stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Beşiktaş (futbol takımı)
Maçlar > Süper Lig > Haftaya göre sonuçlar

| Hafta | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Saha | E | D | E | D | E | D | E | D | E | D | D | E | D | E | D | E | D | D | E | D | E | D | E | D | E | D | E | E | D | E | D | E | D | E |
| Sonuç | G | B | G | G | G | M | B | M | B | G | G | B | B | G | B | G | M | G | G | B | G | B | G | G | G | M | G | G | G | G | M | G | G | G |
| Pozisyon | 4 | 3 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 6 | 7 | 4 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 3 | 2 | 3 | 3 | 3 | 2 | 2 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| G | Galibiyet | B | Beraberlik | M | Mağlubiyet | E | Evinde | D | Deplasman |  | ŞL grup |  | ŞL 3.E |  | AL 3.E |  | AL 2.E |  | 1. Lig |
Kaynak: TFF.org
Maçlar > UEFA Şampiyonlar Ligi

Ana madde: 2017-18 UEFA Şampiyonlar Ligi
Maçlar > UEFA Şampiyonlar Ligi > Grup aşaması

| Sıra | Takımg t  | O | G | B | M | AG | YG | GF | P | Eleme |  | BEŞ | POR | RBL | MON |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 |  Beşiktaş | 6 | 4 | 2 | 0 | 11 | 5 | +6 | 14 | ŞL Son 16 turuna |  | — | 1-1 | 2-0 | 1-1 |
| 2 |  Porto | 6 | 3 | 1 | 2 | 15 | 10 | +5 | 10 | ŞL Son 16 turuna |  | 1-3 | — | 3-1 | 5-2 |
| 3 |  RB Leipzig | 6 | 2 | 1 | 3 | 10 | 11 | -1 | 7 | AL Son 32 turuna |  | 1-2 | 3-2 | — | 1-1 |
| 4 |  Monaco | 6 | 0 | 2 | 4 | 6 | 16 | -10 | 2 |  |  | 1-2 | 0-3 | 1-4 | — |
Kaynak: UEFA
Maçlar > UEFA Şampiyonlar Ligi > Grup aşaması > Grup aşaması

| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 13 Eylül 2017 1 | Porto  | 1 - 3 |  Beşiktaş | Portekiz |
| 21.45 | Ricardo Pereira  10'  Duško Tošić  21' (kk)   André André  81' | Rapor |  13' Talisca    28' Cenk Tosun    68' Caner Erkin    86' Ryan Babel | Stadyum: Ejder Stadyumu  Seyirci: 42.429 Hakem: Anthony Taylor (İngiltere) Yardımcı hakemler: Gary Beswick, (İngiltere) Adam Nunn (İngiltere) Dördüncü hakem: Constantine Hatzidakis (İngiltere)  |
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 26 Eylül 2017 2 | Beşiktaş  | 2 - 0 |  Leipzig | Türkiye |  |  |
| 21.45 | Ryan Babel  11' Caner Erkin  17' Talisca  44' Fabri  90+2' | Rapor |  8' Willi Orban  15' Naby Keïta | Stadyum: Beşiktaş Park  Seyirci: 36.641 Hakem: Sergei Karasev Yardımcı hakemler: Anton Averianov Tikhon Kalugin  |  |  |
Not: Şampiyonlar Ligi'nde  ilk 2 grup maçında iki galibiyet alan ilk Türk takımı Beşiktaş olmuştur.
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 17 Ekim 2017 3 | Monaco  | 1 - 2 |  Beşiktaş | Fransa |  |  |
| 21.45 | Radamel Falcao  30' Keita Balde  49' | Rapor |  6' Pepe  34' Cenk Tosun  36' Tolgay Arslan  54' Cenk Tosun | Stadyum: II. Louis Stadyumu  Hakem: Milorad Mazic Yardımcı hakemler: Dalibor Djurdjevic Milovan Ristic  |  |  |
Not: Bu maçla birlikte Beşiktaş, Şampiyonlar Ligi'nde gruplarda ilk 3 maçta 3 galibiyet alan ilk Türk takımı olmuştur.
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 Kasım 2017 4 | Beşiktaş  | 1 - 1 |  Monaco | Türkiye |
| 20.00 | Tolgay Arslan  25' Cenk Tosun  Dusko Tosic  65' Ricardo Quaresma  68' Gary Medel  90+3' | Rapor |  27' Rony Lopes  45+1' Rony Lopes  53' Jorge  90+3' Adama Diakhaby | Stadyum: Beşiktaş Park  Hakem: Paolo Tagliavento  Yardımcı hakemler: Alessandro Giallatini  Filippo Meli   |
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 21 Kasım 2017 5 | Beşiktaş  | 1 - 1 |  Porto | Türkiye |  |  |
| 20.00 | Talisca  41' Talisca  43' Gökhan Gönül  65' | Rapor |  9' Sergio Oliveira  22' Maxi Pereira  29' Felipe | Stadyum: Beşiktaş Park  Seyirci: 42.000 Hakem: Mateu Lahoz Yardımcı hakemler: Pau Cebrian Roberto del Palomar  |  |  |
Not: Bu maçla birlikte Beşiktaş, Şampiyonlar Ligi'nde gruplardan lider çıkan ilk Türk takımı olmuştur.
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 6 Aralık 2017 6 | Leipzig  | 1 - 2 |  Beşiktaş | Almanya |  |  |
| 22.45 | Stefan Ilsanker  54' Stefan Ilsanker  82' Naby Keïta  87' | Rapor |  pen.' (10) Negredo  75' Adriano  79' Lens  83' Oğuzhan  90+1' Talisca  90+2' Talisca | Stadyum: Red Bull Arena  Seyirci: 42.558 Hakem: Viktor Kassai Yardımcı hakemler: Vencel Toth György Ring  |  |  |
Not: Beşiktaş bu sonuçla birlikte Şampiyonlar Ligi'nden lider çıkan ilk Türk takımı ve en çok puan toplayan Türk takımı olmuştur.
Maçlar > UEFA Şampiyonlar Ligi > Son 16

| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 20 Şubat 2018 ŞL Son 16/1 | Bayern Münih  | 5 - 0 |  Beşiktaş | Almanya |
| 22.45 (TSİ) | Robert Lewandowski  38'  79', 88' Thomas Müller  43', 66' Kingsley Coman  51' | Rapor |  16' Domagoj Vida  33' Ricardo Quaresma  62' Pepe  90+3' Duško Tošić | Stadyum: Allianz Arena  Hakem: Ovidiu Haţegan (Romanya) Yardımcı hakemler: Octavian Șovre, Sebastian Gheorghe, István Kovács, Sebastian Colţescu Dördüncü hakem: Radu Ghinguleac  |
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 14 Mart 2018 ŞL Son 16/2 | Beşiktaş  | 1 - 3 |  Bayern Münih | Türkiye |
| 20.00 (TSİ) | Vágner Love  59'   Hutchinson  64'   Özyakup  71' | Rapor | Thiago  18'   Hummels  37'   Boateng  42'   Gönül  46' (kk)   Rafinha  63'   Wagner  84' | Stadyum: Vodafone Park  Seyirci: 36.885 Hakem: Michael Oliver (İngiltere) Yardımcı hakemler: Stuart Burt, Simon Bennett, Martin Atkinson, Andre Marriner Dördüncü hakem: Lee Betts  |
Resmî maçlara göre sezonun genel istatistiği

| Maç sayısı | Galibiyet | Beraberlik | Mağlubiyet | Attığı Gol | Yediği Gol | Averaj |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 24  | 13  | 9  | 2  | 49  | 19  | +30 |
İstatistikler

Kaynak: Transfermarkt Beşiktaş futbol takımı 2017-2018 sezonu istatistikler
Not: İstatistiklerde yalnızca Süper Lig dikkate alınmıştır
İç sahada Monaco ile oynanan Şampiyonlar Ligi maçında Beşiktaş ilk 11'i.
Bayezid Medresesi

Bayezid Paşa Medresesi ile karıştırılmamalıdır.
| --- | --- |
Medresenin giriş kısmı (Mayıs 2014)

Eski ad(lar): II Beyazid Külliyesi
Diğer ad(lar): Havuzlu Medrese
Genel bilgiler
Durum: Aktif
Tür: Medrese
Şehir: İstanbul
Ülke:  Türkiye
Koordinatlar: 41°00′36″K 28°57′48″D﻿ / ﻿41.01000°K 28.96333°D﻿ / 41.01000; 28.96333
Başlama: 1506 (517 yıl önce) (1506)
Tamamlanma: 1508 (515 yıl önce) (1508)
Açılış: 1507 (516 yıl önce) (1507)
Yenileme: 1931, 1945, 1968, 1981
Tasarım ve inşaat
Mimar(lar): Yusuf Bin Papas
Resmî site
https://www.kulturportali.gov.tr/turkiye/edirne/gezilecekyer/iibeyazid-kulliyesi-saglik-muzesi
Bayezid Medresesi, Osmanlı Padişahı II. Bayezid tarafından İstanbul'da Bayezid külliyesinin bir parçası olarak 1506-1508'de inşa ettirilen medrese
Eskiden giriş kapısının sağında, büyük dikdörtgen havuz bulunduğundan, halk arasında "Havuzlu Medrese" olarak da bilinir.
Bayezid Medresesinin yapımına Bayezid Camii'nin inşasının bitiminden sonra başlandı. Camiinin kuzey batısında ve biraz uzağında olan klasik medrese planında bir yapı olan medresenin inşaatı 1507'de tamamlandı. Mimarı Yusuf Bin Papas'tır.
Medrese, 1509 depreminde büyük hasar gördü fakat hemen sonra tamir edildi ve şehrin en önemli medreselerinden biri haline geldi. Vakfiyesinde, şeyhülislamların müderrislik yapması şart koşulmuştu. Ancak şeyhülislamların işlerinin yoğunluğu nedeni ile, eğitim için yerlerine vekil tayin ettikleri anlaşılmaktadır.
Cumhuriyet devrinde evrak tevzi yeri, fakirler için yerleşme yeri ve bir sürede yurt olarak kullanıldıktan sonra müze ve kütüphane oldu. Şişli'de bir ahşap binada (bugünkü Atatürk Müzesi) oluşturulmaya başlanan şehir kütüphanesi ve “İnkılap Vesikaları Müzesi” 1931 yılında medreseye taşındı. Kütüphane 10 Temmuz 1939'da resmî bir törenle hizmete açıldı. Müze kısmı 1945'te Saraçhanebaşı'ndaki Gazanfer Ağa Medresesi’ne taşındı; kütüphanenin adı "İstanbul Belediye Kütüphanesi" oldu. Kütüphane, 1981'de Taksim'deki yeni bir binaya taşındı ve Atatürk Kitaplığı adıyla hizmet vermeye başladı.
Kütüphanenin taşınmasından sonra Bayezid Medresesi Vakıflar  Genel Müdürlüğü tarafından restore edildi. İlk kez 1968 yılında Yavuz Selim Medresesi'nde açılan Yazı Müzesi restorasyondan sonra Bayezid Medresesi'ne taşındı ve 28 Ekim 1984 tarihinde Türk Vakıf Hat Sanatları Müzesi olarak ziyarete açıldı.
Örnekleme (istatistik)
Örnekleme teknikleri > Genel örnekleme tekniği tanımı

Yukarıda anakütle çerçevesinden uygun bir şekilde bir daha ufak örnekleme çerçevesi elde edilir denilmişti; işte bu uygun şekillerin incelenmesi örnekleme tekniklerinin incelenmesi demektir. Genel olarak örnekleme çerçevesinin anakütle çerçevesinden elde edilmesi için prensip örnekleme çerçevesinin anakütleyi temsil edici olmasıdır. Örnek verileri bir art fikirle bazı kişisel veya grupsal fikir ve prensiplere güya bilimsel bir destek sağlamak için kullanılmaması gerekmektedir; ama ne yazıktır ki pratikte birçok ticari, sınai, sosyal ve politik örnek bu niyetle elde edilip kullanılmakta ve genel gerçekte temsilci olma prensibinden uzaklaşılmaktadır. Bu istatistikle yalan söyleme şeklinde adlandırılabilen birçok araştırmalarda ele alınan bir konu olmuştur.
Eğer temsilci olma prensibine uygunluk arzu edilmekte ise örnekleme tekniği seçimi için iki genel teknik grubu bulunmaktadır:
İstatistiksel olasılık prensiplerine dayanmayan teknikler ve
İstatistik olasılık prensiplerine dayanan rastgele örnekleme teknikleri.
Bu kavramsal ayrımı sağlayan prensip, olasılık prensipleridir ve bu prensiplere uyan örnekler rastgele örnek adı ile anılmaktadır. Rastgele örnek için kullanılan prensip genel olarak
Fakat genel olarak seçilen olasılık dağılımı Bernoulli dağılımı olduğu için birçok referansta bu prensip
şeklinde ifade edilmektedir. Dikkat edilirse rastgele örnek için temsilcilik prensibi özel olarak matematik-istatistik içeriğine göre değiştirilmiştir; belirlenmiş bir dağılıma göre olasılık, eşit olasılık prensibi ön plana alınmıştır. Eğer anakütle elemanları için bu prensip uygulanırsa, bunun mantıksal olarak temsilcilik prensibine uyacağı da ima edilmektedir. Burada bu iki grup örnekleme tekniğine ait olan teknikler genel olarak detaya inmeden açıklanacaktır.
Olasılık prensiplerine uymayan örnekleme teknikleri > Elverişlilik örneği

Ana madde: Elverişlilik örneği
Elverişlilik örneği metodunda örnek çerçevesine girecek anakütle elemanları araştırmayı yapanın keyfine göre plansız tasarımsız seçilir. Örnek seçiminde önemi olan prensip elde edilen örneğin istatistik araştırmayı yapan kişi için elverişli olmasıdır. Eğer araştırmacı bilinçli, inanılır ve güvenilir bir kişi ise örnekin anakütlenin temsilcisi olma imkânı vardır ama bunun gerçekte geçerli olup olmadığını kontrol edecek hiçbir alet veya kural ortada bulunmamaktadır. Bu çeşit örnekleme daha sonra bir rastgele örnek almak için bir pilot çalışma için kullanılması çok kere tavsiye edilmektedir.
Olasılık prensiplerine uymayan örnekleme teknikleri > Mekanik örnekleme

Laboratuvarlarda, fabrikalarda ve diğer üretim kurumlarında test ve kontrol maksadı ile katı maddeler, sıvılar veya gazlar mekanik araç ve gereçler kullanılarak örneklem alınır. Özellikle kalite kontrolü sürecinde ve diğer testler ve kontrollar için bu mekanik örneklerin anakütlelerinin temsilcisi olması gerekmektedir.
Olasılık prensiplerine uymayan örnekleme teknikleri > Yargısal örnekleme

Yargısal örnekleme bir uzman kişi veya bilirkişinin kendi özel bilgisini ve yargısını kullanarak temsilci olma niceliğini taşıyan elemanlar ile bir örnekleme çerçevesi kurmasıdır.
Bu çeşit örneklerde çok kere bilinmeyen ve daha önceden hiç tahmin edilme imkânı olmayan yanlılıklar ortaya çıkar. Örnek seçme usulu ve protokollerinin kuruluşu ve kullanışı sırasında şeffaflık olmadığı için bilinmezliklerin nerede ve nasıl ortaya çıkabilecekleri ve nasıl yanlılıkların aksi tesirlerinin, nasıl çarelerle giderilebileceği bilinmez.
Bazı hallerde yargısal örnekleme kullanışlı ve hatta tercih edilir örnek alma tekniği olabilir. 
Rastgele örneklemenin imkânsız veya çok büyük zaman, emek ve para sarfı gerektirdiği için kullanışsız olduğu hallerde yargısal örnekleme gayeye uygun veriler ortaya çıkartabilir. Diğer bir uygun olma hali eğer kullanılacak örnek çok küçük ise ('10' veya daha aşağı sayıda veri öngörülüyorsa), bir rastgele örneke nazaran, bir yargısal örnek bulmak daha güvenilir ve daha iyi temsilci olma özelliği taşıyan bir örneklem ortaya çıkartabilir. Bazen kasten hiç temsilci olmayan ve gayet yanlı bir örnek kasten seçilmek istenebilir ve bu halde yargısal örnek tercih edilir. Bu kasten yanlı olarak yargısal örnek seçimi, araştırma konusunun en fena alternatif halini incelemek için çok uygundur.
Olasılık prensiplerine uymayan örnekleme teknikleri > Kota örneği

Bu çeşit örneklemede anakütlede tabakalar bulunduğu ve bu tabakalara ait olan elemanların birbirlerine çok benzer özellikler gösterdiği, fakat değişik tabakaya mensup elemanların özelliklerinden açıkça farklı oldukları bilinmektedir. Araştırmacı önce bu tabakaların özelliklerini tam olarak saptar ve değişik tabakaları birbirinden ayırt eden özellikleri tespit eder. Çok kere bu tabakaları ayırt edici özellikler kişilerin sosyo-demografik özellikleri olur. Buraya kadar yapılan işlemler aynen olasılık prensibine uyan tabakalı örneklemede de uygulanır.
İkinci adım olarak kota örneklemede her veri toplayıcısına, tespit edilmiş her tabaka için aldıkları örnekte (çok kere anket sorularını cevaplandırıcı sayısı olan) kaç gözlem ile bulunacağını tespit eden bir kota sayısı verilir.
Bundan sonra veri toplayıcılar kendilerine verilen her tabaka için kota sayısına göre kendi şahsi yargılarını kullanarak veri toplarlar. Bu adım tıpkı bir yargısal örnekleme gibidir; ama yargıyı uygulayanlar çok defa, uzman kişi veya bilirkişiler değil, gerçek veri toplayıcılardır.
Olasılık prensiplerine uymayan örnekleme teknikleri > Kartopu örneklemesi

Ana madde: kartopu örneklemesi
Bu örneklemede önce bir çekirdek örneklem, elverişlilik örneği gibi araştırmayı yapan tarafından kendi keyfine göre bulunur. Ondan sonraki örneklem elemanları ise daha önce bulunmuş olan (çekirdek elemanlar ve onların seçtiği diğer) elemanlar tarafından bulunurlar. Örnek böylece, sanki karda itilerek büyüyen, bir kartopu gibi büyüme gösterir.
Rastgele örnekleme

Rastgele örnekleme olasılık örneklemesi olarak da adlandırılır.
Rastgele örnek bulma ve kullanma için istenilen özellik:
Bundan açıktır ki istenilen özellik doğrudan doğruya örneğin anakütle için temsilci olması değildir. Temsilci olma prensibine  rastgele örnekleme biraz dolaylı olarak varmaktadır. Rastgele örnekleme kavramı ve prensibi temsilci olmama riskini bir seri istatistik teori kavramı ile niceliksel olarak açığa çıkarmaya yöneliktir. Bu niceliksel sonuçlar önce hangi çeşit rastgele örneklemenin seçilmesi  ve sonra ne kadar büyük bir örnek hacmi elde edilmesi gerektiğine karar vermekte kullanılır. Bu örnek alınmasından önce karar verme yanında, örnek alındıktan sonra ölçülmüş sonuçlara bağlı örnekleme hatasını hesaplamaya yardım sağlar.
Belirli olasılık teriminin tanımlanmasına göre değişik türlü rastgele örnek ortaya çıkabilir. Bunlardan en iyi bilineni basit rastgele örneklemedir. Bu türlü örneklemenin ana prensibi her bir anakütle elemanının aynı olasılıkla örnekleme girebilmesidir. Yani her bir anakütle elemanı için örnekte bulunma olasılığı bir Bernoulli dağılımı gösterir. Diğer türlü belirli olasılık her bir anakütle elemanının Poisson dağılımına göre (birbirine eşit olmayarak) örnek içinde bulunmasıdır.
Ancak rastgele örneklemeler için sınıflandırma (gösterilen olasılık dağılımına göre yapılmamakta)  daha pratik olarak nasıl rastgele olmanın sağlanma yöntemine dayanılmaktadır. Bu sınıflandırmaya göre rastgele örnekleme sınıfı içinde şu değişik örnekleme tipi mevcuttur:
Basit rastgele örnekleme
Örüntülü örnekleme
Tabakalı örnekleme
Küme örneklemesi
Çok aşamalı örnekleme
Eşli rastgele örnekleme
Rastgele örnekleme > Basit rastgele örnekleme

Ana madde: Basit rastgele örnekleme
Basit rastgele örneklem almanın ana prensibi her bir anakütle elemanının aynı olasılıkla örneğe girebilmesidir. Bu bir olasılık örneği tanımına uyar, çünkü her bir anakütle elemanı için örneklemde bulunma olasılığı bir Bernoulli dağılımı gösterir. Eğer anakütle büyüklüğü N ile ifade edilirse, her bir anakütle elemanı 1/N olasılıkla örnekte bulunur.
Bu prensibi uygulamak için şu aşamalar uygulanır:
Anakütlenin her bir elemanı tespit edilir ve tespit edilen elamanların her birine bir sayısal kod verilir. Genellikle kodlar birbirini takip eden sayılar halinde sıralama düzeni halindedir ve sanki sayısal bir isimdir.
İkinci aşamada en uygun örneklem hacmi, yani  n, tayin edilir.
Bir rastgele numara üretici alet kullanılarak istenilen n sayıda (birbirinden değişik olması tercih edilir) rastgele sayı çıkartılır. Rassal sayılar gayet çok olduğu için bir çeşit geri koymadan örnek alma deneyim sonucu olan n tane rastgele sayı aynı olasılığa haizdir.
Bu rastgele n numara anakütle elemanlarının kodları ile karşılaştırılır. Kod numarası, çekilmiş olan rastgele sayıya eşit olan elemanlar örnek elemanı olarak seçilirler.
Rastgele örnekleme > Örüntülü örnekleme

Ana madde: Örüntülü örnekleme
Bu olasılık örnekleme yöntemin ana prensibi bir anakütle çerçevesi içinde bulunan her bir elemana sıra bir kod numarası verilebilirse, rastgele seçilmiş veya hesaplama ile bulunmuş bir kod aralığı olan k aralığı ile her kinci elemanın gözlem yapılacak örnekleme seçimidir. Örneğin, belli bir üniversitede kayıtlı öğrenci numaraları belli bir numaradan başlayıp giden bir sıraya tabi iseler ilk olarak bir rastgele kayıt numarası seçilir ve sonra bir rastgele aralık numarası seçilir; diyelim 54  başlangıç kayıt numarası ve 12 de kod aralığı rastgele seçilmiş olsun. Örüntülü örneklemede örneğe dahil edilecek öğrenci elamanlarin şu kayıt numaraları olmalıdır:
Rastgele örnekleme > Tabakalı örnekleme

Ana madde: tabakalı örnekleme
Bu çeşit olasılık örnekleme yönteminde anakütlenin tabakalardan oluştuğu gerçeği kabul edilmektedir. Her tabaka elemanı bir veya bir grup teşhis edici değişken değeri dolayısıyla birbirlerine çok benzedikleri kabul edilirler. Bu çeşit teşhis edici değişken(ler) için değerler tabakalar arasında çok farklıdır. Birçok sosyal bilim araştırması için bu teşhis edici değişken bir veya birkaç şahsi veya ekonomik veya sosyal özelliklerden oluşur.
Örneğin temsilcilik prensibine uyması için anakütlenin her bir tabakasından değişik sayıda örnek seçilir ve örnek de (ayni anakütle gibi) tabakalı olur. Genel olarak her anakütle tabakası ve örnek tabakası elemanları arasında ilişki kurulabilir. Orantılı tabakalar denilebilen bir tipe göre anakütle içinde her bir tabakanın toplama oranı, örnek tabakasının örnek büyüklük hacmine oranı ile aynıdır. Bu oran en popüler olarak tabaka içindeki teşhis edici değişiklik karakteri taşıyan elemanların sayısı ile toplam orantılıdır. Diğer bir alternatif standart sapmaların oranı olabilir. Diğer alternatifte orantısız tabakalar adı verilir ve daha başka yargısal seçimlerle örnek tabaka elemanları anakütle tabakalarına temsilci olması sağlanır.
Rastgele örnekleme > Küme örneklemesi

Ana madde: küme örneklemesi
Bu şekilde örnekleme genellikle örnekleme zaman ve para maliyetlerini düşük tutmak için kullanılmaktadır. Anakütle çerçevesi elamanlarının birbirine yakın kümeler oluşturduğu hallerde ve her bir küme genel olarak diğer kümelere çok benzerlerse, bu tipi örnekleme kullanılması uygun olabilir. Örneğin, anakütle çerçevesi belli bir üniversite olursa, o üniversite içindeki değişik bölümlerde bulunan öğrencilerin benzer özellikler gösterdikleri kabul edilebilir ve bölümler incelenen sorun için birbirinden çok değişik değillerse, bölümler birer küme olarak incelemeye taban olabilirler. Bu kümeler mekan içinde (örneğin şehrin değişik mahalleleri veya Amerika'daki gibi değişik şehir blokları) veya zaman içinde (belirli zaman dönemleri) olabilir.
Küme örneklemesi iki aşamada yapılır:
Birinci aşamada çok iyi belirlenmiş kümeler tespit edilir. Her iyi belirlenmiş kümeye bir kod numarası verilir. Bütün kod numaraları içinden basit rastgele örnekleme ile küçük sayıda 'kümeler örneği' seçilir. Örneğin, bir üniversite 35 tane bölümden oluşmuşsa ve her bölüme ait öğrenci üyeler iyice tespit edilmişlerse; her bir bölüm kodlanır ve diyelim 8 tane bölüm bu 35 bölümden basit rastgele örnek olarak (yani 35 bölüm de örneğe dahil olmak için aynı olasılığı taşıyarak) seçilirler.
İkinci aşamada her bir örneğe giren küme içinde bulunan bütün anakütle elemanları üzerinde gözlem yapılır. Yani her örnek küme için tam sayım yapılır. Örneğin, ilk aşamada seçilmiş olan 8 bölümdeki her öğrenci elemanlarının tümüne gözlem uygulanır.
Doğal olarak, tüm anakütle çerçevesi seçilmediği için zaman ve para maliyetleri tam sayımdan düşük olur. Dikkat edilirse bu çeşit örneklemede rastgele seçilme kümelerle ilgilidir. Bu seçim yapıldıktan sonra seçilen kümeler içinde bulunan birbirine yakın elemanlar gözümlendiği için de maliyetler (özellikle basit rastgele örneklemeye kıyasla) daha düşük olması çok mümkündür. Basit rastgele örneklemeye kıyasla küme örneklemesinin bir diğer avantajı, tüm anakütle elemanlarının her birinin kodlanmasının gerekmediğidir; bu tüm kodlama büyük maliyet gerektirir ve bazen de imkânsızdır. Buna karşılık küme örneklemesinde sadece birinci aşamada seçilmiş olan kümeler elemanları tespit edilip kodlanır.
Ancak küme örneklemesi, her bir kümenin diğer kümelere benzediğine ve sadece kendine has karakteri olan bir veya birkaç kümenin bulunmadığı varsayımına dayanır. Gerçekte bu varsayım her zaman ancak yaklaşık olarak doğru olacak ve bazı belirlenen kümeler kendine has karakter arz edecektir. Bu nedenle küme örneklemesinin yayılımı ayni anakütle için alınabilecek basit rastgele örneklemeden daha fazla olacaktır ve örneklemeden sonra elde edilecek kestirimler veya yapılan sınamalar daha az tutarlı olacak ve daha fazla yanlı olma olasılığı taşıyacaklardır.
Rastgele örnekleme > Çok aşamalı örnekleme

Ana madde: Çok aşamalı örnekleme
Çok aşamalı örnekleme küme örneklemesinin biraz daha karmaşık bir şeklidir. Küme örneklemesi için basit rastgele örnek olarak seçilmiş kümeler gerekmekte ve seçilen kümeler  içinde tam sayım yapılması önerilmektedir. Bu tam sayım (ya parasal veya diğer kaynak kullanımına göre) çok maliyetli ve hatta imkânsız bile olabilir. İki aşamalı örneklem için birinci aşamada (aynı küme örneklemesi gibi) basit rastgele örnekleme ile belirli sayıda küme seçilir. Bundan sonra ikinci aşamada kullanılan çerçeveler ilk aşamada seçilmiş kümeler olur. Her seçilmiş küme için basit rastgele örnekleme uygulanıp tüm küme hacminden daha ufak sayıda örnekleme girecek elemanlar seçilir. Nadir hallerde ikiden fazla aşama da uygulanabilir. Bunda ilk aşama küme seçmektir; ondan sonraki aşama veya aşamalarda gittikçe birbiri içine girmiş alt-küme, alt-alt-küme vb. seçmek amaçtır ve en son aşamada ise seçilmiş alt-alt..-küme içinden basit rastgele örnek seçilir. Bu son aşamada elde edilecek örnek büyüklüğünün kaç eleman kapsayacağı kararı önemlidir. Eğer örnek büyüklüğü ile anakütledeki küme (veya alt-alt-..-küme oranında eşitlik istenirse herhangi bir seçilen küme içinde bulunan tüm anakütleye orantılı eleman sayısı son aşama örnek büyüklüğü seçiminde de aynen uygulanır.