無作為抽出
(なお、現実にはそこまで確率的に厳密にすることはあまりなく、スタート乱数は作為的に決められ、割った余りの人を抽出枠に含めるか含めないかも作為的に決められることが多い)
隣り合った要素がサンプリングされることが無いのが特徴。また、「n 番目」を系統的(システマティック)に選出するだけなので、乱数発生器が使えない場合、つまりコンピュータが使えない状況でも人力で行うことが出来る。例えば1200人の全校生徒の中から400人の掃除当番を選ぶ際、系統抽出法を使うとするなら、1から3まで書かれたルーレットを自作して1回回してスタート乱数を決めるだけで、後は掃除当番の人がシステマティックに選出される。無作為性は低くなるが簡易な乱数生成器(現在時刻、脳内でルーレットを回すなど)を使ってスタート乱数を決めた場合、生徒の数に関わらず一瞬で掃除当番の人が決まるのも大きなメリットである。もし単純無作為抽出法を使うとするなら、1から1200まで書かれたルーレットを自作して400回回す必要があり、現実的ではない。
「3の倍数の時にアホが並んでいる名簿」から3つ飛ばしにサンプリングする場合など、標本抽出枠に何らかの規則性が有る場合、無作為抽出にならない欠点がある。
層化抽出法の一種で、各層の大きさに合わせて最適な標本数を配分する。「ネイマン・ピアソン理論」(「推計統計学」の基本となる理論)の確立者の一人でもあるイェジ・ネイマンが考え出したので「ネイマン配分法」ともいう。
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。
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。
例えば、市内の高校生を高校ごとに分け、その中から3つの高校を無作為抽出し、その高校に通う高校生を全数調査する。
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。