a:

Eșantionarea simplă aleatorie măsoară statistic un subgrup de indivizi selectați dintr-un grup sau dintr-o populație mai mare pentru a aproxima un răspuns din partea întregului grup. Spre deosebire de alte forme de tehnici de măsurare, eșantionarea aleatorie simplă este o abordare imparțială pentru a obține răspunsurile unui grup mare. Deoarece indivizii care alcătuiesc subsetul sunt aleși la întâmplare, fiecare individ din setul mare de populație are aceeași probabilitate de a fi selectat. Acest lucru creează, în majoritatea cazurilor, un subset echilibrat care are cel mai mare potențial de a reprezenta grupul mai mare ca întreg.

Deși există avantaje distincte în utilizarea unui simplu eșantion aleatoriu în cercetare, acesta are dezavantaje inerente. Aceste dezavantaje includ timpul necesar pentru a strânge lista completă a unei populații specifice, capitalul necesar pentru recuperarea și contactarea acelei liste și părtinirea care ar putea apărea atunci când setul de eșantion nu este suficient de mare pentru a reprezenta în mod adecvat întreaga populație.

Timp și costuri

În cazul unei eșantionări simple aleatorii, o măsură statistică exactă a unei populații mari poate fi obținută numai atunci când este disponibilă o listă completă a întregii populații care urmează să fie studiată. În unele cazuri, detalii despre o populație de studenți dintr-o universitate sau un grup de angajați dintr-o anumită companie sunt accesibile prin intermediul organizației care leagă fiecare populație. Cu toate acestea, obținerea accesului la lista completă poate provoca provocări. Unele universități sau colegii nu sunt dispuse să furnizeze o listă completă a studenților sau a facultăților de cercetare. În mod similar, este posibil ca anumite companii să nu fie dispuse sau în măsură să transmită informații despre grupurile de angajați din cauza politicilor de confidențialitate.

Atunci când nu este disponibilă o listă completă a unei populații mai mari, indivizii care încearcă să efectueze eșantionare aleatorie simplă trebuie să adune informații din alte surse. Dacă sunt disponibile în mod public, pot fi utilizate liste mai mici de subseturi pentru a crea o listă completă a unei populații mai mari, însă această strategie are nevoie de timp pentru a fi finalizată. Organizațiile care păstrează date despre studenți, angajați și consumatori individuali impun adesea procese lungi de recuperare care pot împiedica capacitatea unei persoane de a obține cele mai exacte informații despre întregul set de populație.

În plus față de timpul necesar pentru a strânge informații din diverse surse, procesul poate costa unei companii sau unei persoane o sumă substanțială de capital. Preluarea unei liste complete a unei liste de populație sau a unui subset mai mic de la un furnizor de date terță parte poate necesita plata de fiecare dată când sunt furnizate date despre populație. Dacă eșantionul nu este suficient de mare pentru a reprezenta punctul de vedere al întregii populații în timpul primei runde de eșantionare aleatorie simplă, cumpărarea de liste sau baze de date suplimentare poate fi prohibitivă.

Bias în eșantionare aleatorie

Deși eșantionarea simplă la întâmplare este concepută ca o abordare imparțială a măsurătorilor, poate să apară tendința de selectare a eșantioanelor. Atunci când un set de eșantion din populația mai mare nu este suficient de incluziv, reprezentarea întregii populații este înclinată și necesită tehnici suplimentare de eșantionare. Pentru a se asigura că nu există o prejudecată, cercetătorii trebuie să obțină răspunsuri de la un număr adecvat de respondenți, ceea ce poate că nu este posibil din cauza constrângerilor legate de timp sau buget.