1、简单随机抽样
优点：操作简单，可减少选择偏差。
缺点：可能不会选择特别多我们真正感兴趣的个体元素。
2、系统抽样
方法：第一个个体是随机选择的，其他个体是使用固定的“抽样间隔”选择的。即假设总体大小是x，样本大小为n，要选择的下一个个体将是距离第前一个个体的x/n个间隔。
优点：操作简单
缺点：如果我们在人群中选择项目时存在一种潜在的模式，这也可能导致偏差(尽管这种情况发生的几率非常低)。
3、分层抽样
方法：根据不同的特征，把整体分成不同的组别，从这些子组中选择样本。如根据性别、类别等，把人口分成子组(称为层)，从这些子组中选择等量选择人数形成样本。
适用范围：需要得到总体的所有子组的表示
前提：能够认识并区分整体的特征
4、整体抽样
将整体分为不同的子组（群），从中随机选择一个完整的群作为样本。
适用范围：数据集中在特定的区域或特定的领域。
转载自：https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/102579343