我们重点关注下概率抽样1。
简单随机抽样2
从总体 $N$ 个单位中随机地抽取 $n$ 个单位作为样本，每个单位被抽中的概率是相等。
例如：按照“抽签法”、“随机表”法抽取访问对象，从单位人名目录中抽取对象。
优点： 随机度高，在特质较均一的总体中，具有很高的总体代表度；是最简单的抽样技术，有标准而且简单的统计公式。
缺点：未使用可能有用的抽样框辅助信息抽取样本，可能导致统计效率低；有可能抽到一个“差”的样本，使抽出的样本分布不好，不能很好地代表总体。
整群抽样
将总体全部单位分为许多个“群”，然后随机抽取若干“群”。
例如：入户调查，按地块或居委会抽样，以地块或居委会等有地域边界的群体为第一抽样单位，在选出的地块或居委会实施逐户抽样；市场调查中，最后一级抽样时，从居委会中抽取若干户，然后调查抽中户家中所有18岁以上成年人。
优点：适用于群间差异小、群内各个体差异大、可以依据外观的或地域的差异来划分的群体。
缺点：群内单位有趋同性，其精度比简单抽样低。
系统抽样(等距抽样)
将总体中的各单元先按一定顺序排列，并编号，然后按照一定的规则抽样。其中最常采用的是等距离抽样，即根据总体单位数和样本单位计算出抽样距离（即相同的间隔），然后按相同的距离或间隔抽选样本单位。
例如：从1000个电话号码中抽取10个访问号码，间距为100，确定起点（起点＜间距）后每100号码抽一访问号码。
优点：兼具操作的简便性和统计推断功能，是目前最为广泛运用的一种抽样方法。如果起点是随机确定的，总体中单元排列是随机的，等距抽样的效果近似简单抽样；与简单抽样相比，在一定条件下，样本的分布较好。
缺点：抽样间隔可能遇到总体中某种未知的周期性，导致“差”的样本；未使用可能有用的抽样框辅助信息抽取样本，可能导致统计效率低。
分层抽样
把调查总体分为同质的、互不交叉的层（或类型），然后在各层（或类型）中独立抽取样本。
例如：调查零售店时，按照其规模大小或库存额大小分层，然后在每层中按简单随机方法抽取大型零售店若干、中型若干、小型若干；调查城市时，按城市总人口或工业生产额分出超大型城市、中型城市、小型城市等，再抽出具体的各类型城市若干。
优点：适用于层间有较大的异质性，而每层内的个体具有同质性的总体，能提高总体估计的精确度，在样本量相同的情况下，其精度高于简单抽样和系统抽样；能保证“层”的代表性，避免抽到“差”的样本；同时，不同层可以依据情况采用不同的抽样框和抽样方法。
缺点：要求有高质量的、能用于分层的辅助信息；由于需要辅助信息，抽样框的创建需要更多的费用，更为复杂；抽样误差估计比简单抽样和系统抽样更复杂。
多阶段抽样(多级抽样)
先抽取群，但并不是调查群内的所有单位，而是再进行一步抽样，从选中的群中抽取出若干个单位进行调查。
以全国性调查为例，当抽样单元为各级行政单位时，按社会发展水平分层后（或按经济发展水平，或按地理位置分层），从每层中先抽几个地区，再从抽中的地区抽市、县、村，最后再抽至户或个人。
优点：具体整体抽样的简单易行的优点，同时，在样本量相同的情况下又整群抽样的精度高。
缺点：计算复杂。
概念辨析
整群抽样与分层抽样：
- 分层抽样要求各层之间的差异很大，层内个体或单元差异小，而整群抽样要求群与群之间的差异比较小，群内个体或单元差异大；
- 分层抽样的样本是从每个层内抽取若干单元或个体构成，而整群抽样则是要么整群抽取，要么整群不被抽取。
如果分成两个阶段抽样的话，第一阶段全面调查，第二阶段随机抽查就是分层抽样；第一阶段随机抽查，第二阶段全面调查就是整群抽样；而两个阶段都随机调查是二阶抽样。总体可以分为很多群，抽一个或多个群进行分析是整群抽样，对不同的群抽取个体是分层抽样。