1.单纯随机抽样法
指先对产品批(N)中的产品排序号，然后产生n个随机数(n是样本大小),那么产品批中序号和随机数相同的产品即为抽中的产品。
单纯随机抽样的优点是简便易行，其缺点是在抽样范围较大时，工作量太大难以采用；以及抽样比例较小而样本含量较小时，所得样本代表性差。
由于产品排序号的工作很简单，所以，问题就成为怎样来产生n个随机数的问题。随机数的产生方法一般有：掷骰子法、随机数表法或输入产生随机数的程序由电子计算机产生等多种方法。
2.分层随机抽样法
这是从分布不均匀的研究人群中抽取有代表性样本的方法。先按照某些人口学特征或某些标志(如年龄、性别、住址、职业、教育程度、民族等)将研究人群分为若干组(统计学上称为层),然后从每层抽取一个随机样本。分层抽样又分为两类：一类叫按比例分配分层随机抽样，即各层内抽样比例相同；另一类叫最优分配分层随机抽样，即各层抽样比例不同，内部变异小的层抽样比例小，内部变异大的层抽样比例大，此时获得的样本均数或样本率的方差最小。
分层抽样要求层内变异越小越好，层间变异越大越好，因而可以提高每层的精确度，而且便于层间进行比较。
3.系统随机抽样法
此法是按照一定顺序，机械地每隔一定数量的单位抽取一个单位进入样本。每次抽样的起点必须是随机的，这样系统抽样才是一种随机抽样的方法。例如，拟选一个5%的样本(即抽样比为1/20),可先从1～20间随机选一个数，设为14,这就是选出的起点，再加上20,得34,34加20得54,……这样，14,34,54,74,94就是第一个100号中入选的数字，以后依次类推。
系统抽样代表性较好，但必须事先对总体的结构有所了解才能恰当地应用。4.整群抽样法
整群抽样的抽样单位不是个体而是群体，如企业、学校生产线、产品、工作场所、服务场所等。然后用以上几种方法从相同类型的群体中随机抽样。抽到的样本包括若干个群体，对群体内所有个体均给以调查。群内个体数可以相等，也可以不等。
这种方法的优点是，在实际工作中易为社会所接受，抽样和调查均比较方便，还可节约人力、物力和时间，因而适于大规模调查。但整群抽样要求群间的变异越小越好，否则抽样误差较大，不能提供总体的可靠信息。