在统计学中，随机抽样是一种常用的数据收集方法，分为重复抽样和不重复抽样。简单随机抽样是最基本的形式，分为两种：重复抽样允许单位被多次抽取，如抽签法；而不重复抽样则保证单位仅被抽中一次，如随机数字表法。社会研究中，通常采用不重复抽样以确保样本的代表性。
在大规模调查中，纯随机抽样由于需要完整的抽样框且工作量大，往往难以实现。因此，分层抽样被广泛应用。分层抽样先根据某些特征将总体划分为多个子总体，然后从每个层中随机选取样本。常见的分层变量如性别、年龄等，目的是增强层内一致性并保持层间差异。分层抽样在样本精度、管理便利性和费用节省方面优于纯随机抽样。
另一种变种是系统抽样，也称等距抽样，通过将总体按顺序编号并计算抽样间距来确定样本。然而，系统抽样需防止周期性偏差，以免影响代表性。整群抽样则选择整群作为抽样单位，通常用于群间异质性小，群内异质性大的情况，但代表性较差。多阶段抽样则将抽样过程分为多个阶段，结合使用多种方法，如先整群抽样学校再抽选班级，适用于大规模且分散的总体，但会增加误差。
按照随机的原则，即保证总体中每个单位都有同等机会被抽中的原则抽取样本的方法。