1. 단순 무작위 샘플링
단순 무작위 샘플링이라고도 하는 단순 무작위 샘플링은 총 N 단위에서 무작위로 N 단위를 샘플로 추출하여 가능한 각 샘플이 선택될 확률을 동일하게 만드는 샘플링 방법입니다. 단순 무작위 샘플링은 일반적으로 동전 던지기, 주사위 던지기, 추첨, 난수 표 확인 등을 통해 샘플링할 수 있다. 통계조사에서 전체 단위가 많기 때문에 처음 세 가지 방법은 거의 사용되지 않고 주로 네 번째 방법을 사용한다.
2. 계층 샘플링
계층 샘플링은 분류 샘플 또는 유형 샘플이라고도 하며, 먼저 인구의 N 단위를 K 개의 교차하지 않고 중복되지 않는 부분으로 나눕니다. 이를 레벨이라고 합니다. 그런 다음 n 1, N2, ... 층당 NK 개의 샘플을 선택하여 샘플 용량의 샘플링 방법을 형성합니다.
3. 중첩 샘플링 방법
전체 샘플 그룹은 먼저 집단의 모든 단위를 서로 교차하지 않고 중복되지 않는 여러 모음으로 결합하는 것입니다. 이를 그룹이라고 합니다. 샘플이 그룹 단위로 샘플링되는 샘플링 방법입니다. 클러스터 샘플링은 전체 셀이 누락된 프레임을 샘플링하는 데 특히 유용합니다. 전체 샘플 그룹을 적용할 때 각 그룹은 그룹 내 단위 간 차이가 크고 그룹 간 차이가 작다는 좋은 대표성을 가져야 합니다.
4. 등거리 샘플링 (시스템 샘플링)
등거리 샘플링은 시스템 샘플링 또는 기계 샘플링이라고도 하며, 전체 단위의 모든 단위를 일정한 순서로 배열하고, 샘플 수량 요구 사항에 따라 샘플링 간격을 결정한 다음 무작위로 시작점을 결정하고, 일정한 간격으로 한 단위씩 추출하는 샘플링 방법입니다. 전체 셀 정렬 방법에 따라 등거리 샘플의 셀 정렬은 관련 플래그별 대기열, 관련 플래그별 대기열 및 관련 플래그별 대기열 및 관련 없는 플래그별 대기열 사이의 자연 상태별 대기의 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다.