随机抽样是指在一个群体中，通过一定的概率规则从中选择个体或单位的过程。这种方法广泛应用于统计学、社会科学和医学领域等。在进行调查或研究时，采用随机抽样的取样方法可以保证所得数据代表性强，减少偏差。
首先，随机抽样的优点在于能够有效地控制偏差。由于每个成员都有平等机会被选中的可能性，这种方法能够减少因为某些特定因素而可能引入的偏见。此外，当我们需要对大型人口进行分析时，手动选择可能会导致人们倾向于选取那些容易接近的人，这就无法得到真正代表性的结果。而使用电脑程序生成随机数，可以确保每个成员都有相同的机会被选中。
其次，不同类型的问题需要不同的采样策略。在一些情况下，我们希望获得关于总体分布的一般信息。这时候，就需要使用简单随机抽样法。例如，如果要了解一所大学学生的平均年龄，我们可以将所有学生名单放在帽子里，然后依次提取并计算出这些提到的学生年龄之和，再除以总人数得到平均年龄。
此外，在实验设计中，为了避免预期效应，即参与者因为知道他们是实验组还是对照组而影响了结果，所以通常采用盲法（双盲法更佳），即实验者和受试者都不知道谁属于哪一组。这也是一种特殊形式的无意识（非自愿）采集方式，因为受试者的行为受到观察而改变，从而使得他们成为不符合原先设想的情况下的“例外”。
然而，有些研究并不适合采用完全基于概率论基础上的纯粹随机抽样的方式。在经济学、心理学等领域，有时候我们需要根据特定的标准来确定哪些人应该被包括在内，比如收入水平高低、教育背景或者其他相关变量。当这样的标准存在时，便更加倾向于使用系统性取样的方法。
系统性采样又称为目标性采样，它允许研究人员根据具体目的来指定何种类型的人口应当被包含进来。但这同时也意味着可能会出现部分群体未能涵盖到，而且由于这个原因，对这些群体进行描述和分析就会变得困难。此外，由于它不是基于概率，因此很难保证所得数据是否具有代表性，但它对于理解某一特定问题非常重要。
最后，无论是用哪一种取样方法，都必须注意到实际操作中的挑战。例如，在实地调查过程中，由于是面对面的访谈，每一次访谈都是不可重复执行的事务，因此不能像计算器上那样精确地记录时间。但尽管如此，将整个计划制定出来，并结合实际情况调整，使得最终结果尽可能接近理想状态也是至关重要的一步。
综上所述，无论是在统计学、社会科学还是医学领域，对待不同问题和需求，我们应该灵活运用两种不同的采集策略——那就是任意几何形状图案上的点以及由中心点形成均匀分布的一个圆圈，以便我们的观察更加全面，同时提高数据质量，为后续分析提供坚实依据。