まず問題を定義する。例えば商品の一部を調べる場合、その商品全体が母集団である。一方動物実験のように、母集団を特定すること（実験データの理想化）がむしろ目的となる場合もある。
標本抽出.
抽出の枠.
次に、各要素を識別するための抽出枠（リスト）を設定する。
抽出枠は母集団を代表するものでなければならないが、これには統計学だけでなく個別の分野での判断も重要である。
具体的には、まず全体を決め、次に以下のような枠組みを決定する。
単純抽出.
これは全要素を平等に扱い、分割はしない方法である。
層化（層別）抽出（層化抽出法）.
クラスター抽出.
母集団の要素がクラスターを作っている場合、抽出にこれを利用してコストを省くことができる。例えば電話の通話を標本とする場合には、まず利用者を抽出し、その人の全ての通話（クラスターを作る）を調べるという方法がとれる。ただしクラスター内の各標本は無作為抽出した標本よりも互いに似た傾向があり、これを補うために標本サイズを大きくする必要がある。
割当て抽出（クォータ・サンプリング）.
抽出方法.
上記の各タイプの枠内で、次のような抽出法を、単独で、または組合せで使うことができる。
無作為（ランダム）抽出.
無作為抽出は確率的抽出の代表的なものであり、全ての要素の組合せの起こる確率がわかっている（必ずしも同じとは限らない）場合である。標本が母集団を適切に代表しないリスクはあるが、統計学理論により抽出に伴う誤差からそのリスクを計算し、適切な（リスクが容認できる範囲で実用的な）標本サイズを選ぶことができる。無作為抽出のうちで最も基本的な単純無作為抽出では、各要素を同じ確率で選び出す。しかし、これは実用的でない場合も多い。より実用的な確率的抽出として層化抽出（上述）や多段階抽出（無作為抽出を反復する）をよく用いる。社会調査では、層化、段階の設定など作業者の既知の情報に基づいてしか行わないので、無作為であることはほぼ不可能である。第三者機関の調査でも、無作為であるかどうかよりも、公平であるかどうかを判断基準にすることがある。
無作為抽出が不可能な場合は、以下のような非確率的抽出が用いられる。
系統抽出.
機械的抽出.