a:

Sampel mudah rawak secara statistik mengukur subset individu yang dipilih dari kumpulan atau populasi yang lebih besar untuk menghampiri tindak balas dari keseluruhan kumpulan. Tidak seperti teknik pengukuran lain, pensampelan rawak mudah adalah pendekatan yang tidak berat sebelah untuk mendapatkan maklum balas daripada kumpulan besar. Oleh kerana individu yang membentuk subset dipilih secara rawak, setiap individu dalam kumpulan populasi yang besar mempunyai kebarangkalian yang sama dipilih. Ini mencipta, dalam kebanyakan kes, subset seimbang yang membawa potensi terbesar untuk mewakili kumpulan yang lebih besar secara keseluruhan.

Walaupun terdapat kelebihan tersendiri untuk menggunakan sampel rawak mudah dalam penyelidikan, ia mempunyai kelemahan yang wujud. Kelemahan ini termasuk masa yang diperlukan untuk mengumpulkan senarai penuh penduduk tertentu, modal yang diperlukan untuk mendapatkan dan menghubungi senarai dan kecenderungan yang mungkin berlaku apabila set sampel tidak cukup besar untuk mewakili penduduk sepenuhnya.

Masa dan Kos

Dalam pensampelan mudah rawak, ukuran statistik yang tepat bagi populasi yang besar hanya boleh didapati apabila senarai penuh dari keseluruhan populasi yang dipelajari boleh didapati. Dalam sesetengah keadaan, butiran mengenai populasi pelajar di universiti atau sekumpulan pekerja di syarikat tertentu boleh diakses melalui organisasi yang menghubungkan setiap populasi. Walau bagaimanapun, mendapat akses ke senarai penuh boleh memberikan cabaran. Sesetengah universiti atau kolej tidak bersedia menyediakan senarai penuh pelajar atau fakulti untuk penyelidikan. Begitu juga, syarikat-syarikat tertentu mungkin tidak bersedia atau dapat menyerahkan maklumat mengenai kumpulan pekerja disebabkan oleh dasar privasi.

Apabila senarai penuh populasi yang lebih besar tidak tersedia, individu yang cuba menghasilkan persampelan rawak mudah mesti mengumpulkan maklumat dari sumber lain. Sekiranya tersedia secara terbuka, senarai subset yang lebih kecil boleh digunakan untuk mencipta senarai lengkap populasi yang lebih besar, tetapi strategi ini memerlukan masa untuk diselesaikan. Organisasi yang menyimpan data mengenai pelajar, pekerja dan pengguna individu sering mengenakan proses pengambilan yang panjang yang dapat menahan keupayaan seseorang untuk mendapatkan maklumat yang paling tepat mengenai keseluruhan populasi.

Sebagai tambahan kepada masa yang diambil untuk mengumpulkan maklumat dari pelbagai sumber, proses itu mungkin membebankan syarikat atau individu modal yang besar. Mendapatkan senarai lengkap bagi populasi atau senarai kecil yang lebih kecil dari pembekal data pihak ketiga mungkin memerlukan pembayaran setiap kali data populasi disediakan. Sekiranya sampel tidak cukup besar untuk mewakili pandangan keseluruhan penduduk semasa pusingan pertama persampelan mudah rawak, pembelian senarai atau pangkalan data tambahan boleh menjadi larangan.

Bias dalam Perampingan Rawak

Walaupun persampelan rawak mudah dimaksudkan untuk menjadi pendekatan yang tidak berat sebelah terhadap ukur, pemilihan sampel bias dapat terjadi. Apabila satu set sampel populasi yang lebih besar tidak mencukupi, perwakilan penduduk penuh tidak mencukupi dan memerlukan teknik pensampelan tambahan. Untuk memastikan kecenderungan tidak berlaku, penyelidik mesti memperoleh respons daripada bilangan responden yang mencukupi, yang mungkin tidak mungkin disebabkan kekangan masa atau anggaran.