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साधारण यादृच्छिक नमूना एक बड़ी आबादी से एक छोटे नमूना आकार को नष्ट करने के लिए एक विधि है और इसे बड़े समूह के बारे में शोध और सामान्यीकरण करने के लिए उपयोग किया जाता है। यह कई विधियों में से एक है सांख्यिकीविदों और शोधकर्ता एक बड़ी आबादी से एक नमूना निकालने के लिए उपयोग करते हैं; अन्य विधियों में स्तरीकृत यादृच्छिक नमूना और संभावना नमूना शामिल हैं। साधारण यादृच्छिक नमूने के फायदे में इसकी आसानी उपयोग और इसकी बड़ी आबादी का सटीक प्रतिनिधित्व शामिल है।

शोधकर्ताओं ने एक बड़ी आबादी की संपूर्ण सूची प्राप्त करके और फिर यादृच्छिक, विशिष्ट व्यक्तियों के नमूने को चुनने के लिए एक सरल यादृच्छिक नमूना तैयार किया। साधारण यादृच्छिक नमूने के साथ, बड़ी आबादी के प्रत्येक सदस्य का चयन होने का एक समान अवसर है

शोधकर्ताओं के पास एक साधारण यादृच्छिक नमूना बनाने के दो तरीके हैं। एक मैनुअल लॉटरी विधि है बड़ी आबादी समूह के प्रत्येक सदस्य को एक संख्या सौंपी जाती है। इसके बाद, नमूना समूह को शामिल करने के लिए संख्या यादृच्छिक रूप से तैयार की जाती है उदाहरण के लिए, यदि बड़ी आबादी में 1, 000 सदस्यों की संख्या है, और शोधकर्ताओं को 100 का एक नमूना आकार चाहिए, बड़े जनसंख्या वाले प्रत्येक सदस्य को 1 से 1, 000 तक एक अनूठा नंबर सौंप दिया जाता है। एक सौ संख्या तब तैयार की जाती हैं, प्रत्येक सदस्य को समान चयनित होने का 10% मौका

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मैन्युअल लॉटरी पद्धति छोटे जनसंख्या के लिए अच्छी तरह से काम करती है, लेकिन यह बड़े लोगों के लिए संभव नहीं है इन स्थितियों में, शोधकर्ता कंप्यूटर-जनरेट किए गए चयन को पसंद करते हैं। यह एक ही सिद्धांत के माध्यम से काम करता है, लेकिन हाथ से एक इंसान के बजाय एक परिष्कृत कंप्यूटर सिस्टम, संख्याओं को असाइन करता है और फिर उन्हें यादृच्छिक रूप में चुनता है।

साधारण यादृच्छिक नमूना लाभों में प्रतिनिधित्व और उपयोग की सटीकता में आसानी शामिल है। साधारण यादृच्छिक नमूने की तुलना में बड़ी आबादी से एक शोध नमूना निकालने के लिए कोई आसान तरीका नहीं है। जनसंख्या को उप-आबादी में विभाजित करने या बड़े समूह से यादृच्छिक रूप से आवश्यक अनुसंधान विषयों की संख्या को तोड़ने के अलावा कोई कदम उठाने की कोई जरूरत नहीं है। फिर, केवल एक ही आवश्यकता है कि यादृच्छिकता चयन प्रक्रिया को नियंत्रित करती है और बड़ी संख्या में प्रत्येक सदस्य को चयन की समान संभावना है

बड़ी आबादी से यादृच्छिक रूप से विषयों पर पूरी तरह से चयन करना भी एक नमूना देता है जो समूह का प्रतिनिधित्व किया जा रहा है। नमूना आकार के रूप में छोटे रूप में 40 कम नमूनाकरण त्रुटि प्रदर्शित कर सकते हैं, जब साधारण यादृच्छिक नमूना सही ढंग से किया जाता है। आबादी पर किसी प्रकार के शोध के लिए, बड़े समूह के बारे में संदर्भ और सामान्यीकरण करने के लिए एक प्रतिनिधि नमूना का उपयोग करना महत्वपूर्ण है; एक पक्षपाती नमूना बड़ी आबादी के बारे में गलत निष्कर्ष निकाला जा सकता है।

साधारण यादृच्छिक नमूना उतना सरल है जितना उसका नाम इंगित करता है, और यह सही है। इन दो विशेषताओं को एक बड़ी आबादी पर शोध करने के दौरान अन्य नमूनाकरण विधियों पर एक सरल लाभ का सरल नमूना देना होता है।