2. 시스템 샘플링. 시스템 샘플링은 등거리 샘플링이라고도 합니다. 샘플링할 때 연구원들은 무작위로 샘플을 초기 샘플로 선택한 다음 일정한 시간마다 한 번씩 선택할 수 있습니다. 그러나 샘플은 무작위로 정렬되어야 한다는 점에 유의해야 한다. 그렇지 않으면 간격이 샘플 배열의 규칙성에 맞으면 추출된 샘플은 무작위가 아닙니다. 이런 방법은 간단하고 수월하다.
3. 계층형 샘플링. 샘플 객체의 속성 차이가 큰 경우 특정 속성에 따라 객체를 미리 "레이어" 라는 범주로 나눌 수 있습니다. 그런 다음 각 레이어의 샘플을 임의로 선택합니다. 샘플 속성의 차이가 너무 큰 경우 다중 레이어 샘플링을 수행할 수 있습니다. 이 방법은 대규모 조사를 더 쉽게 할 수 있고, 샘플 중 다른 집단을 쉽게 비교할 수 있으며, 조사의 정확성이 높아질 것이다.
4. 다중 레벨 샘플링. 즉, 조사 규모와 샘플 수가 너무 많으면 샘플을 여러 계층으로 나누어 대상을 추출할 수 있어 대규모 조사를 쉽게 수행할 수 있습니다. 한 단계마다 오차가 발생하고, 급수가 많을수록 오차가 커지기 때문에 다단계 조사의 분류는 일반적으로 3 단계를 초과하지 않는다는 점에 유의해야 한다.