Předpokládejme, že jste marketingový manažer a snažíte se přijít na nejlepší způsob inzerce nové cukrárny. Máte na výběr ze tří potenciálních sloganů a chcete je vyzkoušet. Je zřejmé, že nemůžete otestovat slogany všech na světě, takže je třeba vybrat vzorek populace pro testování. Jedna běžná technika vzorkování lidí se nazývá „jednoduchý náhodný výběr vzorků“.
Náhodnost a reprezentativní vzorky
Jednoduché náhodné vzorkování znamená, že každý člen populace má stejnou šanci být zahrnut do studie. V příkladu cukrárny to znamená, že pokud je rozsah vaší studijní populace celý Ve Spojených státech by měl teenager v Maine stejnou šanci na zařazení jako babička Arizona. To je velká výhoda, protože skutečně náhodný vzorek bude reprezentativnější pro populaci. Pokud vyberete náhodně, je menší pravděpodobnost vzorkování zkreslení. Je velmi nepravděpodobné, že byste nakonec mluvili pouze s bílými muži, což by mohlo vést k nesprávným závěrům o nejlepším sloganu.
Snadné v malých, definovaných populacích
Pokud jste marketingovým manažerem, který má zájem prodávat tyčinku pouze na jedné konkrétní střední škole, má jednoduchý náhodný výběr další velkou výhodu: bude to velmi snadné. Náhodné vzorkování je velmi výhodné při práci s malými populacemi, které již byly identifikovány a uvedeny na seznamu. Například na střední škole by populace byla seznamem ředitelů zapsaných studentů. Chcete-li odebrat náhodný vzorek, vše, co byste museli udělat, je očíslovat uvedené studenty a pomocí generátoru náhodných čísel vybrat několik z nich pro studium. Vaše výsledky vám samozřejmě řeknou jen to, jak dobře fungoval slogan na té střední škole, ne po celé zemi.
Potíže s velkými populacemi
Užitečnost jednoduchého náhodného vzorkování s malými populacemi je ve skutečnosti nevýhodou pro velké populace. Poskytnout všem členům populace stejnou šanci na zařazení do průzkumu vyžaduje mít úplný a přesný seznam členů populace, a to prostě není možné v rámci celého národa nebo světa. I kdybyste měli dokonalý seznam, bylo by velmi obtížné kontaktovat babičky v Arizoně a dospívající v Maine. V důsledku toho je jednoduchý náhodný výběr zřídka jednoduchý a často časově náročný a zdlouhavý.
Chybějící segmenty populace
Jednoduché náhodné vzorkování vám může poskytnout velmi přesný obrázek o tom, jak váš slogan funguje u průměrného člověka, ale neposkytne vám podrobné informace o konkrétních skupinách lidí. Předpokládejme například, že chcete vědět, jak fungují vaše slogany cukrárny s muži hrajícími tenis ve věku 18 až 45 let. Jednoduchý náhodný vzorek celé populace může zahrnovat pouze jeden nebo dva z nich, takže vám nic neřekne. Chcete-li získat tyto informace, budete potřebovat jinou techniku, například účelové vzorkování.