随机采样 :
随机采样的逻辑是：因为采样避免了选择偏差，所以应该产生一个代表性样本（即样本可以代表总体），进而根据样本特征可以推断总体特征。
常用的随机采样方法主要有简单随机采样、分层采样、系统采样等。①简单随机采样。是最基本的采样方式，是其他采样方式的基础，其他随机采样方式都在其基础上发展而来。在采样的整个过程中，一个总体中每个成员的入选概率是均等的。对于总体较小的情况，可用抽签等方式建构样本；而对于总体很大的情况，则可通过计算机程序辅助完成。优点是不存在分类错误，只需要最少关于总体的知识。②分层采样。先依据一种或几种特征将总体分为若干个子总体。每一个子总体称作一个层，然后从每层中随机抽取一个子样本。这些子样本合起来就是总体的一个样本。分层采样在实际采样调查中应用广泛。在同样样本容量的情况下，它比简单随机采样的精度高、管理方便、费用少、效度高。③系统采样。又称等距采样。在系统采样中，先将总体从1～N相继编号，并计算采样距离K=N/n。式中N为总体单位总数；n为样本容量。然后在1～K中抽一个随机数k1，作为样本的第一个单位，接着在总体N中抽取第k1+K，第k1+2K，第k1+3K，…，第k1+（n-1）K，即抽取n个单位为止。例如，假设一个班共有50个学生，研究者希望从中系统采样10个学生，则K=50/10=5。接下来可以要求这些学生站成一队并从1开始依次编号。然后，从第1至第5个学生中随机抽取一个学生（参考简单随机采样法），如第3个学生（k1=3）。被抽取的学生依次为：8，13，18，…，48，加上k1，共10个学生。
即使完全随机采样，也会出现样本不完全能代表总体的情况，即出现采样误差，而且这种误差是不可避免的。采样误差越小，样本就越有代表性。一般来说，采样数目越多，采样误差越小；采样数目越少，采样误差越大。不重复采样比重复采样的采样误差小。