1.分段抽样（Subsampling）

　　先由一母体中抽取n个单位随机样本（PUS），再由PUS中抽出m个单位（SSU），就SSU进行调查，称二段抽样。若续从SSU抽取更小单位进行调查，称为三段抽样。三段以上，称多段调查。

　　分段抽样之调查费用节省且处理方便，应用范围很广，且有限母群体或无限母群体，均可采用。

　　二段抽样法样本数分配实例：年龄段优点：具群体、分层抽样优点；配合行政区域抽样，手续和管理便利缺点：误差大、整理分析复杂分层抽样

　　2.分层抽样（StratifiedSampling）

　　先设立目的及某种分类标准分为若干组或若干类，此组类称为层，然后将母群体之各个体分别编入相当层中，再由各层中以简单抽样或系统抽样法选取适量样本之方法。

　　分层之基础有赖抽样设计者之经验及判断。理想上分层之数目愈多愈好。因为层数愈多，每层之样本单位愈相似，样本估计值之精确度愈高。但成本与疾率之考虑，层数不宜超过六层。

　　分层抽样图标优点：层间差异愈大，精确度高；可得对分层估计值缺点：整理推断工作较简单抽样复杂

　　3.群集抽样（ClusterSampling）

　　在本法抽样是以随机选出一群，一群为单位，不是个别单位。群集抽样之优点简便易行，经济省事。但是易产生抽样误差危险性很大。

　　群集抽样图标优点：群体间差异愈小，群内差异愈大，精确度高；样本集中，省人力缺点：整理费高，多成对抽样；群内个体无差异、群内数量差异大则误差大；

　　4.系统抽样（SystematicSampling）

　　将母群体之每单位加以编号，先计算样本区隔，在1～N/n间随机选出一个号码作为第一个样本单位，依定距循序抽出样本。

　　优点：随机起始号仅抽1个，累加即可；个体随机，推断精度同简单随p缺点：总体名册或个体数不完整，无法采用