（一）方法
一般所说的随机抽样，就是指简单随机抽样（simple random sampling），它是最基本的抽样方法，适用范围广，最能体现随机化原则，原理简单。抽取时，总体中每个个体应有独立的、等概率被抽取的可能。常用的具体抽取方式有抽签法和随机数字法。抽签法（drawing lots）是把总体中的每一个体都编上号码并做成签，充分混合后从中随机抽取一部分，这部分签所对应的个体就组成一个样本。随机数字表（random number table）是由一些任意的数字毫无规律地排列而成的数字表。附表19就是由1万个数字无规律排列组成的一个随机数字表。使用随机数字表进行抽样时，先给总体编号，然后从表中任意一个数字开始依次往下数，并把最后几位数字小于总体编号数字的选出，按研究要求组成一个样本。例如，从 50个人中随机抽取10人，先将50人从1至50编上号，假如选定04与05～09交叉处的99896开始，纵向往下数并规定凡是最后两位数字小于50的均可入样本，则 23，41，26，25，18，9，28，1，26，36十个编号的人可组成一个样本。
（二）标准误
前面说过，在图14-1中，d值是抽样结果精确度的一个指标，而d值实际上受标准误的影响，标准误越大，则d值也大，这时意味着抽样结果的精确度越小。因此从各种抽样方法的标准误大小，能够直接评价抽样的精确度。
在讨论标准误的公式之前，应该注意区分有限总体与无限总体这两个概念。如果总体中包含个体的数量是有限的，该总体就叫有限总体，也就是说无论N有多大，只要不是无穷大，就是有限总体。如果总体中所含个体的数量是无限的，即N→∞，则该总体叫做无限总体。例如，某运动员投篮10次，命中8次，命中率为80%。这10次投篮，相当于一个 n=10的样本，而总体N（即总的投篮次数）从理论上讲是无限的，因此可以说这个样本是从无限总体抽取的（有时N虽然有限，但样本容量n与N相比很小，即n≤N，则也可近似视为无限总体）。在介绍参数估计和假设检验时，都假设是无限总体的情况，介绍的各个公式也都是在“无限总体中抽样”这一前提之下给出的。在实际研究中，如果总体是有限的，而且不宜假设为无限总体时，则应该注意其区别。