תחת דגימה אקראית פשוטה, מדגם של פריטים נבחר באופן אקראי מתוך אוכלוסייה, ולכל פריט יש סבירות שווה להיבחר. דגימה אקראית פשוטה משתמשת בטבלה של מספרים אקראיים או במחולל מספרים אקראיים אלקטרוניים כדי לבחור פריטים לדוגמה שלה. דגימה שיטתית כוללת בחירת פריטים מאוכלוסייה מסודרת באמצעות מרווח דילוג או דגימה. השימוש בדגימה שיטתית מתאים יותר בהשוואה לדגימה אקראית פשוטה כאשר תקציב הפרויקט הוא הדוק ודורש פשטות בביצוע והבנת תוצאות המחקר. דגימה שיטתית טובה יותר מדגימה אקראית כאשר נתונים אינם מציגים דפוסים ויש סיכון נמוך למניפולציה של נתונים על ידי חוקר.
פשטות ביצוע
דגימה אקראית פשוטה מחייבת לזהות ולהיבחר בנפרד של כל מרכיב באוכלוסייה, בעוד שדגימה שיטתית מסתמכת על כלל מרווח דגימה כדי לבחור את כל הפרטים. אם גודל האוכלוסייה קטן או גודל המדגמים הבודדים ומספרם קטן יחסית, דגימה אקראית מספקת את התוצאות הטובות ביותר. עם זאת, ככל שגודל המדגם הנדרש גדל וחוקר צריך ליצור דגימות מרובות מהאוכלוסייה, זה יכול להיות זמן רב ויקר מאוד, מה שהופך את הדגימה השיטתית לשיטה מועדפת בנסיבות כאלה.
נוכחות דפוסית
דגימה שיטתית טובה יותר מדגימה אקראית פשוטה כשאין דפוס בנתונים. עם זאת, אם האוכלוסייה אינה אקראית, חוקר מסתכן בבחירת אלמנטים למדגם המציגים אותם מאפיינים. לדוגמה, אם כל ווידג'ט שמיני במפעל נפגע כתוצאה ממכונה תקינה מסוימת, סביר יותר לחוקר לבחור יישומונים שבורים אלה עם דגימה שיטתית מאשר באמצעות דגימה אקראית פשוטה, וכתוצאה מכך מדגם מוטה.
מניפולציה של נתונים
עדיף דגימה שיטתית על דגימה אקראית פשוטה כאשר קיים סיכון נמוך למניפולציה של נתונים. אם סיכון כזה הוא גבוה כאשר חוקר יכול לתפעל את אורך המרווח כדי להשיג תוצאות רצויות, טכניקת דגימה אקראית פשוטה תהיה מתאימה יותר.
