两种方法：概率抽样与非概率抽样
市场研究中抽样有两种一般方法：概率抽样和非概率抽样。 概率抽样必须满足以下条件：每个分析单位必须具有与抽样组相同的概率，然后可以数学计算抽样组中任何成员的数学概率。
什么是抽样误差？如何知道我是否有误？
使用非概率样本时， 了解抽样误差的发生很重要。 采样组越小，采样错误的机会就越大。 一种特殊类型的偏见是不参与的结果。 理解非参与对研究总体结果的影响非常重要。 一个例子来自1980年全社会调查（GSS），其中没有参与研究的人被发现与那些参与研究的人群完全不同 - 作为一个群体。
难以接触的小组成员与其同龄劳动力参与者显着不同 - 最显着的是社会经济地位，婚姻状况，年龄，儿童人数，健康状况和性别。
什么是便利取样？ 分析方便吗？
便利样本常用于社会科学和行为科学，因为它们严重依赖大学生，患者，有偿志愿者，社交网络或正式组织成员，甚至囚犯。
大量社会科学和行为科学研究的目的是验证正在进行研究的群体中是否存在某些特征。 常用的方法是查找几个属性之间的关系 。 便利样本对这类研究是有用的和足够的。 此外，认识到便利样本不总是很容易放在一起很有用。
便利样本也可以匹配以比较两组。 为了使用匹配的便利样本 ，研究人员必须能够识别第一个样本的每个成员的对应物。 这些对手是第二个（匹配的）样本的成员。 通常匹配的变量包括性别，年龄，种族，民族，教育程度，居住地，政治倾向，宗教信仰，工作类型以及工资或薪水。 匹配这些变量有助于减少偏见的来源 。 然而，重要的是要认识到，即使仔细匹配也不会导致样本没有偏见 - 总是存在隐藏源的偏见的可能性。
什么是目的抽样？ 它总是非概率性的吗？
当研究设计需要一些具有特定属性的人时，使用目的性抽样。
一般来说，这些属性很罕见或不寻常，并且在较大的人群中通常不能正常分配（根据“正常曲线”） 。 目的性抽样充满了偏见，其中一些是由于用于识别有目的的样本成员的方法而发生的。 例如，如果研究目的需要研究具有创伤性脑损伤（TBI）的退伍军人，那么该样本必须由曾遭受创伤性脑损伤的军方前成员组成，并且相应地表明自己并同意参与研究。 这些属性或条件中的每一个都会对样本产生偏差，从而限制研究结果的水平和类型。
非概率抽样方法的一个重要局限性
非概率抽样的一个重要限制是不能根据非概率抽样推断较大的人口。
然而，情况并非总是如此，因为对人们如何接近研究结果的现实观点很容易发现人们不适当地从与非概率样本相关的发现中得出结论的情况。
也被称为：便利取样，立意取样
例子：
像民意调查一样行事的样本被传播出来，它们代表了人们如何在即将举行的选举或类似活动中投票。 例如，这些样本必须具有高度代表性，才能用来对选举结果进行预测。