Претпоставимо да сте директор маркетинга и покушавате да откријете најбољи начин оглашавања нове бомбоне. На располагању су вам три потенцијална слогана која желите да испробате. Очигледно је да не можете тестирати слогане на свима на свету, тако да морате да одаберете популацију узорака за тестирање. Једна уобичајена техника узорковања људи назива се „једноставно случајно узорковање“.
Случајност и репрезентативни узорци
Једноставно насумично узорковање значи да сваки члан популације има једнаке шансе да буде укључен у студију. У примеру слаткиша то значи да ако је опсег ваше истраживане популације цео Сједињене Државе, тинејџер у Мејну имао би исту шансу да буде укључен као бака Аризона. То је велика предност, јер ће заиста случајан узорак бити репрезентативнији за популацију. Ако изаберете случајним одабиром, мања је шанса за пристрасност узорковања. Врло је мало вероватно да бисте на крају разговарали само са белцима, што би могло довести до неправилних закључака о најбољем слогану.
Лако у малим, дефинисаним популацијама
Ако сте маркетиншки директор и желите да своју бомбону продате само у једној одређеној средњој школи, једноставно случајно узимање узорака има још једну велику предност: биће врло лако. Случајно узорковање је врло погодно када се ради са малим популацијама које су већ идентификоване и наведене. На пример, у средњој школи би популација била директорска листа уписаних ученика. Да бисте узели случајни узорак, све што треба да урадите је да нумеришете наведене студенте и да помоћу генератора случајних бројева одаберете неколико њих за студију. Наравно, ваши резултати само би вам рекли колико је слоган добро функционисао у тој средњој школи, а не широм земље.
Потешкоће са великом популацијом
Корисност једноставног случајног узорковања код малих популација заправо је недостатак код великих популација. Давање свих припадника популације једнаких шанси за укључивање у анкету захтева поседовање потпуне и тачне листе чланова популације, а то једноставно није могуће у читавој нацији или свету. Чак и да имате савршену листу, било би врло тешко контактирати баке у Аризони и тинејџере у Мејну. Због тога је једноставно случајно узорковање ретко једноставно, често дуготрајно и заморно.
Недостају сегменти становништва
Једноставно насумично узорковање може вам дати врло тачну слику о томе како се ваш слоган понаша са просечном особом, али вам неће пружити детаљне информације о одређеним групама људи. На пример, претпоставимо да желите да знате како слогани ваших слаткиша раде са самцима који играју тенис у доби од 18 до 45 година. Једноставни случајни узорак целокупне популације може обухватати само једног или два, тако да вам неће ништа рећи. Да бисте добили те информације, требаће вам другачија техника, као што је наменско узорковање.