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Dans le cadre d'un échantillonnage aléatoire simple, un échantillon d'éléments est choisi au hasard dans une population et chaque élément a une probabilité égale d'être choisi. L'échantillonnage aléatoire simple utilise un tableau de nombres aléatoires ou un générateur de nombres aléatoires électroniques pour sélectionner des éléments pour son échantillon. L'échantillonnage systématique consiste à sélectionner des éléments d'une population ordonnée en utilisant un saut ou un intervalle d'échantillonnage. L'utilisation de l'échantillonnage systématique est plus appropriée que l'échantillonnage aléatoire simple lorsque le budget d'un projet est serré et nécessite une exécution simple et la compréhension des résultats d'une étude. L'échantillonnage systématique est préférable à l'échantillonnage aléatoire lorsque les données ne présentent pas de modèles et qu'il y a un faible risque de manipulation des données par un chercheur.

Simplicité d'exécution

L'échantillonnage aléatoire simple exige que chaque élément de la population soit identifié et sélectionné séparément, tandis que l'échantillonnage systématique repose sur une règle d'intervalle d'échantillonnage pour sélectionner tous les individus. Si la taille de la population est petite ou la taille des échantillons individuels et que leur nombre est relativement faible, l'échantillonnage aléatoire donne les meilleurs résultats. Cependant, à mesure que la taille de l'échantillon nécessaire augmente et qu'un chercheur doit créer plusieurs échantillons auprès de la population, cela peut prendre beaucoup de temps et être coûteux, ce qui fait de l'échantillonnage systématique une méthode privilégiée dans de telles circonstances.

Présence du motif

L'échantillonnage systématique est préférable à l'échantillonnage aléatoire simple lorsqu'il n'y a pas de motif dans les données. Cependant, si la population n'est pas aléatoire, un chercheur court le risque de sélectionner des éléments pour l'échantillon qui présentent les mêmes caractéristiques. Par exemple, si un huitième widget d'une usine était endommagé en raison d'un dysfonctionnement de la machine, un chercheur est plus susceptible de sélectionner ces widgets cassés avec un échantillonnage systématique qu'avec un échantillonnage aléatoire simple, ce qui entraîne un échantillon biaisé.

Manipulation des données

L'échantillonnage systématique est préférable à l'échantillonnage aléatoire simple lorsqu'il existe un faible risque de manipulation des données. Si un tel risque est élevé lorsqu'un chercheur peut manipuler la longueur de l'intervalle pour obtenir les résultats souhaités, une technique d'échantillonnage aléatoire simple serait plus appropriée.