随机抽样方法是一种统计学上的抽样技术，旨在确保每个样本单位被选中的机会是均等的。以下是几种常见的随机抽样方法：

简单随机抽样（Simple Random Sampling）

每个单位都有相等的概率被选入样本。

可以通过抽签法、随机数表法或计算机生成的随机数进行。

系统抽样（Systematic Sampling）

总体按某一标志顺序排列，并编上序号。

确定一个起始点，然后按照固定的间隔选择样本。

分层随机抽样（Stratified Random Sampling）

将总体单位按属性特征分成若干类型或层次。

在每个类型或层次中随机抽取样本单位。

整群随机抽样（Cluster Sampling）

总体单元分成群组，随机选择群组作为样本。

对选定的群组中的所有单元进行调查。

多阶段抽样（Multi-stage Sampling）

采取两个或多个连续阶段抽取样本。

每个阶段的抽样单元在结构上不同。

等距抽样（Stratified Random Sampling）

总体按某一标志顺序排列，并编上序号。

确定一个起始点，然后按照固定的间隔选择样本。

双重抽样（Two-stage Sampling）

首先抽取一个初步样本，然后进行更深入的抽样。

按规模大小成比例的概率抽样（Proportional to Size Sampling, PPS）

使用辅助信息，使每个单位均有按其规模大小成比例的被抽中概率。

每种抽样方法都有其特定的应用场景和优缺点。选择合适的抽样方法取决于研究的具体需求和条件