随机选取样本的方法包括

随机选取样本的方法主要包括以下几种：

1. 简单随机抽样（Simple Random Sampling）：

每个样本单位都有相同的机会被选中。

通常使用随机数表或计算机程序来选择样本。

2. 分层随机抽样（Stratified Random Sampling）：

将总体划分为几个不同的子群（层），每个层内部是同质的。

从每个层中随机抽取样本。

3. 系统抽样（Systematic Random Sampling）：

首先随机选择一个起始点，然后按照一定的间隔（步长）来选择样本。

例如，如果总体有100个单位，步长为10，则从随机选择的第一个单位开始，每隔10个单位选择一个样本。

4. 聚类抽样（Cluster Sampling）：

将总体划分为若干个互不重叠的子群（聚类），每个聚类内部是同质的。

随机选择一些聚类，然后对选中的聚类中的所有单位进行抽样。

5. 多阶段抽样（Multi-Stage Sampling）：

将抽样过程分为几个阶段，每个阶段可能使用不同的抽样方法。

例如，首先从地区抽取城市，然后从城市抽取社区，最后从社区抽取家庭。

6. 整群抽样（Cluster Sampling）：

与聚类抽样类似，但每个聚类是整体被选中的，而不是部分被选中。

7. 滚雪球抽样（Snowball Sampling）：

通常用于难以直接访问的总体，通过已有的样本找到新的样本。

例如，研究者先找到一些参与者，然后让他们推荐其他可能的参与者。

选择哪种抽样方法取决于研究目的、总体特征、资源限制和样本代表性要求等因素。