t 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 giderilebilineceği 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 örnek"e nazaran, bir "yargısal örnek" bulmak daha güvenilir ve daha iyi temsilci olma özelliği taşıyan bir örneklem ortaya çıkartabilir. Bazan 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 hali"ni incelemek için çok uygundur.

Bu çeşit örneklemede anakütlede tabakalar bulunduğu ve bu tabakalara ait olan elemanların birbirlerine çok benzer özellikler gösterdiği, fakat değişik tabakaya mensup elemanların özelliklerinden açıkca 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.

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.

Rasgele örnekleme "olasılık örneklemesi" olarak da adlandırılır.
"Rasgele 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 örnekleme"dir. Bu türlü örneklemenin ana prensibi her bir anakütle elemanının "aynı olasılıkla" örnekleme girebilmesidir. Yani her bir anakütle elemanı için örnekde 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 örnekleme"ler 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 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 örnekde bulunur.

Bu prensibi uygulamak için şu aşamalar uygulanır:

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 "k"inci 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:

Bu çeşit olasılık örnekleme yönteminde anakütlenin tabakalardan oluştuğu gerçeği kabul edilmektedir. Her tabaka elemanı bir veya bir grup teşhis edici değişken değeri dolayısyla 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 karaketeri 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 elemanlari anakütle tabakalarına temsilci olması sağlanır.

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:
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 avantaji, tüm anakütle elemanlarının her birinin kodlanmasının gerekmediğidir; bu tüm kodlama büyük maliyet gerektirir ve bazen de imkânsızdır. Buna karşılık küme örneklemesisinde 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.

Çok aşamalı örnekleme "küme örneklemesi"nin 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 haciminden 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 büyüklülüğünün 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.

"'Eşli rastgele örnekleme" birbirine bağlantısı olan iki değişik örneğe elaman seçimini kapsar. Anakütle elamanları önce diğer bir karakteristiğe veya değişkene göre eşlenerek o değişkeni inceleyecek örneklere seçilmiş olurlar. İnceleme yapılacak diğer bir karakteristik veya değişken için kullanılacak bu önceden eşlenmiş ela