一、简单随机抽样
1、概率抽样是以概率理论为依据来选取研究样本的方法的总称。概率抽样是通过随机化的操作来抽选样本，使得总体中每一个个体都有 被选为样本。
2、简单随机抽样是最基本的概率抽样，是其他抽样方法的基础。在抽样中通过一定的程序在总体中抽取一组样本，要使总体中所有个体都有同等而独立的机会被选为样本的成员。所谓“同等”就是每个个体被选中的机会都是一样的，所谓“独立”则是指每一个个体被选为样本时不会对其他个体的选入产生影响。
3、简单随机抽样的优点是，在总体和样本足够大时研究所的数据在统计公式决定的误差范围内能够被推广或应用到更多的总体中去而且随机抽样的方式也能够保证样本的公平性和代表性。
4、简单随机抽样是理想的概率抽样类型，简单易行，样本具有很好的代表性，也能很好的推断总体，并且有相应的抽样规则。但是如果总体容量太大时这种抽样方法就比较费时费力费钱。
二、分层抽样
1、分层抽样是指在抽样之前将总体按照不同的性质或者特征分为不同的子总体，这些性质相同的子总体就是层，然后从每一层中分别抽取子样本，将子样本和在一起就构成了总体样本。与简单随机抽样相比分层抽样能够提供代表性，同时可能减少抽样误差，其原因在于从通知总体中抽取样本比从异质总体中抽取样本产生的误差要小。
2、分层抽样是要确保总体中同质的次级子总体会被抽出适当数量的个体作为样本，而不是直接随意的在总体中抽取样本。
3、该如何划分？划分多少层？从理论上来说，用一分层的理想变量是目标变量，也就是研究者想要测量或者精确描述的变量，但在实际调查中，目标变量通常是未知或者不明确的，所以通常情况下只能根据与目标变量最相关的辅助变量进行分层。
4、对于抽样层次数量的划分，理论上是分层越多越好，因为层次越多层内的个体性质就越相似，但在实践中由于样本数量、研究经费以及研究者时间和精力限制，分层数量是比较有限的。
5、比例分层抽样就是按照分属各层的子总体在总体中所占比例来抽取子样本的方法,也就是说在总体中所占比例大的层所抽取的子样本就大一些，而在总体中所占比例小的层所抽取的子样本就小一些。
6、非比例抽样，由于总体中有的层所包含要素数量太少，如果按比例分层抽样的方法，则