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Il semplice campionamento casuale è la forma di campionamento più semplice e può essere un componente di metodi di campionamento più precisi e più complessi. Il criterio per prendere un semplice campione casuale, a differenza di un campione casuale sistematico, è che ciascuna persona scelta per partecipare deve essere scelto senza alcuna polarizzazione. Non c'è spazio per una sola eccezione nel campionamento.

Una definizione comunemente usata è che tutti i partecipanti a un sondaggio sono scelti da un cappello. Non importa quanto sia grande o quanto piccola la popolazione da cui sono stati prelevati i campioni, ogni membro di quella popolazione ha la stessa possibilità che tutti gli altri siano selezionati. Pertanto, se si dovesse prendere un semplice campione casuale di 100 studenti in una scuola media con una popolazione di 1 000, allora ogni studente dovrebbe avere uno in 10 possibilità di essere selezionato.

Con un semplice campione casuale, c'è spazio per errore rappresentato da una varianza più e meno. Ad esempio, se nella stessa scuola superiore dovesse essere fatto un sondaggio per determinare quanti studenti sono a sinistra, un campionamento casuale può determinare che otto dei 100 campionati siano a sinistra. La conclusione sarebbe che l'8% della popolazione studentesca della scuola superiore è a sinistra, quando in realtà la media globale sarebbe più vicina al 10%.

Lo stesso vale indipendentemente dall'oggetto. Un sondaggio sulla percentuale della popolazione studentesca che ha occhi verdi, fisicamente inesperti o che fa parte della comunità gay o lesbica, avrebbe un'elevata probabilità matematica basata su una semplice indagine casuale ma sempre con un plus o meno varianza. L'unico modo per avere un tasso di precisione del 100% sarebbe quello di esaminare tutti i 1 000 studenti che, se possibile, sarebbero impraticabili.

In una scala più ampia, come le indagini elettorali, prendendo un sondaggio di tutti i possibili elettori diventa fisicamente impossibile. Un campione casuale sistematico è più efficiente poiché i modelli nascosti all'interno di una popolazione di campioni possono essere determinati in modo più efficace.

Con questo metodo viene scelto il primo soggetto da esaminare - diciamo il sesto studente il cui nome appare in ordine alfabetico - seguito da una progressione matematica di ogni decimo studente il cui nome viene visualizzato successivamente. Non importa se quel primo studente sia a sinistra oa destra. Rimane un valido primo argomento di indagine poiché è stato scelto in modo casuale. Un ricercatore avrebbe potuto scegliere il quinto o il settimo studente basato sul cognome.

È anche simile al metodo della lotteria, dal momento che il primo nome non viene dai primi 10 o primi 100, ma viene selezionato casualmente da tutta la popolazione studentesca di 1, 000. Alla fine della selezione alfabetica, l'indagine risale alla prima lettera dell'alfabeto, pertanto andando in pieno cerchio.

In uno studio cieco, il ricercatore non saprebbe ancora chi sono gli studenti da tenere sotto inchiesta, ma a causa della progressione basata su ciascun studente selezionato in base ai suoi nomi, i nomi non vengono più scelti da un cappello.