الإجابة المختصرة: يُبرَّر حجم العينة في دراسات المقابلات النوعية بـقوة المعلومات أو بالتشبع، لا بالقوة الإحصائية. تنص قوة المعلومات (Malterud, Siersma & Guassora, 2016) على أنه كلما احتوت العينة على معلومات أكثر ذات صلة، احتجتَ إلى عدد أقل من المشاركين. وتحدد خمسة أبعاد هذه القوة: هدف الدراسة، ونوعية العينة، واستخدام نظرية راسخة، وجودة الحوار، واستراتيجية التحليل.
آخر تحديث: 9 أكتوبر 2026 (نُشر أول مرة في 20 يوليو 2026)
\n\nكل طالب دكتوراه يتلقى عاجلاً أو آجلاً السؤال من المشرف أو من لجنة الأخلاقيات أو من «المُحكِّم 2»: لماذا هذا العدد من المشاركين؟ عبارة «حتى التشبع» هي الإجابة الأكثر شيوعاً، وغالباً الأضعف، لأن التشبع لا يمكن إثباته إلا بعد جمع البيانات. يشرح هذا الدليل كيفية تبرير حجم العينة في دراسات المقابلات النوعية بقوة المعلومات، وكيف تختلف عن التشبع، وأي استراتيجيات لأخذ العينات النوعية تحدد من تستقطب، وكيفية كتابة تبرير لحجم العينة يصمد أمام المراجعة. ويتضمن فقرة تبرير عملية وورقة عمل من صفحة واحدة يمكنك لصقها في المقترح.
\n\nقوة المعلومات نموذج لتحديد عدد المشاركين الذي تحتاجه دراسة المقابلات النوعية. اقترحته Kirsti Malterud وVolkert Siersma وAnn Dorrit Guassora في مجلة Qualitative Health Research (2016)، ويرى أن كفاية العينة تعتمد على مقدار المعلومات ذات الصلة بهدف الدراسة الذي تحتويه. فكلما ارتفعت قوة المعلومات قل عدد المشاركين المطلوبين، وكلما انخفضت زاد العدد.
\nكُتب النموذج بوصفه بديلاً عن اعتبار التشبع القاعدة الافتراضية. ولا ينتج رقماً محدداً، بل يبني حجة منظمة: تقيّم دراستك وفق خمسة أبعاد، وتضع هدفاً مبدئياً، ثم تعدّله مع ملاحظتك لجودة المقابلات التي تصل تباعاً. ويعرض البحث الأصلي النموذج بوصفه دليلاً لتقييم يستمر أثناء جمع البيانات، لا بديلاً عن الحكم المهني (Malterud et al., 2016, DOI 10.1177/1049732315617444).
\n\nيرفع كل بُعد حجم العينة المطلوبة أو يخفضه. ويعيد الجدول صياغة النموذج بلغة التخطيط، ويضيف السؤال الذي يرجح أن يطرحه المُحكِّم.
\n| البُعد | عدد أقل من المشاركين عندما… | عدد أكبر من المشاركين عندما… | سؤال المُحكِّم |
|---|---|---|---|
| الهدف | الهدف ضيق (تجربة واحدة، أو قرار واحد، أو دور واحد) | الهدف واسع أو استكشافي عبر سياقات كثيرة | هل الهدف محدد بما يكفي لتحديد حدود العينة؟ |
| نوعية العينة | لدى المشاركين خبرة كثيفة ومباشرة بالظاهرة | المشاركون مرتبطون بالظاهرة بشكل فضفاض | لماذا هؤلاء الأشخاص هم المخبرون المناسبون؟ |
| النظرية الراسخة | توجّه نظرية قائمة أخذ العينات والتحليل | لا تُطبَّق أي نظرية، والدراسة استقرائية محضة | أي نظرية، وكيف توجّه الأسئلة؟ |
| جودة الحوار | المقابلات عميقة ومُستكشَفة جيداً ومركّزة بوضوح | المقابلات قصيرة أو سطحية أو ضعيفة الاستكشاف | كيف تعرف أن المقابلات كانت غنية؟ |
| استراتيجية التحليل | تحليل معمّق للسرديات أو لعدد قليل من الحالات | تحليل استكشافي عبر الحالات مع عدد كبير من المشاركين | هل تتناسب العينة مع المنهج التحليلي؟ |
لاحظ البُعد الرابع. جودة الحوار متغير يؤثر في حجم العينة. فالمقابلات السطحية تعني أنك تحتاج إلى عدد أكبر منها. لهذا تكون المقابلات غير المُستكشَفة التي تشبه الاستمارة، والنصوص القصيرة للمحادثات، باهظة التكلفة بطريقة خفية: فكل واحدة منها تحمل معلومات أقل.
\n\nيسأل التشبع عما إذا كانت البيانات الجديدة ما زالت تنتج فهماً جديداً، أما قوة المعلومات فتسأل عما إذا كانت العينة تحمل معلومات كافية للهدف. يُقيَّم التشبع أثناء التحليل وبعده. ويمكن الاحتجاج لقوة المعلومات قبل العمل الميداني، مما يجعلها أنسب للمقترحات وطلبات موافقة لجان الأخلاقيات والتسجيلات المسبقة. ومعظم أقسام المنهجية القوية تستخدم الاثنين معاً.
\n| المعيار | قوة المعلومات | التشبع |
|---|---|---|
| السؤال الجوهري | هل تحمل العينة معلومات ذات صلة كافية لهذا الهدف؟ | هل تضيف المقابلات الجديدة رموزاً أو معنى جديداً؟ |
| متى يُستخدم | في التخطيط، ثم يُراقَب أثناء العمل الميداني | أثناء التحليل؛ ويُؤكَّد بعده |
| هل يعطي رقماً؟ | لا: هدف معقول وقابل للمراجعة | لا: نقطة توقف تُلاحظ في البيانات |
| الأنسب لـ | المقترحات، ولجان الأخلاقيات، والتصاميم التأويلية والانعكاسية | مقاربات دليل الترميز وموثوقية الترميز؛ والنظرية المجذَّرة (بوصفه التشبع النظري) |
| أهم نقطة ضعف | يعتمد على الحكم، ويمكن استخدامه لتبرير عدد مريح | يُذكر كثيراً دون دليل على كيفية تقييمه |
يهم هذا النقاش تحديداً في التحليل الموضوعي. يرى Braun وClarke أن التشبع يناسب التحليل الموضوعي الانعكاسي بصورة ضعيفة، إذ يتولد المعنى عبر التأويل لا يُكتشف في البيانات، ويشيران إلى أن قوة المعلومات أساس أكثر اتساقاً (Braun & Clarke, 2021, Qualitative Research in Sport, Exercise and Health). فإذا استخدمت التحليل الموضوعي الانعكاسي، فإن الاستشهاد بالتشبع قاعدةً للتوقف يدعو إلى اعتراض معرفي. وللاطلاع على معالجة أوسع للتشبع نفسه، راجع ما هو تشبع البيانات وكم عدد المقابلات المُدارة بالذكاء الاصطناعي التي تحتاجها.
\n\nلا تعطي قوة المعلومات رقماً، لكن المُحكِّمين يريدون غالباً مرساةً عددية. وهناك مراجعتان مفيدتان:
\nاقرأ هذه النتائج بوصفها نتائج مشروطة لا حصصاً ثابتة. فكلتا المراجعتين تربط الأرقام الأدنى بالعينات المتجانسة والأهداف الضيقة، وهذا بالضبط ما تصفه قوة المعلومات العالية. أما الدراسة الواسعة والمتنوعة وغير المستندة إلى نظرية فينبغي أن تتوقع أن تقع فوق هذه النطاقات.
\n\nاستخدم ورقة العمل هذه المكونة من صفحة واحدة في المقترح أو طلب موافقة لجنة الأخلاقيات أو فصل المنهجية. قيّم كل بُعد، واكتب جملة واحدة من الأدلة، ثم ضع هدفاً مبدئياً بعد ذلك فقط. فهي تحوّل الحكم إلى حجة قابلة للمراجعة.
\n| البُعد | التقييم | الدليل (جملة واحدة) | الأثر في n |
|---|---|---|---|
| الهدف | ضيق / متوسط / واسع | اذكر الهدف وما هو خارج النطاق | ↓ / – / ↑ |
| نوعية العينة | كثيفة / مختلطة / متفرقة | اذكر معايير الإدراج التي تضمن الخبرة المباشرة | ↓ / – / ↑ |
| النظرية الراسخة | مطبَّقة / جزئية / لا توجد | سمِّ النظرية وكيف تشكّل دليل المقابلة | ↓ / – / ↑ |
| جودة الحوار | قوية / غير مؤكدة / ضعيفة | أدلة من التجربة الأولية: مدة المقابلة، وعمق الاستكشاف، وخبرة المُحاور | ↓ / – / ↑ |
| استراتيجية التحليل | قائمة على الحالات / مختلطة / عبر الحالات | سمِّ المنهج التحليلي (IPA، أو التحليل الموضوعي الانعكاسي، أو الإطار، أو النظرية المجذَّرة) | ↓ / – / ↑ |
| الهدف المبدئي | اذكر نطاقاً (لا رقماً واحداً)، ونقطة المراجعة (مثلاً، بعد الثلث الأول من المقابلات)، وما الذي سيجعلك تمدد الاستقطاب |
إليك فقرة مثال لدراسة افتراضية عن كيفية قرار طلاب الدكتوراه في السنة الأولى في الإدارة باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في مراجعاتهم الأدبية:
\n\n“حُدِّد حجم العينة بالاستناد إلى قوة المعلومات (Malterud et al., 2016). كان الهدف ضيقاً (قرار واحد، ضمن مجتمع واحد)، والعينة كثيفة (جميع المشاركين استخدموا الذكاء الاصطناعي التوليدي في مراجعة أدبية خلال الأشهر الستة الماضية أو رفضوه صراحة)، وأُطرت المقابلات بأدبيات نموذج قبول التكنولوجيا. وفي المقابل، خفّض تحليل عبر الحالات وأدلتنا التجريبية المحدودة حول جودة الحوار من قوة المعلومات. لذلك وضعنا هدفاً مبدئياً بين 14 و20 مقابلة، وراجعنا قوة المعلومات بعد أول سبع مقابلات، وكنا سنمدد الاستقطاب لو ظهرت مسارات قرار جديدة. أكملنا 17 مقابلة، ولم تضف المقابلات الثلاث الأخيرة أي مسار قرار جديد.”
تجعل ثلاث سمات هذا التبرير فعالاً: فهو يسمي الأبعاد الخمسة كلها، ويعطي نطاقاً مع نقطة مراجعة، ويُبلغ عمّا حدث فعلاً. والأرقام توضيحية، ويجب أن تأتي أرقامك من دراستك أنت.
\n\nتفترض قوة المعلومات أن مشاركيك هم المشاركون المناسبون. وتلك مهمة استراتيجية أخذ العينات. يضع Oliver Robinson في دليله حول أخذ العينات في البحث القائم على المقابلات ترتيباً من أربع خطوات: تحديد مجتمع العينة (معايير الإدراج والاستبعاد)، ثم تحديد حجم العينة، ثم اختيار استراتيجية أخذ العينات، ثم توفير العينة فعلياً (Robinson, 2014, Qualitative Research in Psychology).
\n| الاستراتيجية | ما تفعله | استخدمها عندما | الخطر الرئيسي |
|---|---|---|---|
| أقصى تنوع | تتعمد التنوع عبر سياقات مختلفة أو حالات متطرفة | تحتاج إلى مدى الخبرات، أو إلى أنماط تصمد رغم الاختلاف | تغطية ضعيفة لكل شريحة إذا كان n صغيراً |
| متجانسة | تركز على مجموعة واحدة محددة بدقة | تحتاج إلى عمق في دور أو مسار أو حالة واحدة (شائعة في IPA) | لا تنطبق النتائج خارج تلك المجموعة |
| معيارية | تضم كل من يستوفي عتبة أو حدثاً محدداً | تدرس تجربة بعينها (تشخيص، أو انسحاب، أو فشل في التبني) | قد يُقاس المعيار بشكل سيئ |
| نظرية | تستقطب بشكل تكراري استناداً إلى التحليل الناشئ | النظرية المجذَّرة؛ وتطوير المفاهيم | تتطلب أن يعمل التحليل بالتوازي مع العمل الميداني |
| حالة متطرفة أو منحرفة | تستهدف النجاحات أو الإخفاقات غير المعتادة | تريد الآليات في أوضح صورها | قد تُقرأ الحالات الشاذة على أنها القاعدة |
| كرة الثلج | يُحيل المشاركون آخرين | مجتمعات مخفية أو يصعب الوصول إليها | تتجمع سلاسل الإحالة اجتماعياً |
| هادفة مُطبَّقة بالحصص | تحدد أهدافاً لكل شريحة، وتكون هادفة داخل كل شريحة | تحتاج إلى مقارنة مجموعات محددة | تُملأ الحصص بمشاركين ضعيفي الملاءمة |
| الملاءمة (المتاحة) | من هو متاح | الاختبارات التجريبية واختبار الأداة فقط | تحيز منهجي؛ ادعاءات ضعيفة |
تتفاعل الاستراتيجية وقوة المعلومات. فالتصاميم المُطبَّقة بالحصص وأقصى تنوع تخفّض نوعية العينة لكل شريحة، لذلك تحتاج إلى مجاميع أكبر. أما العينة المعيارية المتجانسة فترفع النوعية وتدعم عينة أصغر. وقد وجدت مراجعة Vasileiou وزملائه للدراسات القائمة على المقابلات أن تبريرات حجم العينة في الأبحاث المنشورة كانت غائبة أو ضعيفة في كثير من الأحيان، ولهذا يبرز ذكر الاستراتيجية وتبرير قوة المعلومات معاً (Vasileiou et al., 2018, BMC Medical Research Methodology).
\n\nتاريخياً، كان عدد المقابلات محدوداً بساعات المُحاور، وكان ما بين اثنتي عشرة وخمس عشرة مقابلة نتيجة جزئياً للميزانية لا للمنهج. تغيّر المقابلات المُدارة بالذكاء الاصطناعي ذلك: إذ يمكن إجراء المقابلات بالتوازي، عبر المناطق الزمنية واللغات. والنتيجة المنهجية غالباً ما تُساء قراءتها.
\nQualitati منصة بحث نوعي أوروبية ومناسبة للميزانية للجامعات وشركات البحث، وتضع خصوصية البيانات والنظام الأوروبي GDPR في صدارة أولوياتها. وفيما يخص قرارات حجم العينة وأخذ العينات تحديداً:
\nيُنشر التسعير لكل رصيد، وتتضمن الباقة المجانية 30 رصيداً شهرياً دون الحاجة إلى بطاقة ائتمان. راجع التسعير للباقات الحالية.
\n\nلمن: طلاب الدكتوراه الذين يكتبون فصل المنهجية أو طلب موافقة لجنة أخلاقيات، ومختبرات البحث التي تخطط لدراسات مقابلات، وشركات البحث النوعي أو بحوث السوق التي تدافع عن عينة أمام عميل. وليس لـ: الدراسات التي تعتمد مطالباتها على التعميم الإحصائي على مجتمع ما. فإذا احتجت إلى تقديرات انتشار، فاستخدم عينة احتمالية واستبياناً، ثم أضف مقابلات لتفسير النتائج.
\n\nقوة المعلومات نموذج اقترحه Malterud وSiersma وGuassora عام 2016 لتحديد عدد المشاركين الذي تحتاجه دراسة المقابلات النوعية. فكلما احتوت العينة على معلومات أكثر ذات صلة بهدف الدراسة، احتجتَ إلى عدد أقل من المشاركين. وتُقيَّم على خمسة أبعاد: الهدف، ونوعية العينة، والنظرية، وجودة الحوار، واستراتيجية التحليل.
\n\nلا أحدهما أفضل في كل الحالات. فقوة المعلومات أسهل في الاحتجاج لها قبل العمل الميداني، لذلك تناسب المقترحات ولجان الأخلاقيات، وتلائم المناهج التأويلية مثل التحليل الموضوعي الانعكاسي. والتشبع مفيد لتصاميم دليل الترميز والنظرية المجذَّرة. وكثير من الدراسات القوية تخطط بقوة المعلومات، وتُبلغ عن أدلة التشبع لاحقاً.
\n\nلا يوجد رقم عام. وجدت المراجعات التجريبية التشبع عند 9–17 مقابلة في العينات المتجانسة ذات الأهداف الضيقة، لكن الدراسات الواسعة أو غير المتجانسة تحتاج إلى أكثر من ذلك. حدد نطاقاً باستخدام الأبعاد الخمسة لقوة المعلومات، وراجعه في منتصف العمل الميداني، وأبلغ عن المسوغ.
\n\nسمِّ الإطار (قوة المعلومات أو التشبع)، وقيّم كل بُعد من الأبعاد الخمسة بجملة واحدة من الأدلة، وضع نطاقاً مبدئياً ونقطة مراجعة، وأبلغ عن العينة المُحققة وسبب توقفك. والفقرة النموذجية في هذا الدليل قالب يمكن الاستفادة منه.
\n\nأخذ العينات الهادف: اختيار المشاركين عمداً لأن خبرتهم تناسب سؤال البحث. وأكثر متغيراته استخداماً هي: أقصى تنوع، والمتجانسة، والمعيارية.
\n\nإنها تغيّر التكلفة لا الكفاية. فقوة المعلومات ما تزال تعتمد على الهدف والعينة والنظرية وجودة الحوار والتحليل. فإذا كانت مقابلات الذكاء الاصطناعي تستكشف بعمق أقل من باحث بشري ماهر، فقد تحتاج إلى عدد أكبر منها؛ وإذا استكشفت جيداً، ينطبق عليها المنطق نفسه الذي ينطبق على المقابلات البشرية.
\n\nأقوى إجابة عن حجم العينة في دراسات المقابلات النوعية ليست رقماً بل حجة. حدد من ينتمي إلى العينة، واختر استراتيجية هادفة تناسب سؤال البحث، وقيّم الأبعاد الخمسة لقوة المعلومات، وضع نطاقاً مع نقطة مراجعة، وأبلغ عمّا حدث. وتزيل المقابلات المُدارة بالذكاء الاصطناعي سقف التكلفة عن n، ولهذا بالضبط أصبح ذلك التبرير المكتوب يحمل وزناً أكبر الآن.
\nتخطط لدراسة مقابلات؟ ابدأ مجاناً بـ30 رصيداً، دون حاجة إلى بطاقة ائتمان، أو اطلع على تسعير شفاف. وتعرّف على كيفية إجراء Qualitati مقابلات مُدارة بالذكاء الاصطناعي، ومجموعات تركيز، واستبيانات حوارية، وتحليلاً موضوعياً، أو قارنها بـNVivo.
\n\nاقتراح النص البديل للصورة: “ورقة عمل قوة المعلومات: خمسة أبعاد (الهدف، ونوعية العينة، والنظرية الراسخة، وجودة الحوار، واستراتيجية التحليل) تُقيَّم لتحديد حجم عينة المقابلات النوعية.”
\n\nمصادر خارجية: Malterud, Siersma & Guassora (2016)، Sample Size in Qualitative Interview Studies: Guided by Information Power (Qualitative Health Research)؛ وBraun & Clarke (2021)، To saturate or not to saturate? (Qualitative Research in Sport, Exercise and Health)؛ وHennink & Kaiser (2022)، Sample sizes for saturation in qualitative research: a systematic review of empirical tests (Social Science & Medicine)؛ وWutich, Beresford & Bernard (2024)، Sample Sizes for 10 Types of Qualitative Data Analysis (International Journal of Qualitative Methods)؛ وVasileiou et al. (2018)، Characterising and justifying sample size sufficiency in interview-based studies (BMC Medical Research Methodology)؛ وRobinson (2014)، Sampling in Interview-Based Qualitative Research (Qualitative Research in Psychology).
\n\n\n\n\n","related":[{"slug":"interpretative-phenomenological-analysis-guide-2026","title":"التحليل الفينومينولوجي التفسيري (IPA): 7 خطوات","description":"ما هو التحليل الفينومينولوجي التفسيري؟ خطوات IPA وفق مصطلحات 2022 (PETs وGETs)، وحجم العينة، ومثال تطبيقي، وقائمة تدقيق لجودة الرسائل الجامعية.","category":"المناهج النوعية","date":"2026-09-29","readTime":"قراءة في 11 دقيقة","author":"Qualitati Research Team"},{"slug":"qualitative-research-questions-examples-2026","title":"أسئلة البحث النوعي: أمثلة حسب التصميم","description":"أمثلة على أسئلة البحث النوعي للتصاميم الظاهراتية والنظرية المتجذرة ودراسة الحالة والسرد، مع عدد الأسئلة المناسب وقائمة مجانية للتحقق من الملاءمة.","category":"المناهج النوعية","date":"2026-09-23","readTime":"قراءة في 10 دقائق","author":"Qualitati Research Team"},{"slug":"what-is-in-vivo-coding-qualitative-research-2026","title":"الترميز الحي: التعريف والخطوات والأمثلة","description":"الترميز الحي يستخدم كلمات المشارك الحرفية ككود. التعريف، وخمس خطوات، ومثالان محلولان، ومقارنة بالترميز الوصفي والإجرائي، وقائمة تحقق لدقة الذكاء الاصطناعي.","category":"المناهج النوعية","date":"2026-09-12","readTime":"قراءة في 10 دقائق","author":"Qualitati Research Team"}]}