好的数据收集建立在好的样本基础上。 但选择样本的方法有很多种。 样本可以是对人、记录、网络或其他单位的随意或方便的选择，但人们会质疑这些样本的质量，尤其是在数据收集和分析完成后，这些选择方法对得出关于人口的良好结论意味着什么。 可以根据研究人员的判断更仔细地选择样本，但人们会质疑这种判断是否会受到个人因素的影响。 也可以通过严格和谨慎的统计方法，使用随机选择和控制方法来抽取样本，以提供合理的代表性和成本控制。 本课程将讨论的就是最后这几种样本。 我们将研究可用于个人或记录抽样的简单随机抽样、可用于个人或记录或网络群体抽样的聚类抽样、可用于简单随机抽样和聚类抽样的分层、系统选择和分层多阶段抽样。 课程最后简要介绍了如何估计和总结随机抽样的不确定性。