facebook
twitter
whatsapp
email
linkedin
messenger

تشبع البيانات

ما هو تشبّع البيانات؟

تشبع البيانات (Data Saturation): مصطلح يُستخدم عند إجراء البحوث العلمية، ويشير إلى النقطة التي يمكنك فيها التوقف عن إجراء المقابلات لأنك لم تعد تسمع أي معلومات جديدة، حيث يدل تكرار المعلومات على أن عملية جمع المزيد من البيانات ستؤدي إلى نتائج مماثلة، وأن بإمكان الباحثين الاكتفاء بهذا القدر لتحقيق غرضهم البحثي، كما يجب عليهم الإبلاغ عن كيف ومتى وإلى أي درجة حققوا تشبع البيانات.

إعلان: أفضل استثمار في رمضان، افتح أبواباً من النمو والفرص واحصل على خصم رمضان التشجيعي 40% لتستثمر فيما يساعدك على بناء نفسك وفريقك ومؤسستك، تعرف على ميزات الاشتراك.

تشبع البيانات عند أخذ العينات

عندما يختار الباحث مستجيبين لدراسة ما، قد يستخدم "المعاينة النظرية" (Theoretical Sampling)، وهذا يعني أنه سيستمر بإضافة وحدات جديدة إلى العينة حتى تصل الدراسة إلى نقطة التشبع، وتُعد العينات النظرية نهج يرتبط بـ "النظرية المتجذرة" (Grounded Theory) التي تتميز بحقيقة أنه يتم التحكم بجمع البيانات بواسطة النظرية الناشئة، لكن هذا النهج غير شائع، لأن غالباً ما يكافح الباحثون لمعرفة كيفية تقدير عدد المقابلات المطلوبة للوصول إلى تشبع البيانات، والتي غالباً ما تمليها ميزانية المشروع.

تشبع البيانات في المقابلات النوعية (المعمّقة)

تُعدّ المقابلات المعمّقة ومجموعات الدراسة من الطرق شائعة الاستخدام في "البحث النوعي" (Qualitative Research)، فكلاهما يشمل البحث عن عمق المعنى، على عكس "المسح الكمي" (Quantitative Survey) الذي يميل للتركيز على الأسئلة المغلقة التي تتطلب الإجابة بنعم أو لا فقط، ويؤثر الفشل في الوصول إلى تشبع البيانات في البحث النوعي، على جودة البحث وصحة المحتوى.

في النهاية، لا يوجد نهج واحد يناسب الجميع للحصول على تشبع البيانات، حيث يعتمد تحقيق ذلك، على أخذ العينات المعقولة، والتصميم الجيد للبحث، وأدوات البحث، وواقع المعلمات التجارية التي تخص المشروع.

اقرأ أيضاً:

أرسل لنا اقتراحاتك لتطوير محتوى المفاهيم

اقرأ أيضاً في هارفارد بزنس ريفيو

بدعم من تقنيات

error: المحتوى محمي !!