標本調査
母集団が互いに重ならない複数のカテゴリからなる場合には、枠をそのカテゴリ、すなわち層に分ける。各層は、平均が互いに十分異なり、分散が全体の分散より小さいように選ぶとよい。各層から抽出する標本サイズの配分は比例割当法 (proportional allocation) または(ネイマンの)最適割当法 (optimum allocation) などによって決定される。
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。
系統抽出の例としては、電話帳から10番目ごとに抽出する方法がある。簡単ではあるが、データの非対称性と偏りから、結果の偏りが出やすい。電話帳自体が無作為化されていない限り非確率的抽出になる。