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在统计工作中，常用的随机抽样方式有以下几种。
1．简单随机抽样。
在对总体不分组不排序的情况下，按照一个简单的随机化程序从总体 N 个单位中随机抽取 n 个单位作为样本，每个单位被抽中的概率相等，这种抽样方式便是简单随机抽样。这种抽样方式的突出特点是简单、直观、方便，对于小规模抽样调查，其应用较为便捷，如对某高校会计学专业毕业生的就业状况进行调查，采用这种方法是可行的。
但对于大规模抽样调查，由于样本较为分散，故对实际调查工作的实施带来较大麻烦。如要研究南京市居民生活支出问题，若采用简单随机抽样从总体中随机抽取 1000 户居民进行调查，但由于南京市人口规模极其庞大，这 1000 户居民分散在不同区域空间中，在实际调查中，将花费较大工夫逐一了解，故调查成本较大。
2．类型抽样。
类型抽样又称为分层抽样，是将总体 N 个单位按某种规则或特征划分为 k 个类型，然后从每个类型中各抽取一定比例的单位作为样本进行调查。这种调查方式可以很好地解决样本类型的单一性问题，使不同类型的样本合理搭配在一起，从而提高抽样调查结果的科学性。如研究南京市居民对城市机动车限牌问题的看法，就不能只对年青人进行调查，而应当选取不同年龄区间的居民作为调查样本，这样可以兼顾不同群体的看法。再如对南京市基础教育满意度问题进行调查，若过度集中在主城区进行抽样调查，则很难兼顾非主城区居民对这一问题的看法，合理的方式应是从每一区中按人口比例选取样本进行调查。
3．整群抽样。
将总体中的不同单位合并成群，并将不同群予以编号，在抽样时，对群号进行随机抽样，若抽中某一群，则该群内所有单位均作为被调查样本，其他群则被舍弃，这种抽样方式便是整群抽样。
整群抽样的优点是简化了抽样过程，且由于群内各单位通常在地理位置上邻近或隶属于某一系统，故调查地点较为集中，这样便可节省调查成本，便于实施调查。但这一调查方式的关键是如何对总体进行分群，在操作中，应尽量使每一群包含的单位类型多元化及比例化，使各群在个体构成上大致相同，没有哪个群具有明显的个性特征，也即达到“抽到哪个群均能反映总体的构成特征”这一目标，这样便能提高估计的精度。
如对某高校图书馆资源利用状况进行调查，可在该校的若干食堂中随机抽取一个食堂作为一个被抽中的群，将该食堂午间就餐的全部学生作为样本进行调查，在此抽样中，每个食堂便是一个群，而每一群内的个体构成特征基本类似，故对某一个群的调查即可反映总体的状况。但在该例中，若是按专业划分群就不太合理，因为不同专业具有鲜明的个体特性，如对于某些工科专业而言，学生更偏爱于实验室而非图书馆作为学习场所，倘若在整群抽样中，抽取该专业学生进行调查就不太合理了。
4．系统抽样。
在抽样开始实施时，随机抽取一个样本作为初始样本，然后按照某种规则依次确定其他样本，直至完成一定量的样本抽取，这种抽样方式称为系统抽样。一般而言，常将规则定为每间隔一定量样本便抽取一个样本，而间隔的样本个数又称为距离，故又称为等距离抽样。
这种抽样方式优点是操作简便，对于随机拦截式调查极为便利，如在新街口做一次关于环境保护的调查，若只是采取简单随机抽样，则在实施中，由于受个人性格偏好影响，样本选取可能具有一定的主观偏好性，而若采取在初始选中一个样本后，每路过 k 个行人后便确定一个样本，这样便可按照以下顺序依次抽取样本：1，1+k、1+2k，1+3k，…，1+nk。但其缺点是对估计量方差的测算较为困难。
