随机抽样的概念源于概率论，它是一种通过确定的规则选择出一个或多个观察单元的过程。这种方法保证了每个潜在对象都有等同机会被选中，从而使得研究结果更加具有代表性和可信度。在进行调查或者数据收集时，随机抽样是最常见且有效的一种取样方法。
首先，随机抽样的优势体现在它能够减少偏差。这是因为每个成员都有平等的机会被选中，不会因为某些成员更容易被发现或者其他外部因素而产生偏差。其次，随机抽样的结果可以用来推广到整个人口，这一点对于需要对大规模群体进行分析的情况尤为重要。
然而，在实际应用中，由于成本、时间和资源限制，有时候并不能采用完全无偏差的全局范围内的随机抽样。这个时候，就需要使用系统性取样的方法。
系统性取样的核心在于根据特定的标准或规则选择观察单位，这些标准可能包括地理位置、年龄段、教育背景等。在医疗领域，如果要研究特定疾病的人群，那么可能会从医院记录库中按照疾病类型来选择患者作为研究对象。
相较于随机抽样，系统性的优点在于它能够提供针对性的数据集合，使得研究更加专注和高效。此外，对于那些难以实现全面的普查（如经济困难地区）的场合，系统性取样也能提供一种实用的替代方案。
尽管如此，由于采用的条件有限制，因此可能导致所得数据不具备完全代表所有目标人群的情况。而且，如果这些条件不是客观存在的，而是由一些社会或文化因素决定，那么这样的取樣就很可能带来误导性的结论，因为它们并不反映整个人口状况。
总之，无论是在追求全面代表性的情况下还是面临具体条件限制下的需求，都需要根据实际情况灵活运用这两种不同的取樣方法。了解它们各自的优缺点，并结合具体情境做出最佳决策，是进行有效统计分析不可或缺的一部分。
