随机抽样：随机抽样的方法是通过使用概率来选择观测单位，使得每个单元都有一个确定的可能性被选中。这种方法可以确保所获得的样本代表了整个群体的特征，但其效率取决于所采用的算法和可用资源。在实际操作中，可能会采用简单随机抽样或系统atic random sampling。
区间抽样：区间抽样的目的是通过将研究对象分为若干个等大小的区间，然后从这些区间中独立地进行抽取。这种方法通常用于当人口分布不均匀时，如城市与农村地区的人口密度差异较大。这类似于根据不同年龄段划分人群，并分别从其中选择一定比例的人员参与调查。
整块（层次）抽样：整块（层次）抽样的策略是先对总体按照某种标准进行分组，然后再从这些组中选择部分作为研究对象。例如，在社会学研究中，可能首先按地域、经济状况或者教育水平等因素将总体分成不同的层级，再从每一层级中选择一定数量的个体进行深入分析。
系统性无偏差（斯特德尔-沃尔森）采样：这个采样方法特别适合处理那些由于某些原因难以访问或获取数据的情况。该方法利用已有的统计资料，结合现实情况下能够访问到的信息，以最小化偏差，为无法直接访问所有成员提供一种近似的解决方案。
自愿参与者和非自愿参与者的混合筛选策略：对于需要大量时间投入或者涉及敏感问题调查的情形，可以考虑采用自愿参与者和非自愿参与者的混合筛选策略。这类似于公共卫生领域中的流行病学调查，比如在疫情期间，有时候需要强制要求居民接受检测，而其他时候则依赖志愿参加测试的人群。此外，还要注意如何平衡两种类型人员之间潜在的偏差影响，以确保结果尽可能客观准确。
