Kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên có hệ thống

Khái niệm
Systematic Random Sampling, hay kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên có hệ thống, là một kỹ thuật chọn mẫu dựa theo xác suất, trong đó tất cả mẫu trong danh sách được liệt kê theo một thứ tự số. Sau đó, tùy vào quy mô mẫu và các yếu tố nghiên cứu mà quyết định khoảng cách chọn các mẫu.

Ví dụ
Một doanh nghiệp muốn khảo sát mức độ hài lòng của người dùng app mobile do doanh nghiệp phát triển. Bởi họ có dữ liệu của tất cả người dùng  đã cài đặt ứng dụng, việc chiêu mộ người dùng tham gia khảo sát bằng cách chọn những người dùng đứng ở vị trí hàng tròn trăm (100, 200, 300...) trong danh sách người dùng.

Ưu điểm
- Nhanh và dễ thực hiện: đặc biệt khi mẫu đã được sắp xếp theo một danh sách có sẵn
- Mẫu có thể có đủ tính đại diện: nếu danh sách mẫu được sắp xếp một cách ngẫu nhiên hoặc theo một thứ tự không liên quan đến biến số nghiên cứu, mẫu nghiên cứu thường có tính đại diện cao cho toàn bộ nhóm/cộng đồng

Nhược điểm
- Khó đánh giá sai số lấy mẫu: việc ước tính mức độ sai số phức tạp hơn so với các phương pháp khác
- Không linh hoạt: phương pháp đòi hỏi danh sách mẫu phải được sắp xếp sẵn, tuy nhiên nó có thể không phù hợp với tất cả tình huống
- Mẫu thiếu tính đại diện: trong trường hợp có sự tuần hoàn trong danh sách mẫu (ví dụ: cứ mỗi 10 người thì có 1 người có đặc điểm nhất định), việc mẫu nghiên cứu chưa đủ tính đại diện có thể xảy ra

Ứng dụng trong UX Research
Phương pháp chọn mẫu này có thể được ứng dụng khi nhóm nghiên cứu đã có sẵn danh sách khách hàng hoặc người dùng sử dụng ứng dụng, giúp cho việc triển khai nghiên cứu nhanh chóng hơn. Tuy nhiên, nếu danh sách khách hàng/người dùng đã được sắp xếp theo thứ tự có liên quan đến biến nghiên cứu (ví dụ: theo tần suất sử dụng sản phẩm), đầu ra nghiên cứu có thể bị thiên vị.

‍