単純なランダムサンプリングでは、アイテムのサンプルが母集団からランダムに選択され、各アイテムには同じ確率で選択されます。 単純なランダムサンプリングでは、乱数のテーブルまたは電子乱数ジェネレーターを使用して、サンプルのアイテムを選択します。 体系的なサンプリングでは、スキップまたはサンプリング間隔を使用して、順序付けられた母集団からアイテムを選択します。 プロジェクトの予算が厳しく、実行の簡素化と調査結果の理解が必要な場合、単純なランダムサンプリングと比較して、体系的なサンプリングの使用がより適切です。 データがパターンを示さず、研究者によるデータ操作のリスクが低い場合、体系的なサンプリングはランダムサンプリングよりも優れています。
実行のシンプルさ
単純なランダムサンプリングでは、母集団の各要素を個別に識別して選択する必要がありますが、体系的なサンプリングでは、サンプリング間隔規則に基づいてすべての個人を選択します。 母集団のサイズが小さい場合、または個々のサンプルのサイズとその数が比較的少ない場合、ランダムサンプリングが最良の結果を提供します。 ただし、必要なサンプルサイズが大きくなり、研究者が母集団から複数のサンプルを作成する必要があるため、これは非常に時間と費用がかかり、そのような状況では体系的なサンプリングが好ましい方法になります。
パターンの存在
データにパターンがない場合、体系的なサンプリングは単純なランダムサンプリングよりも優れています。 ただし、母集団がランダムでない場合、研究者は同じ特性を示すサンプルの要素を選択するリスクを負います。 たとえば、工場内の8つごとのウィジェットが特定の誤動作により破損した場合、研究者は単純なランダムサンプリングよりも体系的なサンプリングでこれらの壊れたウィジェットを選択する可能性が高く、結果として偏ったサンプルになります。
データ操作
データ操作のリスクが低い場合は、単純なランダムサンプリングよりも体系的なサンプリングの方が適しています。 研究者が間隔の長さを操作して目的の結果を得ることができる場合にこのようなリスクが高い場合は、単純なランダムサンプリング手法がより適切です。
