機械的抽出とは、器具を使って物質をサンプリングする方法をいう。機械的抽出は、機械の設計の意図、機械の動作条件によって偏りが生じる可能性があるので、無作為ではない。機械の設計の意図、機械の動作条件を確率論的に表現できれば、確率的抽出の一種であるということもできる。標本が枠を確実に代表するように注意を要する。
便宜的抽出.
要素を枠から任意に、構造を作らずに選ぶ方法である。誤差が大きくなりがちだが、実用的である。社会科学の研究で用いられる似た方法に雪だるま式抽出があり、これは確保した対象を使ってさらに多くの対象を集める方法である。
復元抽出.
一度調査した対象をまた調査対象に含める。複数の調査の期間が空いていたり、調査の目的が全集合を対象にした無作為抽出または作為抽出である必要がある場合に行う。
非復元抽出.
一度調査した対象は調査対象から除外する。複数の調査が短期間であったり、調査の謝礼を渡す方式だったりすると、一度調査した対象は除外することがある。
抽出とデータ収集.
データ収集には次のような注意が必要である。
データ解析.
伝統的な標本調査は、標本から中心極限定理と正規分布近似（場合によっては正規分布によらないノンパラメトリック推定も利用できる）を利用して、母集団と母数を推定することで行う。これは計画に基づく抽出といわれる。
現代的な方法としては、抽出過程からベイズ推定などを用いてモデルを作る、モデルに基づく抽出がある。この方法は標本サイズが小さいときに実用的であるが、モデルの前提の正しさを確認しておく必要がある。
標本の加重.
層別抽出では、一般に標本として抽出される比率が層によって異なるので、データには正しく母集団を代表するように加重をしなければならない。
例えば社会調査で単純無作為抽出をするには、僻地の人も含めねばならないが、僻地の人にインタビューするにはコストがかかる。このコストを節約する方法として、都会と地方に層化する方法がある。地方の標本サイズが小さくなっても、分析で重みをつけることによって補うことができる。
抽出過程の再調査.
抽出後の分析での変動が起こす影響を検討するために、（最初に意図した方法ではなく）実際に行った抽出過程について再調査する必要がある。特に問題となるのは、調査不能対象である。
調査不能者.