W ramach prostego losowego próbkowania próbka elementów jest wybierana losowo z populacji, a każdy element ma równe prawdopodobieństwo wybrania. Proste losowe próbkowanie wykorzystuje tabelę liczb losowych lub elektroniczny generator liczb losowych do wyboru elementów do próbki. Systematyczne pobieranie próbek obejmuje wybieranie pozycji z uporządkowanej populacji przy użyciu przedziału pomijania lub próbkowania. Zastosowanie systematycznego próbkowania jest bardziej odpowiednie w porównaniu z prostym losowym próbkowaniem, gdy budżet projektu jest napięty i wymaga prostoty wykonania oraz zrozumienia wyników badania. Systematyczne próbkowanie jest lepsze niż próbkowanie losowe, gdy dane nie wykazują wzorców i istnieje małe ryzyko manipulacji danymi przez badacza.
Prostota wykonania
Proste losowe pobieranie próbek wymaga, aby każdy element populacji był oddzielnie identyfikowany i wybierany, podczas gdy systematyczne pobieranie próbek opiera się na regule odstępu próbkowania w celu wybrania wszystkich osobników. Jeśli wielkość populacji jest niewielka lub wielkość poszczególnych próbek, a ich liczba jest stosunkowo niewielka, losowe pobieranie próbek zapewnia najlepsze wyniki. Jednak wraz ze wzrostem wymaganej wielkości próby i badaczem musi utworzyć wiele próbek z populacji, może to być bardzo czasochłonne i kosztowne, co sprawia, że systematyczne pobieranie próbek jest preferowaną metodą w takich okolicznościach.
Obecność wzoru
Systematyczne próbkowanie jest lepsze niż proste losowe próbkowanie, gdy w danych nie ma wzorca. Jeśli jednak populacja nie jest przypadkowa, naukowiec ryzykuje wybranie elementów do próby, które wykazują te same cechy. Na przykład, jeśli co ósmy widget w fabryce został uszkodzony z powodu pewnej źle działającej maszyny, badacz jest bardziej prawdopodobne, że wybierze te zepsute widżety z systematycznym próbkowaniem niż z prostym losowym próbkowaniem, w wyniku czego próbka jest tendencyjna.
Manipulacja danymi
Systematyczne pobieranie próbek jest lepsze niż proste losowe pobieranie próbek, gdy ryzyko manipulacji danymi jest niskie. Jeśli takie ryzyko jest wysokie, gdy naukowiec może manipulować długością przedziału w celu uzyskania pożądanych wyników, bardziej odpowiednia byłaby prosta technika losowego próbkowania.
