ورقة بحثية جديدة في مجلة إحصاءات المسوحات والمنهجيات الإحصائية (Journal of Survey Statistics and Methodology) تشير إلى أن الأساليب التي يستخدمها الباحثون في إبلاغ تحليلات بيانات المسوحات تختلف بشكل واسع وغالباً ما تحتوي على أخطاء. تؤدي المنشورات التي تحتوي على هذه التحليلات الغير صحيحة إلى نتائج قد تضلل صنَّاع السياسات والباحثين والممارسين. يقترح الباحثون هنا معايير جديدة لتحسين إبلاغ التحليلات باستخدام بيانات المسوحات ذات العينة المعقدة.

على مدى عقود، وثَّق الباحثون المشكلات المنهجية والأخطاء التحليلية التي تكون شائعة في الأوراق البحثية التي تستخدم بيانات المسوحات ذات العينة المعقدة للسكان. تستخدم هذه المسوحات ميزات تصميم العينة التي - عند استخدامها بشكل صحيح - يمكن أن تنتج تقديرات غير متحيزة للسكان. على سبيل المثال، تستخدم عينات السكان بشكل روتيني ميزات تصميم معقدة لتحسين الكفاءة الإحصائية وتقليل التكاليف وزيادة حجم العينة للفئات السكانية التي تعاني من قلة التمثيل. ومع ذلك، تختلف العينات المعقدة عن العينات العشوائية البسيطة. وهذا له تأثيرات مهمة على تحليل وتقديم النتائج.

بشكل افتراضي، يفترض معظم برامج الإحصاء أن البيانات تأتي من عينات عشوائية بسيطة. ومع ذلك، ليست جميع بيانات المسوحات تجمع باستخدام عينة عشوائية بسيطة. لذا فمن الضروري بشكل أساسي أن يستخدم الباحثون إجراءات البرامج الإحصائية الصحيحة لمعالجة ميزات تصميم العينة المعقدة عند تحليل مثل هذه البيانات. فعدم مراعاة ميزات تصميم العينة المعقدة قد يؤدي إلى تقديرات متحيزة وتفسيرات غير صحيحة للمواد.

تحليل ورقة بحثية لعام 2016 لبيانات من نظام البيانات الإحصائية للعلماء والمهندسين وجد أن 7.6% فقط قاموا بحساب التباين باستخدام عينة عشوائية مزدوجة الخطوة. وجدت نفس الورقة أن أكثر من نصف الأوراق (54.5%) قامت بحساب الأوزان العينية بشكل صحيح في التحليلات، وأن 10.7% فقط من الأوراق استخدمت تقديرات المجتمعات الفرعية المناسبة. وفي مراجعة منفصلة للمنشورات التي تحلل بيانات من العينة الوطنية للمرضى المستشفيين، تبين أن 80% من الأوراق لم تأخذ في الاعتبار تجمعات العينة واستدلالها. ووجد تحليل آخر أن أقل من نصف الأوراق التي تحلل بيانات من مسح المستفيدين الحالي لبرنامج مديكير وصفت تقدير الأوزان أو تقدير التباين بشكل مناسب.

يقترح الباحثون هنا قائمة فحص مفصلة لإرشاد الباحثين في نشر التحاليل باستخدام بيانات المسوحات ذات العينة المعقدة. تتألف هذه القائمة، والتي يطلقون عليها اسم العناصر المفضلة لتقديم تحاليل المسوحات ذات العينة المعقدة (أو PRICSSA)، من 17 عنصرًا مهمًا يجب الإبلاغ عنها في أي تحاليل تجرى على بيانات مسوحات معقدة، بما في ذلك حجم العينة لجميع التقديرات، ومعدلات البيانات المفقودة وطرق الاستيفاء، ومعلومات حول أي بيانات تم حذفها، وشرح حول وزن المسح وتقدير التباين. بالإضافة إلى القائمة، يقترح الباحثون هنا أن يقدم الباحثون الذين يستخدمون بيانات المسوحات المعقدة رمز البرمجيات المقابلة للجميع.

يعتقد المؤلفون أن مثل هذه الإصلاحات يمكن أن تزيد بشكل كبير من الشفافية وتجعل الأخطاء التحليلية أكثر سهولة في الكشف عنها. وهذا، بدوره، سيجعل الأكاديميين والباحثين الآخرين أقل احتمالاً للوقوع فيها. يؤكد الباحثون هنا أنهم صمموا قائمتهم بناءً على قوائم فحص أخرى، مثل قائمة PRISMA التي تستخدم على نطاق واسع للمراجعات النظامية والتحليلات الفرزية، ومبادئ CONSORT، التي تعتبر معياراً في التجارب المعشوعة.

قام العلماء والمؤسسات بالاستثمار في موارد هائلة في تصميم المسوحات وجمع البيانات لمحاولة إنتاج تقديرات دقيقة للسكان. يتطلب تحليل مثل هذه البيانات بشكل صحيح أن يدمج الباحثون ميزات تصميم المسوحات المعقدة في عملهم. يرغب مؤلفو هذه الورقة في ضمان عدم تضليل صنَّاع السياسات والممارسين والباحثين بالنتائج التي يتم الإبلاغ عنها في المنشورات المحكمة. يجادلون في أن القائمة المقترحة لديها القدرة على زيادة الدقة وقابلية التكرار في البحوث المسوحية من خلال تحسين جودة التحليل وزيادة الشفافية.

وقال آندرو سايدنبرغ، الباحث الرئيسي للورقة: "إنه مشكلة عندما يتم نشر المقالات وتتم إجراء التحاليل بشكل غير صحيح أو لا يمكن إعادة إنتاجها. لذلك قمنا بإنشاء هذه القائمة للمساعدة في منع حدوث ذلك".

تقرير من ورقة بحثية منشورة في "Journal of Survey Statistics and Methodology". للمزيد راجع.

Andrew B Seidenberg et al, Preferred Reporting Items for Complex Sample Survey Analysis (PRICSSA), Journal of Survey Statistics and Methodology (2023). DOI: 10.1093/jssam/smac040