Quando é melhor usar amostragem aleatória simples versus amostragem sistemática?

Na amostragem aleatória simples, uma amostra de itens é escolhida aleatoriamente de uma população, e cada item tem uma probabilidade igual de ser escolhido. A amostragem aleatória simples usa uma tabela de números aleatórios ou um gerador eletrônico de números aleatórios para selecionar itens para sua amostra. Por exemplo, a loteria opera com base em uma amostragem aleatória simples, com todos os números tendo a mesma probabilidade de serem escolhidos. Enquanto isso, a amostragem sistemática envolve a seleção de itens de uma população ordenada usando um salto ou intervalo de amostragem. Isso significa que cada ” n th” amostra de dados é escolhido em um grande conjunto de dados. O uso de amostragem sistemática é mais apropriado em comparação com a amostragem aleatória simples quando o orçamento de um projeto é apertado e requer simplicidade na execução e compreensão dos resultados de um estudo. A amostragem sistemática é melhor do que a amostragem aleatória quando os dados não exibem padrões e há um baixo risco de manipulação de dados por um pesquisador, já que geralmente é um método de amostragem mais barato e direto.

Simplicidade de execução

A amostragem aleatória simples requer que cada elemento da população seja identificado e selecionado separadamente, enquanto a amostragem sistemática depende de uma regra de intervalo de amostragem para selecionar todos os indivíduos. Se o tamanho da população for pequeno ou o tamanho das amostras individuais e seu número for relativamente pequeno, a amostragem aleatória fornece os melhores resultados, uma vez que todos os candidatos têm chances iguais de serem escolhidos. No entanto, conforme o tamanho da amostra necessário aumenta e um pesquisador precisa criar várias amostras da população, isso pode ser muito demorado e caro. Como resultado, a amostragem sistemática torna-se o método preferido em tais circunstâncias.

Presença de Padrão

A amostragem sistemática é melhor do que a amostragem aleatória simples quando não há padrão nos dados. Porém, se a população não for aleatória, o pesquisador corre o risco de selecionar para a amostra elementos que apresentem as mesmas características. Por exemplo, se cada oitavo widget em uma fábrica foi danificado devido a uma determinada máquina com defeito, é mais provável que um pesquisador selecione esses widgets quebrados com amostragem sistemática do que com amostragem aleatória simples, resultando em uma amostra enviesada.

Manipulação de dados

Ao decidir quando você usaria a amostragem sistemática, é importante considerar que sempre há o risco de manipulação que representa uma ameaça para a execução de um estudo informativo e claro. Nesse sentido, nos casos em que há um baixo risco de manipulação de dados, a amostragem sistemática é preferível à amostragem aleatória simples para sua facilidade de uso. No entanto, se esse risco for alto quando um pesquisador pode manipular a duração do intervalo para obter os resultados desejados – por exemplo, ser capaz de alterar a cada 100 número sendo puxado em uma amostra sistemática – uma técnica de amostragem aleatória simples seria mais apropriada.