Dans le cadre d'un échantillonnage aléatoire simple, un échantillon d'articles est choisi au hasard dans une population, et chaque article a une probabilité égale d'être choisi. L'échantillonnage aléatoire simple utilise une table de nombres aléatoires ou un générateur électronique de nombres aléatoires pour sélectionner les éléments de son échantillon. L'échantillonnage systématique consiste à sélectionner des éléments dans une population ordonnée à l'aide d'un saut ou d'un intervalle d'échantillonnage. L'utilisation d'un échantillonnage systématique est plus appropriée par rapport à un échantillonnage aléatoire simple lorsque le budget d'un projet est serré et nécessite une simplicité d'exécution et de compréhension des résultats d'une étude. L'échantillonnage systématique est meilleur que l'échantillonnage aléatoire lorsque les données ne présentent pas de tendances et que le risque de manipulation des données par un chercheur est faible.
Simplicité d'exécution
L'échantillonnage aléatoire simple nécessite 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 petit, l'échantillonnage aléatoire fournit les meilleurs résultats. Cependant, à mesure que la taille d'échantillon requise augmente et qu'un chercheur doit créer plusieurs échantillons à partir de la population, cela peut prendre beaucoup de temps et coûter cher, ce qui fait de l'échantillonnage systématique une méthode privilégiée dans de telles circonstances.
Présence de motif
L'échantillonnage systématique est meilleur que l'échantillonnage aléatoire simple lorsqu'il n'y a pas de modèle dans les données. Cependant, si la population n'est pas aléatoire, un chercheur court le risque de sélectionner des éléments de l'échantillon qui présentent les mêmes caractéristiques. Par exemple, si chaque huitième widget dans une usine a été endommagé en raison d'une certaine machine défectueuse, un chercheur est plus susceptible de sélectionner ces widgets cassés avec un échantillonnage systématique qu'avec un échantillonnage aléatoire simple, résultant en un échantillon biaisé.
Manipulation de données
L'échantillonnage systématique est préférable à un 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.
