1. Mẫu ngẫu nhiên (Random Sampling)

 Các mẫu ngẫu nhiên được lựa chọn bằng cách sử dụng các phương pháp ngẫu nhiên hoặc các số ngẫu nhiên. Một trong những phương pháp như vậy là gán mỗi số cho một đối tượng trong tổng thể. Sau đó đặt các thẻ được đánh số vào một cái bát, trộn chúng cẩn thận và chọn nhiều loại thẻ nếu cần. Các đối tượng có số được chọn tạo thành mẫu. Vì khó trộn các loại thẻ này kỹ lưỡng nên vẫn có thể tạo ra một mẫu chệch. Vì lý do này, các nhà thống kê sử dụng phương pháp khác để thu thập số liệu bằng cách họ tạo ra các số ngẫu nhiên từ máy tính.

2. Mẫu hệ thống (Systematic Sampling)

Là loại mẫu đã được đơn giản hóa trong cách chọn, trong đó chỉ có phần tử đầu tiên được chọn ngẫu nhiên, sau đó dựa vào danh sách đã được đánh số của tổng thể để chọn ra các phần tử tiếp theo vào mẫu theo một thủ tục nào đó. Chẳng hạn, trên một danh sách N phần tử cần chọn ra một mẫu kích thước n thì ta chia danh sách đó ra n phần bằng nhau, ở phần thứ nhất gồm N/n phần tử, chọn ngẫu nhiên ra một phần tử, sau đó theo danh sách cứ cách N/n phần tử ta lấy ra một phần tử vào mẫu cho đến khi có đủ n phần tử.

3. Mẫu phân tầng (Stratified Sampling)

Để thu được một mẫu phân tầng ta phân chia tổng thể thành các nhóm (gọi là tầng) theo một số đặc điểm quan trọng cho nghiên cứu, sau đó chọn ngẫu nhiên các phần tử đại diện cho từng nhóm.

4. Mẫu chùm (Cluster Sampling)

Trong một số trường hợp để tiện cho việc nghiên cứu người ta muốn quy diện nghiên cứu gọn về một khu vực nhất định chứ không để cho các phần tử của mẫu phân tán quá rộng, lúc đó mẫu được chọn theo chùm.

Để thực hiện theo phương pháp này, trước tiên tổng thể điều tra được phân chia thành nhiều chùm theo nguyên tắc:

•  mỗi phần tử của tổng thể chỉ được phân vào một chùm.
•  mỗi chùm cố gắng chứa nhiều phần tử khác nhau về dấu hiệu nghiên cứu sao cho nó có độ phân tán cao như tổng thể.
• phân chia sao cho các chùm tương đối đồng đều nhau về quy mô. Tiếp đó các chùm được chọn một cách ngẫu nhiên và tất cả các phần tử của chùm đó đều được chọn vào mẫu.