Suponha que você seja um executivo de marketing tentando descobrir a melhor maneira de anunciar uma nova barra de chocolate. Você tem três possíveis slogans para escolher e deseja testá-los. Obviamente, você não pode testar os slogans em todos no mundo, então você precisa selecionar uma população de amostra para teste. Uma técnica comum para amostrar pessoas é chamada de "amostragem aleatória simples".
Aleatoriedade e amostras representativas
Amostragem aleatória simples significa que todos os membros da população têm chances iguais de serem incluídos no estudo. No exemplo da barra de chocolate, isso significa que se o escopo de sua população de estudo for todo Estados Unidos, uma adolescente no Maine teria a mesma chance de ser incluída como uma avó em Arizona. Esta é uma grande vantagem, porque uma amostra verdadeiramente aleatória será mais representativa da população. Se você selecionar aleatoriamente, haverá menos chance de viés de amostragem. É muito improvável que você acabe falando apenas com homens brancos, por exemplo, o que pode levar a conclusões inadequadas sobre o melhor slogan.
Fácil em populações pequenas e definidas
Se você é um executivo de marketing interessado em vender sua barra de chocolate apenas em uma escola específica, a amostragem aleatória simples tem outra grande vantagem: será muito fácil. A amostragem aleatória é muito conveniente ao trabalhar com pequenas populações que já foram identificadas e listadas. Em uma escola de ensino médio, por exemplo, a população seria a lista de alunos matriculados do diretor. Para obter uma amostra aleatória, tudo o que você precisa fazer é numerar os alunos listados e usar um gerador de números aleatórios para selecionar alguns deles para o estudo. Claro, seus resultados apenas diriam o quão bem o slogan funcionou naquela escola, não em todo o país.
Dificuldades com grandes populações
A utilidade da amostragem aleatória simples com pequenas populações é, na verdade, uma desvantagem com grandes populações. Dar a cada membro da população uma chance igual de inclusão em uma pesquisa requer uma lista completa e precisa dos membros da população, e isso simplesmente não é possível em uma nação inteira ou no mundo inteiro. Mesmo se você tivesse uma lista perfeita, seria muito difícil entrar em contato com avós no Arizona e adolescentes no Maine. Conseqüentemente, a amostragem aleatória simples raramente é simples e, muitas vezes, demorada e entediante.
Segmentos de população ausentes
A amostragem aleatória simples pode fornecer uma imagem muito precisa de como seu slogan se comporta com a pessoa média, mas não fornece informações detalhadas sobre grupos específicos de pessoas. Por exemplo, suponha que você queira saber como seus slogans da barra de chocolate funcionam com homens solteiros que jogam tênis, com idades entre 18 e 45 anos. Uma amostra aleatória simples de toda a população pode incluir apenas um ou dois deles, então não vai te dizer nada. Para obter essas informações, você precisaria de uma técnica diferente, como amostragem intencional.