Quando è meglio utilizzare il campionamento casuale semplice rispetto al campionamento sistematico?

Con un semplice campionamento casuale, un campione di elementi viene scelto casualmente da una popolazione e ogni elemento ha la stessa probabilità di essere scelto. Il campionamento casuale semplice utilizza una tabella di numeri casuali o un generatore elettronico di numeri casuali per selezionare gli elementi per il suo campione. Ad esempio, la lotteria funziona sulla base di un semplice campionamento casuale, con tutti i numeri che hanno la stessa probabilità di essere scelti. Nel frattempo, il campionamento sistematico implica la selezione di elementi da una popolazione ordinata utilizzando un intervallo o un intervallo di campionamento. Ciò significa che ogni ” n- esimo” campione di dati viene scelto in un ampio set di dati. 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 migliore del campionamento casuale quando i dati non mostrano schemi e vi è un basso rischio di manipolazione dei dati da parte di un ricercatore, poiché spesso è anche un metodo di campionamento più economico e diretto.

Punti chiave

• Nel campionamento casuale semplice, ogni punto dati ha la stessa probabilità di essere scelto. Nel frattempo, il campionamento sistematico sceglie un punto dati per ogni intervallo predeterminato.
• Sebbene il campionamento sistematico sia più facile da eseguire rispetto al semplice campionamento casuale, può produrre risultati distorti se il set di dati mostra modelli. È anche più facilmente manipolabile.
• Al contrario, il campionamento casuale semplice è utilizzato al meglio per set di dati più piccoli e può produrre risultati più rappresentativi.

Semplicità di esecuzione

Il campionamento casuale semplice richiede che ogni elemento della popolazione venga 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 sono relativamente piccoli, il campionamento casuale fornisce i migliori risultati poiché tutti i candidati hanno le stesse possibilità di essere scelti. Tuttavia, poiché la dimensione del campione richiesta aumenta e un ricercatore deve creare più campioni dalla popolazione, ciò può richiedere molto tempo e denaro. Di conseguenza, il campionamento sistematico diventa un metodo preferito in tali circostanze.

Presenza di pattern

Il campionamento sistematico è migliore del semplice campionamento casuale quando non vi è alcun modello 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 otto widget in una fabbrica è stato danneggiato a causa di un certo malfunzionamento della macchina, è più probabile che un ricercatore selezioni questi widget rotti con un campionamento sistematico piuttosto che con un semplice campionamento casuale, risultando in un campione parziale.

Manipolazione di dati

Quando si decide quando utilizzare il campionamento sistematico, è importante considerare che esiste sempre un rischio di manipolazione che rappresenta una minaccia per l’esecuzione di uno studio informativo e chiaro. In questo senso, nei casi in cui vi è un basso rischio di manipolazione dei dati, il campionamento sistematico è preferibile al semplice campionamento casuale per la sua facilità d’uso. Tuttavia, se un tale rischio è elevato quando un ricercatore può manipolare la lunghezza dell’intervallo per ottenere i risultati desiderati, ad esempio essere in grado di cambiare ogni centesimo numero estratto in un campione sistematico, una semplice tecnica di campionamento casuale sarebbe più appropriata.