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Amostragem aleatória simples mede estatisticamente um subconjunto de indivíduos selecionados de um grupo maior ou população para aproximar uma resposta de todo o grupo. Ao contrário de outras formas de técnicas de levantamento, a amostragem aleatória simples é uma abordagem imparcial para obter as respostas de um grande grupo. Uma vez que os indivíduos que compõem o subconjunto são escolhidos aleatoriamente, cada indivíduo no grande conjunto de populações tem a mesma probabilidade de ser selecionado. Isso cria, na maioria dos casos, um subconjunto equilibrado que traz o maior potencial para representar o grupo maior como um todo.

Embora existam vantagens distintas ao usar uma amostra aleatória simples na pesquisa, ela possui desvantagens inerentes. Essas desvantagens incluem o tempo necessário para reunir a lista completa de uma população específica, o capital necessário para recuperar e contatar essa lista e o viés que pode ocorrer quando o conjunto de amostras não é suficientemente grande para representar adequadamente a população total.

Tempo e custos

Na amostragem aleatória simples, uma medida estatística precisa de uma grande população só pode ser obtida quando uma lista completa de toda a população a ser estudada está disponível. Em alguns casos, os acessos de informações sobre uma população de estudantes de uma universidade ou de um grupo de funcionários em uma empresa específica são acessíveis através da organização que conecta cada população. No entanto, obter acesso à lista completa pode apresentar desafios. Algumas universidades ou colégios não estão dispostos a fornecer uma lista completa de estudantes ou professores de pesquisa. Da mesma forma, empresas específicas podem não estar dispostas ou capazes de entregar informações sobre grupos de funcionários devido a políticas de privacidade.

Quando uma lista completa de uma população maior não está disponível, indivíduos que tentam produzir amostragem aleatória simples devem coletar informações de outras fontes. Se estiver disponível publicamente, listas de subconjuntos menores podem ser usadas para recriar uma lista completa de uma população maior, mas essa estratégia leva tempo para ser concluída. As organizações que mantêm dados sobre estudantes, funcionários e consumidores individuais geralmente impõem longos processos de recuperação que podem prejudicar a capacidade de uma pessoa obter a informação mais precisa em todo o conjunto de pessoas.

Além do tempo necessário para coletar informações de várias fontes, o processo pode custar a uma empresa ou a um indivíduo uma quantidade substancial de capital. Recuperar uma lista completa de uma população ou listas de subconjuntos menores de um provedor de dados de terceiros pode exigir o pagamento cada vez que os dados da população são fornecidos. Se a amostra não for grande o suficiente para representar as visualizações de toda a população durante a primeira rodada de amostragem aleatória simples, a compra de listas ou bancos de dados adicionais pode ser proibitiva.

Bias na amostragem aleatória

Embora a amostragem aleatória simples seja uma abordagem imparcial para o levantamento, pode ocorrer um viés de seleção da amostra. Quando um conjunto de amostras da população maior não é suficientemente inclusivo, a representação da população total é desviada e requer técnicas adicionais de amostragem. Para garantir que um viés não ocorra, os pesquisadores devem adquirir respostas de um número adequado de entrevistados, o que pode não ser possível devido a restrições de tempo ou orçamento.