Con un semplice campionamento casuale, un campione di oggetti viene scelto casualmente da una popolazione e ogni oggetto ha la stessa probabilità di essere scelto. Il campionamento casuale semplice utilizza una tabella di numeri casuali o un generatore di numeri casuali elettronico per selezionare gli elementi per il suo campione. Il campionamento sistematico prevede la selezione di articoli da una popolazione ordinata utilizzando un salto o un intervallo di campionamento. L'uso del campionamento sistematico è più appropriato rispetto al semplice campionamento casuale quando il budget di un progetto è limitato e richiede semplicità nell'esecuzione e comprensione dei risultati di uno studio. Il campionamento sistematico è meglio del campionamento casuale quando i dati non presentano modelli e c'è un basso rischio di manipolazione dei dati da parte di un ricercatore.
Semplicità di esecuzione
Il campionamento casuale semplice richiede che ogni elemento della popolazione sia identificato e selezionato separatamente, mentre il campionamento sistematico si basa su una regola dell'intervallo di campionamento per selezionare tutti gli individui. Se la dimensione della popolazione è piccola o la dimensione dei singoli campioni e il loro numero è relativamente piccolo, il campionamento casuale fornisce i risultati migliori. Tuttavia, poiché la dimensione del campione richiesta aumenta e un ricercatore deve creare più campioni dalla popolazione, ciò può richiedere molto tempo e denaro, rendendo il campionamento sistematico un metodo preferito in tali circostanze.
Presenza del modello
Il campionamento sistematico è meglio del semplice campionamento casuale quando non vi è alcun pattern nei dati. Tuttavia, se la popolazione non è casuale, un ricercatore corre il rischio di selezionare elementi per il campione che presentano le stesse caratteristiche. Ad esempio, se ogni ottavo widget in una fabbrica è stato danneggiato a causa di una certa macchina malfunzionante, è più probabile che un ricercatore selezioni questi widget rotti con campionamento sistematico che con campionamento casuale semplice, risultando in un campione distorto.
Manipolazione di dati
Il campionamento sistematico è preferibile al campionamento casuale semplice quando vi è un basso rischio di manipolazione dei dati. Se tale rischio è elevato quando un ricercatore può manipolare la lunghezza dell'intervallo per ottenere i risultati desiderati, una semplice tecnica di campionamento casuale sarebbe più appropriata.
