بالأمس عرضنا لنوعية لمجموعة العينات الاحتمالية والتي تعطي فيها لكل مفردة من مفردات مجتمع الدراسة نفس الفرصة في الاختيار.. وقدمنا في هذا الشأن ثلاثة من أهم أنواع هذه المجموعة وهي.. العينة العشوائية البسيطة.. والعينة العشوائية المنتظمة.. والعينة العشوائية الطبقية.. حيث عرضنا لأهم ما يميز كل نوع منها ومتي تستخدم؟ وكيف تستخدم؟ وذلك حتي تأتي نتائج الدراسة أي دراسة تستخدم العينات فيها وتعمم نتائجها علي مجتمع الدراسة. ونعرض هنا للمجموعة الثانية من العينات التي يمكنأن تستخدم في هذا الصدد وهي العينات غير الاحتمالية. ثانياً: العينات غير الاحتمالية: وفي هذا النوع من العينات التي يمكن أن نطلق عليها عينات منتقاة أو حكمية لا يكون لكل مفردة من مفردات مجتمع الدراسة نفس الفرصة في الاختيار في العينة وإنما يتم اختيار مفردات العينة بتدخل من الباحث وبحكم شخصي منه.. ومن أمثلة هذه العينات ما يطلق عليه عينة الحصص quota Sampel.. حيث يتم هنا تقسيم العينة إلي حصص تمثل كل حصة عدداً من المفردات ويجب اختيار الحصص بأسلوب يكفل تمثيل العينة لمجتمع الدراسة بشكل صحيح.. فإذا كان لدينا مثلاً عينة مكونة من 1000 مفردة مقسمة حسب النوع "ذكور وأناث" والحالة الاجتماعية "أعزب متزوج" وكانت نسبة الذكور إلي الاناث 60% "3/2" ونسبة العزاء إلي المتزوجين 50% "1/2" فإن الحصص ستوزع علي النحو التالي: العينة 1000 ذكو ر 600 أعزب 200 متزوج 400 إناث 400 انسة 133 سيدة 267 وبذلك نستطيع أن نتحقق هنا من أن العينة قد تم تقسيمها بحيث أصبح عدد مفردات الرجال في العينة بالنسبة للسيدات "3/2" وعدد المفردات من العزاب إلي المتزوجين "1/2 تقريباً" وهذا هو نفس توزيع الحصص في مجتمع الدراسة". ومن الأهمية بمكان أن نلاحظ هنا أن سلامة النتائج التي سوف يتم استخلاصها من الدراسة تعتمد إلي حد كبير علي سلامة اختيار العينة وسلامة الاستدلال الاحصائي.. ومن هنا تكتسب مرحلة تشغيل وتحليل البيانات واستخلاص المعلومات والنتائج أهمية خاصة في هذا السياق. وترتكز عملية تشغيل وتحليل البيانات علي ثلاثة اركان رئيسية هي: المراجعة Editing.. والتصنيف Coding.. والجدولة Tabylation للمعلومات التي تم تجميعها.. وتستهدف عملية المراجعة هنا استبعاد الإجابات غير الدقيقة واستكمال الناقص منها وتفسير الغامض فيها وتصحيح البيانات المتعارضة وهي تحتاج إلي خبرة ومهارة خاصة من قبل الباحث.. وللحديث بقية بمشيئة الله