隨機抽樣 統計學的核心問題是如何根據樣本來探索關於整體的真實情況。因此，如何從總體中抽取壹些要素形成樣本，什麽樣的樣本最能代表總體，直接影響到統計的準確性。如果抽取元素的方法是使元素在總體中的構成不發生變化，觀察值是相互獨立的隨機變量，並且具有與總體相同的分布，這樣的樣本就是簡單隨機樣本，它最能代表總體。而獲得簡單隨機樣本的過程就叫做簡單隨機抽樣。
簡單隨機抽樣就是重復進行同樣的隨機試驗，即每次試驗都在同壹組條件下進行，因而每次試驗得到什麽結果，其可能性程度是固定的。對於有限總體來說，簡單隨機抽樣是指每次抽出壹個元素，放回去再抽，如果不放回去，總體的構成就會發生變化，再抽，各種結果的可能性程度就會相對發生變化。至於無限總體，則不必區分 "放回 "或 "不放回"。
除了上述原理外，另壹方面，樣本的具體獲取方法能否保證觀察結果的獨立性，也是問題的關鍵所在，所以樣本的隨機性還取決於樣本的具體獲取方法。
在具體進行抽樣時，必須根據不同的研究目的選擇不同的抽樣方法。
①純隨機抽樣法先對每個個體進行編號，然後用抽簽的方法從總體中抽取樣本。這種方法適用於個體間差異較小、需要抽取的個體數量較少或個體分布相對集中的研究對象。
②局部隨機抽樣法將個體隨機分成若幹部分，然後從每壹部分中隨機抽取若幹個體組成樣本。這種抽樣方法可以使抽樣更有條理，而且所選個體在總體上的分布比簡單隨機抽樣更均勻。
3.系統抽樣法 先系統地分成若幹組，然後從第壹組中隨機地決定壹個起點，如每組有15個元素，就決定從第壹組的第13個元素開始，以後再依次選取單位即28、43、58、73等。
4.分層抽樣法 根據對總體特征的了解，把總體分為若幹層次或類型的群體，然後從每個層次中按壹定比例隨機抽取。這種方法代表性好，但如果層次劃分不準確，就不能得到代表性強的樣本。