単純無作為抽出法以外では、「標本抽出枠に何らかの規則性がないか」とか「全校生徒の男子と女子の比率」などの様々な情報が必要になるのとは違い、単純無作為抽出法は「抽出枠」の情報さえあれば行うことが出来、抽出枠の大きさが小さい場合はこの手法を使うのが最も楽である。しかし、抽出枠が大きい場合は非常に手間と時間がかかるので、「層化」や「多段抽出」を行った方が楽である。
系統抽出法.
層化抽出法.
母集団をあらかじめいくつかのグループ（層）に分け、それぞれのグループで単純無作為抽出を行う「層化」と呼ばれる手法を用いる。
詳しく言うと、比例配分法（比例割当法）と最適配分法（最適割当法）がある。
比例配分法.
層化抽出法の一種で、各層の大きさに比例させて標本数を配分する。
例えば学校では、全校生徒から単純無作為抽出するよりも、男子と女子の比率に合わせてサンプルを揃えた方が都合が良い場合、「男子」と「女子」と言う層の大きさに合わせて標本数を決める。男子と女子で別々にサンプリングしても、男子と女子でサンプリングされる確率が同じならば、無作為抽出である。
あらかじめ全数調査するなどして、各層の比率が分かっていないと行えないという欠点がある。
最適配分法.
例えば、企業の生産高を見るとき、一定規模以上の大企業は全数調査し、一定規模以下の中小企業は単純無作為抽出によるサンプリング調査をして全体を推定する、と言う形で、各層に最適なサンプリング数を配分する。
クラスター抽出法.
母集団をいくつかのクラスターに分け、その中からいくつかのクラスターを無作為抽出し、それを全数調査する。
この例では、市内の全ての高校生において選ばれる可能性が同じであるため、無作為抽出である。高校生の代表としてワルばかりいる高校の生徒を大量にサンプリングしてしまう可能性もあるなど、単純無作為抽出法などよりも代表性が低くなってしまうという欠点がある。しかし市内の全ての高校に行って調査しなくていいのは楽であり、利点である。
多段抽出法.
母集団をいくつかのグループに分け、そこからランダムにグループを抽出する。抽出されたグループの中からさらにランダムにグループを抽出…と言う作業を何度か繰り返し、何段階かに分けてサンプルを抽出する方法。
標本調査における無作為抽出と有意抽出の比較.