يعطي كاسلي ولوري (‪ )1981‬مثاال على ذلك وهو وزارة مالية كاريبية قدمت إعانات في‬
‫شكل مخصبات لكل قطعة أرض تسجل في جزيرة ما‪.‬‬
‫وتبين لهم فيما بعد أنهم كانوا يقدمون إعانات لمنطقة تزيد مساحتها عن مساحة كامل الجزيرة!‬
‫‪41‬‬
‫‪ -3‬وادم االيتجسب‬
‫امكن تقيام وادم االيتجسب إسى ثالث أنااع‬
‫أ) غير القادرين على االستجابة‬
‫ب) الغائبون‬
‫ج) حاالت الرفض‬
‫‪42‬‬
‫اسصاابست اسلغاا‬
‫قد يكون بعض المستجيبين المحتملين غير ملمين بالقراءة والكتابة‪ ،‬أو غير‬
‫قادرين على فهم اللغة المستخدمة في استبيانات المسح‪.‬‬
‫إذا لم تعالج هذه المشاكل‪ ،‬بترتيب مقابالت شخصية أو ترجمة االستبيانات‪،‬‬
‫يمكن أن يحدث تحيز ألن غير القادرين على الرد قد يكونون من جوانب أخرى‬
‫”ذوي أهمية“‪.‬‬
‫قد يكون لمجموعة لغوية مختلفة‪ ،‬على سبيل المثال‪ ،‬أسلوب حياة مختلف تماما‬
‫وعادات مختلفة تماما‬
‫‪43‬‬
‫(ب) اسغسئبان‬
‫إذا كان شخص ما غائبا ألنه انتقل إلى منطقة أخرى‪ ،‬قد يحدث تحيز ألن‬
‫الهجرة قد تكون راجعة إلى الموضوع قيد البحث‪.‬‬
‫مثسل‪ :‬قد يحدث تحيز إذا كان عدد من الناس قد انتقلوا إلى منطقة أخرى‬
‫بسبب اعتالل الصحة من المياه الملوثة‪ ،‬أو بسبب عدم قدرتهم على تحمل‬
‫مواصلة الحصول على دخل منخفض‬
‫‪44‬‬
‫مثسل اتالق بسإلنفسق‬
‫إذا تغيب شخص ما عند المقابلة‪ ،‬من الحكمة إعادة اإلتصال الحقا أو المحاولة‬
‫من جديد مرتين على األقل‪.‬‬
‫الزيارات التي تتم‪ ،‬مثال‪ ،‬في وقت الصباح في أيام العمل من األسبوع‪ ،‬لن يتسنى‬
‫فيها حتما مقابلة األسر المعيشية التي يخرج فيها كل شخص للعمل‬
‫إذا كان موضوع األسئلة‪ ،‬مثال‪ ،‬هو انفاق الدخل‪ ،‬سيكون من المحتمل حدوث‬
‫تحيز بسبب عدم االبالغ على نحو تام بكامل االنفاق‪ ،‬إذا كانت األسر المعيشية‬
‫التي يعمل فيها كل فرد هي أعلى األسر دخال‬
‫‪45‬‬
‫مثسل من منظم األغذا ااسزراو‬
‫يورد دليل لمنظمة األغذية والزراعة حالة مسح بريدي يستهدف المزارع في بلد‬
‫معين‪ .‬ووجه المسح أسئلة عن عدد األشجار في كل مزرعة‪ .‬واستخدمت في ذلك‬
‫خدمة البريد ثالث مرات متتالية‪ ،‬وفيما يلي النتائج‪:‬‬
‫‪46‬‬
‫عدد مرات اإلرسال بالبريد‬
‫متوسط عدد األشجار في كل مزرعة‬
‫‪1‬‬
‫‪456‬‬
‫‪2‬‬
‫‪382‬‬
‫‪3‬‬
‫‪340‬‬
‫مثسل من منظم األغذا ااسزراو (تسبع)‬
‫في المرة األولى التي استعملت فيها خدمة البريد‪ ،‬ردت المزارع الكبيرة نسبيا‪،‬‬
‫ولم ترد المزارع الصغيرة‪ ،‬ربما ألنها كانت مشغولة جدا ولم يكن لديها‬
‫موظفون إداريون‬
‫في المرتين الثانية والثالثة اللتين استعملت فيهما خدمة البريد‪ ،‬أدت رسائل‬
‫التذكير‪ ،‬وربما الوقت اإلضافي المسموح به‪ ،‬إلى دخول المزارع األصغر في‬
‫مجموعة المستجيبين‬
‫‪47‬‬
‫مثسل من منظم األغذا ااسزراو (تسبع)‬
‫بهذا‪ ،‬انخفض التقدير اإلجمالي للمتوسط تدريجيا‬
‫لو كانت نتيجة المسح قد نشرت بعد استعمال خدمة البريد مرة واحدة‬
‫لحدثت زيادة كبيرة في التقدير‬
‫‪48‬‬
‫كاف امكن تجنب حسالت اسرفض‬
‫انبغي‪ ،‬من أجل اسحاد من هذه اسمشكل ‪ ،‬تشجاع اسنسس ولى االيتجسب ‪ ،‬ربمس‬
‫بتاضاح فسئاد اسميح سلمجتمع اسمحلي وسم ‪:‬‬
‫•‬
‫•‬
‫في الرسالة المرفقة‬
‫أو في بداية المقابلة‬
‫قد يكون من الجدير أيضا معاودة المحاولة‬
‫‪49‬‬
‫‪ -4‬االيتجسب اسخسضا سلتأثار‬
‫• يميل المستجيبون أحيانا إلى زيادة أو بخس التقدير بسبب ميزة متصورة‬
‫اسمثسل ‪ :1‬قد يضخم المزارعون حيازتهم من األراضي ربما‬
‫دائما بتدوير األرقام إلى أعلى‪ ،‬ألنهم يعتقدون أن نتائج المسح‬
‫ستستخدم في توزيع المعونة المقدمة من الدولة‬
‫اسمثسل ‪ :2‬قد يقلل المزارعون من حيازتهم‪ ،‬ربما بالتدوير إلى‬
‫أسفل‪ ،‬على أمل تقليل الضرائب‬
‫‪50‬‬
‫أيئل ماحا‬
‫يحدث تحيز االستجابة أحيانا عن طريق طرح أسئلة موحية مثل ”هل‬
‫توافق على أن أكل اللحوم عملية وحشية؟“‬
‫معظم الناس يودون االرضاء و‪/‬أو يقدمون على الخيار السهل المتمثل في‬
‫الموافقة على أمل تجنب المزيد من األسئلة!‬
‫‪51‬‬
‫مثسل سميح أجرى في اساالاست اسمتحاد‬
‫تم اسحصال ولى األيئل ااسنتسئج استسسا في ميح أجري في اساالاست اسمتحاد‬
‫نام ‪%‬‬
‫هل سمعت قط كلمة ”أفروهيليا“؟ (ال وجود لهذه الكلمة)‬
‫‪8‬‬
‫هل سمعت قط عن الكاتب الشهير جون وودسون؟ (ال وجود لهذا الكاتب)‬
‫‪16‬‬
‫هل سمعت قط عن مجلة ميدويسترن اليف؟ (ال وجود لهذه المجلة)‬
‫‪25‬‬
‫هل تذكر أنك قمت‪ ،‬كمواطن صالح‪ ،‬بالتصويت في كانون األول‪ /‬ديسمبر الماضي في‬
‫االنتخاب الخاص لممثل واليتك؟ (لم يجر هذا االنتخاب)‬
‫‪33‬‬
‫هل سمعت قط عن قانون تافت – ببر بشأن إسكان قدامى المحاربين؟ (ال وجود لهذا‬
‫القانون)‬
‫‪53‬‬
‫يسمى هذا النوع من التحيز أحيانا ”خطأ اسهاب “‬
‫‪52‬‬
‫ميسئل تنشأ في أثنسء طرح األيئل‬
‫قد يتسبب مجرد ظهور العداد أحيانا في حدوث تحيز‬
‫على سبيل المثال‪ ،‬قد يعطى الرجال‪ ،‬في بعض الحاالت‪ ،‬ردودا تختلف تماما‬
‫عندما يكون السائل رجال آخر عنه عند استخدام سيدة إلجراء المقابلة‬
‫وبالمثل‪ ،‬إذا كان الجو المحيط بالمقابلة غير مناسب قد نحصل على ردود‬
‫متحيزة‬
‫‪53‬‬
‫مثسل‪ :‬ميح ايتراسي‬
‫اسمتايط اسمذكار سااداد شركسء اسجنس‬
‫• حسب النساء الالتي شوهدن وهن يدون ردودهن على المسح‪2,6 :‬‬
‫• حسب النساء الالتي كن يعرفن أنهن مجهوالت الهوية تماما‪3,4 :‬‬
‫• حسب النساء الالتي كن يعتقدن أنهن متصالت بكاشفة للكذب ‪4,4‬‬
‫– صحيفة سيدني مورننغ هيرالد‪ 31 ،‬آب‪ /‬أغسطس ‪2003‬‬
‫‪54‬‬
‫وادم اسقادر ولى استذكر‬
‫قاد ال اكان بايع اسميتجابان أن اتذكراا أحاداثس في اسمسضي‪.‬‬
‫– جزئيا‬
‫– كليا‬
‫على سبيل المثال‪ ،‬قد ال تتذكر األمهات بدقة عدد أطفالهن الذين توفوا‬
‫بعد أقل من شهر من والدتهم‪ ،‬على امتداد السنوات الخمس الماضية‪.‬‬
‫‪55‬‬
‫مجماع اسخطأ‬
‫‪56‬‬
‫مجماع اسخطأ‬
‫رأينا أن خطأ المعاينة يتناقص مع تزايد حجم العينة‬
‫لسوء الطالع‪ ،‬يكون العكس عامة هو الصحيح فيما يتعلق‬
‫بخطأ التحيز‪ :‬فهو يزداد مع ازدياد حجم العينة‬
‫‪57‬‬
‫اسمشسكل استي تقترن‬
‫بسسمياحست اسكبار‬
‫• يرجع هذا إلى أن من األكثر صعوبة إيالء االهتمام الكافي لكل رد على حدة في العينة‬
‫الكبيرة ومن ثم يصبح التحيز أكثر احتماال‬
‫مثسل‪ :‬يلزم في مسح واسع النطاق‪ ،‬مثل تعداد السكان‪ ،‬توفر عدد كبير من‬
‫العدادين‪ .‬ولن يستجيبوا جميعهم للتدريب‪ ،‬وقد ال تتوفر لنا الموارد وال حتى‬
‫الفرصة الستبعاد غير الصالحين منهم‬
‫‪58‬‬
‫خطأ اسجذر استربااي اسمتايط‬
‫• يقاس مجموع الخطأ‪ ،‬خطأ المعاينة والتحيز معا‪ ،‬بخطأ الجذر التربيعي المتوسط‬
‫وهذا يحدد كالتالي‬
‫‪2‬‬
‫‪2‬‬
‫المعاينة‪RMSE = (Sampling‬‬
‫)‪variance‬‬
‫‪‬‬
‫)‪(Bias‬‬
‫التفاوت في‬
‫التحيز‬
‫خطأ الجذر التربيعي المتوسط‬
‫‪59‬‬
‫اسارض استخطاطي‬
‫• ينظر إلى هذا على خير وجه على أنه وتر مثلث قائم الزاوية‬
‫خطأ الجذر التربيعي المتوسط‬
‫التحيز‬
‫خطأ المعاينة‬
‫‪60‬‬
‫وانست ‪%100‬‬
‫الحظ أنه على الرغم من أن التعداد (عينة ‪ )%100‬ال يوجد به خطأ معاينة‪ ،‬فإن التحيز قد‬
‫يكون كبيرا إلى حد أن خطأ الجذر التربيعي المتوسط (المكافئ لخطأ التحيز في هذه الحالة)‬
‫يكون في واقع الحال أكبر منه في حالة مسح عينة معتدلة الحجم‬
‫عينة صغيرة‬
‫‪61‬‬
‫عينة كبيرة‬
‫تعداد‬
‫ملخص‬
‫هنسك ثالث أنااع من اسخطأ اسذي ربمس اكان قاد أثر ولى مؤشر سهادف من‬
‫أهاداف اإلنمسئا سألسفا‬
‫خطأ اسحيسب الذي قد يتسنى تجنبه بمراعاة الدقة في الحساب أو باالستخدام‬
‫المناسب للبرامجيات‬
‫خطأ اسماسان الذي ال سبيل إلى تجنبه كلما استخدمت بيانات مسح عينة‬
‫خطأ استحاز الذي غالبا ما يكون موجودا‪ ،‬بدون أن يكون دائما واضحا‪ ،‬ولكنه‬
‫يمكن أحيانا الحد منه بمراعاة الدقة في عملية جمع البيانات‬
‫‪62‬‬
‫اسادرس اساملي ‪9‬‬
‫• أذكروا ثالث طرق يحدث بها خطأ التحيز‪.‬‬
‫• أذكروا طريقتين يمكن استخدامهما للحد من خطأ المعاينة‬
‫‪63‬‬