抽樣的方法不少，但不論採何種方式，皆要能講出一番為何如此抽樣的道理。當然事先講得頭頭是道，不見得結果便很好。幸好在統計裡，事後諸葛是可被接受的。由所得結果，修正所用的方法，仍是諸葛。一般而言，視不同的情況，各有較適用的方法。底下在介紹幾種常用的抽樣方法前，先介紹幾個名詞。

首先母體(population)，就是所有欲探討的元素之集合，可以是某校全體學生之集合，也可以是某地所有選民之集合。其次母體中之每一元素，皆是抽樣單位(sampling units)。母體之一些子集合，亦可構成抽樣單位，只要這些子集合，兩兩間沒有共同元素，且其聯集等於母體。例如，假設母體為某校全體學生之集合，則該校任一班亦可當做一抽樣單位。全部抽樣單位之名單，便稱為底冊(frame)。

經由機率的方式，所產生之樣本，便稱為機率樣本(probability sample)，而其抽樣步驟，則稱為機率抽樣(probability sampling)。底下為幾種主要的機率抽樣設計。

(1) 簡單隨機抽樣(simple random sampling)

欲取一組樣本數為n之樣本，n當然不能超過母體中元素之總個數，若任一組可能的這種樣本，皆有相同的機率被抽到，便稱此抽樣步驟為簡單隨機抽樣，而所獲得的樣本，便稱為簡單隨機樣本(simple random sample)。注意，是母體中每一組樣本數為n之樣本，皆有相同的機率被抽到，而不只是母體中每一個樣本，皆有相同的機率被抽中。前者的條件較強。可以證明，若依序自母體中“隨機地”取出n個樣本，每次取出後不放回，則便得一組樣本數為n之簡單隨機樣本。若母體內元素之同質性較高，譬如說，母體為某大學大一的全體學生，想了解他們對調漲學費之看法，此時簡單隨機抽樣便很適用。

(2) 分層隨機抽樣(stratified random sampling)

假設母體可分成若干群，而每群中的元素性質較接近。譬如欲調查某部會公務員對某項議題之看法，又設不同職等公務員的意見，可能有不小的差別。則便可先依職等，將該部會的公務員，像是分成高、中、低三群。先在每群中藉簡單隨機抽樣產生樣本，然後得到全部的抽樣樣本。這種抽樣步驟，便稱為分層隨機抽樣，所得之樣本，則稱為分層隨機樣本(stratified random sample)。一般而言，當不同群的人，想法之差異可能不小時，採分層隨機抽樣，可避免使抽出的樣本，過度集中在某群中，因而能減少估計量的變異。

(3) 叢聚抽樣(cluster sampling)

有時先將母體分成若干群，以簡單隨機抽樣抽出幾群，再從抽出的每一群中，取出幾個樣本(如採簡單隨機抽樣)，因而得到全部的抽樣樣本，這種方法便稱叢聚抽樣。雖然與分層隨機抽樣一般，都是先將母體分成若干群(即叢聚)，不過其步驟並不一樣。在分層隨機抽樣中，沒有分那麼多群，且是在每一群中取簡單隨機樣本。而在叢聚抽樣中，分的群數較多，且是先對“群”採取簡單隨機抽樣，然後再從每一抽出的群中，抽取樣本。

假設要研究某種有關豬的寄生蟲之發病率。若要從全國的豬中抽取100頭來研究，便不是一件容易的事。不要說沒有全部豬的底冊，很難實施簡單隨機抽樣。就算真能隨機地抽出100頭豬，這邊一頭，那邊一頭，有些在山上，有些在海邊，由於必須“面訪”豬，研究人員得到處奔波，相當耗成本。因此從全國各養豬場(或村落)中，先以簡單隨機抽樣挑選一些養豬場，再從每一個選出的養豬場，各取幾頭豬來做樣本，便不失為一個簡單且有效的抽樣步驟。在叢聚抽樣裡，如果每一叢聚中的成員同質性較高，則甚至可以只要從每一叢聚中，僅挑一樣本即可。

(4) 系統抽樣(systematic sampling)

有時底冊中的抽樣單位是依序排列，則有下述較經濟挑選樣本的方法：先從底冊中挑一靠近名單之首的第a位抽樣單位，再取一適當的正整數b，然後將之後的每隔b抽樣單位者挑出，如此形成的一組樣本，便稱為系統樣本(systematic sample)，而此法則稱為系統抽樣。例如，想從電話簿中抽出1%作為樣本，且取a=5，b=100，則可以第5戶，105戶，205戶，…，為樣本。如果要從底冊抽出100個樣本，且取a=21，b=10，則可以第21位，31位，…，1,011位為樣本。採系統抽樣法，可以快速地挑選出樣本。但若無恰當的底冊，或底冊中的元素有循環的性質(如學校各班依入學成績高低編學號)，就不見得適合採用。

其次舉幾種常見的非機率抽樣。

(1) 配額抽樣(quota sampling)

設欲對某校學生進行抽樣調查，如果學生中有60%為男生，40%為女生，則以簡單隨機抽樣，將很難讓樣本中剛好有60%為男生。因此有時會擇定幾個主要因素，如性別、年齡、教育程度，及收入等，每位訪員被要求其訪問的對象中，有某固定比例是男生;某固定比例是50歲以上、35-49歲，及21-34歲;某固定比例有碩士以上學歷、大學學歷，及其他等。這樣選出來的樣本，會符合母體中各因素該有之比例，便稱為配額抽樣。

與機率抽樣不同，配額抽樣並未利用到機率的結構，因此並無法對抽樣的精準性，給出機率式的描述。機率抽樣樣本的產生較客觀，依一定的隨機方式，給訪員受訪者名單。至於配額抽樣，則通常由訪員主觀地去挑選樣本：假設某訪員要訪問20位，他所接到的指示，通常只是諸如樣本中要有11位男生，9位女生;8位50歲以上、7位35-49歲，及5位21-34歲；碩士以上學歷4人、大學學歷9人，其他7人等。至於訪問誰，便不能設限了，否則訪員將綁手綁腳。在時間限制下，訪員有時因此會傾向訪問較容易找到的受訪者，如此便可能造成取樣的偏差。

(2) 方便抽樣(convenience sampling)

諸如街頭訪問、主動回信，或主動打電話(如扣應)者，皆為方便抽樣，又稱偶然抽樣。這種樣本雖方便取得(因此得名)，但卻不是那麼客觀，只能代表那些願意發法看法者之意見。世人熙熙，世人攘攘，當街上大部分的人都匆匆忙忙地在趕路時，願意停下來接受採訪者，可能是比較熱心、比較空閒、比較不滿、或比較孤單的人？

(3) 立意抽樣(purposive sampling)

對於某些特定的議題，有時會從某一群特定的人中抽取樣本，便稱為立意樣本(purposive sample)。例如，想知道立法委員的表現，則可能會從各媒體採訪立法院的記者中，抽取樣本，因他們對立法院較了解。立意抽樣，由於樣本同質性較高，或樣本可能牽涉到欲調查之議題，有時不見得能從中獲得較客觀的資料。

上述這些，便是常見的抽樣方式，都有其適用的情況，不見得那一個最好。讀者不妨想想，是否尚有其他方式？