随机抽样是一种基于随机原则从总体中选取部分单位进行调查的方法，以此推断总体的相关指标。简单随机抽样是最基础的一步抽样方式，它确保每个样本单位被抽中的概率相等，通过随机数码表或计算机程序确定随机数码，匹配的单位即为样本。这种方法操作简便，但需要较大的样本量，适用于个体差异较小的情况。

系统抽样法是另一种抽样方法，从总体中的随机点开始，按照固定间隔抽取样本。这种方法的优点在于样本分布均匀，便于理论分析和计算总体估计值。然而，它需要复杂的抽样框和较高的费用，并且误差分析较为复杂。

分层抽样法则是将总体根据某些特征分为同质的若干层，再从每层中独立抽取样本，是一种不等概率抽样方式。这种方法通过利用辅助信息进行分层，能够提高样本的代表性、提高总体估计值的精度，操作和管理也较为简便。不过，它需要较复杂的抽样框和较高的费用，且误差分析较为复杂。适用于母体复杂、个体差异大且数量较多的情况。

整群抽样法是先将总体单元分群，再随机选择群体作为样本，调查样本群中的所有单元。这种方法的优点在于组织简单，样本集中，能够节省调查费用。例如，在居民出行调查中，可以按照住宅区进行分群，随机选择群体为样本。然而，这种方法的样本代表性较差。

多阶段抽样法则是采取多个连续阶段抽取样本的一种方法，每个阶段的抽样单元在结构上有所不同。这种方法能够节省时间和经费，但调查的组织复杂，总体估计值的计算也较为复杂。