Припустимо, ви менеджер з маркетингу, намагаючись з’ясувати найкращий спосіб рекламувати нову цукерку. У вас є три потенційні гасла на вибір, і ви хочете випробувати їх. Очевидно, що ви не можете перевірити гасла на всіх у світі, тому вам потрібно вибрати вибіркову сукупність для тестування. Одним із загальноприйнятих методів відбору проб людей називають "просту випадкову вибірку".
Випадковість та репрезентативні зразки
Проста випадкова вибірка означає, що кожен представник популяції має рівні шанси бути включеним у дослідження. У прикладі з цукерками це означає, що якщо обсяг вашої досліджуваної сукупності весь Сполучені Штати, підліток у штаті Мен би мав такі самі шанси бути включеним до бабусі Арізона. Це є великою перевагою, оскільки справді випадкова вибірка буде більш репрезентативною для сукупності. Якщо вибрати випадковим чином, менше шансів відхилити вибірку. Навряд чи ви в кінцевому підсумку поговорили б лише з білими чоловіками, наприклад, що може призвести до неправильних висновків щодо найкращого гасла.
Легко в невеликих, визначених групах населення
Якщо ви менеджер з маркетингу, зацікавлені продати свою цукерку лише в одній середній школі, просте відбір вибірки має ще одну велику перевагу: це буде дуже просто. Випадкова вибірка дуже зручна при роботі з невеликими популяціями, які вже були визначені та перераховані. Наприклад, у середній школі населення буде списком зарахованих учнів. Щоб взяти випадкову вибірку, потрібно лише пронумерувати перелічених студентів та використати генератор випадкових чисел, щоб вибрати декілька з них для дослідження. Звичайно, ваші результати лише підкажуть, наскільки добре працював гасло у цій середній школі, а не по всій країні.
Труднощі з великим населенням
Корисність простої випадкової вибірки з невеликими популяціями насправді є недоліком для великої популяції. Щоб надати кожному представнику населення рівних шансів на включення в опитування, потрібно мати повний та точний список населення, а це просто неможливо для цілої нації чи світу. Навіть якби у вас був ідеальний список, з бабусями в Арізоні та підлітками в Мені було б дуже важко. Отже, просте випадкове відбір проб рідко буває простим, часто трудомістким і нудним.
Відсутні сегменти населення
Проста випадкова вибірка може дати вам дуже точну картину того, як ваш слоган працює з пересічною людиною, але вона не дасть вам детальної інформації про конкретні групи людей. Наприклад, припустимо, ви хочете знати, як працюють слогани вашої цукерки з одинокими чоловіками у віці від 18 до 45 років, які грають у теніс. Проста випадкова вибірка з усієї сукупності може включати лише одну або дві з них, тому вона нічого вам не скаже. Щоб отримати цю інформацію, вам знадобиться інша техніка, така як цілеспрямована вибірка.