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L'échantillonnage aléatoire simple mesure statistiquement un sous-ensemble d'individus sélectionnés dans un groupe ou une population plus important afin d'obtenir une réponse approximative de l'ensemble du groupe. Contrairement à d'autres formes de techniques d'arpentage, l'échantillonnage aléatoire simple est une approche impartiale pour recueillir les réponses d'un grand groupe. Parce que les individus qui composent le sous-ensemble sont choisis au hasard, chaque individu dans l'ensemble de la population a la même probabilité d'être sélectionné. Cela crée, dans la plupart des cas, un sous-ensemble équilibré qui présente le plus grand potentiel pour représenter le groupe dans son ensemble.

Bien qu'il y ait des avantages distincts à utiliser un échantillon aléatoire simple dans la recherche, il présente des inconvénients inhérents. Ces inconvénients comprennent le temps nécessaire pour rassembler la liste complète d'une population spécifique, le capital nécessaire pour récupérer et contacter cette liste et le biais qui pourrait se produire lorsque l'échantillon n'est pas assez grand pour représenter adéquatement la population entière.

Temps et coûts

Dans l'échantillonnage aléatoire simple, une mesure statistique précise d'une population importante ne peut être obtenue que lorsqu'une liste complète de la population entière à étudier est disponible. Dans certains cas, les détails sur une population d'étudiants dans une université ou un groupe d'employés dans une entreprise spécifique sont accessibles par l'intermédiaire de l'organisation qui relie chaque population. Cependant, accéder à la liste complète peut présenter des défis. Certaines universités ou collèges ne sont pas disposés à fournir une liste complète d'étudiants ou de professeurs pour la recherche. De même, certaines entreprises peuvent ne pas vouloir ou être en mesure de transmettre des informations sur les groupes d'employés en raison des politiques de confidentialité.

Lorsqu'une liste complète d'une plus grande population n'est pas disponible, les personnes qui tentent de produire un échantillonnage aléatoire simple doivent recueillir des informations provenant d'autres sources. Si elles sont accessibles au public, des listes de sous-ensembles plus petites peuvent être utilisées pour recréer une liste complète d'une population plus importante, mais cette stratégie prend du temps à compléter. Les organisations qui conservent des données sur les étudiants, les employés et les consommateurs individuels imposent souvent de longs processus de récupération qui peuvent bloquer la capacité d'une personne à obtenir les informations les plus précises sur l'ensemble de la population.

En plus du temps nécessaire pour recueillir des informations auprès de diverses sources, le processus peut coûter une entreprise ou une personne importante. La récupération d'une liste complète d'une population ou de listes de sous-ensembles plus petites provenant d'un fournisseur de données tiers peut nécessiter un paiement chaque fois que des données de population sont fournies. Si l'échantillon n'est pas assez grand pour représenter les vues de l'ensemble de la population au cours du premier cycle d'échantillonnage aléatoire simple, l'achat de listes ou de bases de données supplémentaires peut être prohibitif.

Biais dans l'échantillonnage aléatoire

Bien que l'échantillonnage aléatoire simple soit conçu comme une approche non biaisée de l'arpentage, un biais de sélection d'échantillon peut se produire. Quand un échantillon de la population plus large n'est pas suffisamment inclusif, la représentation de l'ensemble de la population est faussée et nécessite des techniques d'échantillonnage supplémentaires. Pour éviter les biais, les chercheurs doivent obtenir des réponses d'un nombre suffisant de répondants, ce qui peut ne pas être possible en raison de contraintes de temps ou de budget.