Bajo un muestreo aleatorio simple, una muestra de artículos se elige aleatoriamente de una población, y cada artículo tiene la misma probabilidad de ser elegido. El muestreo aleatorio simple utiliza una tabla de números aleatorios o un generador electrónico de números aleatorios para seleccionar elementos para su muestra. El muestreo sistemático implica seleccionar elementos de una población ordenada utilizando un intervalo de omisión o muestreo. El uso del muestreo sistemático es más apropiado en comparación con el muestreo aleatorio simple cuando el presupuesto de un proyecto es ajustado y requiere simplicidad en la ejecución y comprensión de los resultados de un estudio. El muestreo sistemático es mejor que el muestreo aleatorio cuando los datos no exhiben patrones y existe un bajo riesgo de manipulación de datos por parte de un investigador.
Simplicidad de ejecución
El muestreo aleatorio simple requiere que cada elemento de la población se identifique y seleccione por separado, mientras que el muestreo sistemático se basa en una regla de intervalo de muestreo para seleccionar a todos los individuos. Si el tamaño de la población es pequeño o el tamaño de las muestras individuales y su número es relativamente pequeño, el muestreo aleatorio proporciona los mejores resultados. Sin embargo, a medida que aumenta el tamaño de la muestra requerida y un investigador necesita crear múltiples muestras de la población, esto puede llevar mucho tiempo y ser costoso, lo que hace que el muestreo sistemático sea un método preferido en tales circunstancias.
Presencia de patrón
El muestreo sistemático es mejor que el muestreo aleatorio simple cuando no hay un patrón en los datos. Sin embargo, si la población no es aleatoria, un investigador corre el riesgo de seleccionar elementos para la muestra que exhiban las mismas características. Por ejemplo, si cada octavo widget en una fábrica se dañó debido a un cierto mal funcionamiento de la máquina, es más probable que un investigador seleccione estos widgets rotos con un muestreo sistemático que con un muestreo aleatorio simple, lo que resulta en una muestra sesgada.
Manipulación de datos
El muestreo sistemático es preferible al muestreo aleatorio simple cuando existe un bajo riesgo de manipulación de datos. Si dicho riesgo es alto cuando un investigador puede manipular la longitud del intervalo para obtener los resultados deseados, una técnica de muestreo aleatorio simple sería más apropiada.
