Fakat genel olarak seçilen olasılık dağılımı Bernoulli dağılımı olduğu için birçok referansda bu prensip :anakütle çerçevesi içinde bulunan her elemanın örnek çerçevesi içine alınma olasığının eşit ve aynı olmasıdır.
şeklinde ifade edilmektedir. Dikkat edilirse rastgele örnek için temsilcilik prensipi özel olarak matematik-istatistik içeriğine göre değiştirilmiştir; belirlenmiş bir dağılıma göre olasılık , eşit olasılık prensibi ön plana alınmıştır. Eğer anakütle elemanları için bu prensip uygulanırsa, bunun mantıksal olarak temsilcilik prensipine uyacağı da ima edilmektedir. Burada bu iki grup örnekleme tekniğine ait olan teknikler genel olarak detaya inmeden açıklanacaktır. ==Olasılık prensiplerine uymayan örnekleme teknikleriElverişlilik örneği *}
Elverişlilik örneği
metodunda örnek çerçevesine girecek anakütle elemanları araştırmayı yapanın keyfine göre plansız tasarımsız seçilir. Örnek seçiminde önemi olan prensip elde edilen örneğin istatistik araştırmayı yapan kişi için elverişli olmasıdır. Eğer araştırmacı bilinçli, inanılır ve güvenilir bir kişi ise örnekin anakütlenin temsilcisi olma imkanı vardır ama bunun gerçekte geçerli olup olmadığını kontrol edecek hiç bir alet veya kural ortada bulunmamaktadır. Bu çeşit örnekleme daha sonra bir rastgele örnek almak için bir pilot çalışma için kullanılması çok kere tavsiye edilmektedir.Mekanik örnekleme
Laboratuarlarda, fabrikalarda ve diğer üretim kurumlarında test ve kontrol maksadı ile katı maddeler, sıvılar veya gazlar mekanik araç ve gereçler kullanılarak örneklem alınır. Özellikle kalite kontrolu sürecinde ve diğer testler ve kontrollar için bu mekanik örneklerin anakütlelerinin temsilcisi olması gerekmektedir.Yargısal örnekleme
Yargısal örnekleme
bir uzman kişi veya bilirkişinin kendi özel bigisini ve yargısını kullanarak temsilci olma niceliğini taşıyan elemanlar ile bir örnekleme çerçevesi kurmasıdır. Bu çeşit örneklerde çok kere bilinmeyen ve daha önceden hiç tahmin edilme imkanı olmayan yanlılıklar ortaya çıkar. Örnek seçme usulu ve protokollerinin kuruluşu ve kullanışı sırasında şeffaflık olmadığı için bilinmezliklerin nerede ve nasıl ortaya çıkabilecekleri ve nasıl yanlılıkların aksi tesirlerinin, nasıl çarelerle giderilebilineceği bilinmez. Bazı hallerde yargısal örnekleme kullanışlı ve hatta tercih edilir örnek alma tekniği olabilir.Rastgele örnekleme
nin imkansız veya çok büyük zaman, emek ve para sarfı gerektirdiği için kullanışsız olduğu hallerde yargısal örnekleme gayeye uygun veriler ortaya çıkartabilir. Diğer bir uygun olma hali eğer kullanılacak örnek çok küçük ise ('10' veya daha aşağı sayıda veri öngörülüyorsa), bir rastgele örneke nazaran, bir yargısal örnek bulmak daha güvenilir ve daha iyi temsilci olma özelliği taşıyan bir örneklem ortaya çıkartabilir. Bazan kasten hiç temsilci olmayan ve gayet yanlı bir örnek kasten seçilmek istenebilir ve bu halde yargısal örnek tercih edilir. Bu kasten yanlı olarak yargısal örnek seçimi, araştırma konusunun en fena alternatif halini incelemek için çok uygundur.Kota örneği
Bu çeşit örneklemede anakütlede tabakalar bulunduğu ve bu tabakalara ait olan elemanların birbirlerine çok benzer özellikler gösterdiği, fakat değişik tabakaya mensup elemanların özelliklerinden açıkca farklı oldukları bilinmektedir. Araştırmacı önce bu tabakaların özelliklerini tam olarak saptar ve değişik tabakaları birbirinden ayırt eden özellikleri tesbit eder. Çok kere bu tabakaları ayırt edici özellikler kişilerin sosyo-demografik özellikleri olur. Buraya kadar yapılan işlemler aynen olasılık prensibine uyan tabakalı örneklemede de uygulanır. İkinci adım olarak kota örneklemede her veri toplayıcısına, tesbit edilmiş her tabaka için aldıkları örnekte (çok kere anket sorularını cevaplandırıcı sayısı olan) kaç gözlem ile bulunacağını tesbit eden bir kota sayısı verilir. Bundan sonra veri toplayıcılar kendilerine verilen her tabaka için kota sayısına göre kendi şahsi yargılarını kullanarak veri toplarlar. Bu adım tıpkı bir yargısal örnekleme gibidir; ama yargıyı uygulayanlar çok defa, uzman kişi veya bilirkişiler değil, gerçek veri toplayıcılardır.Kartopu örneklemesi
} Bu örneklemede önce bir çekirdek örneklem, elverişlilik örneği gibi araştırmayı yapan tarafından kendi keyfine göre bulunur. Ondan sonra ki örneklem elemanları ise daha önce bulunmuş olan (çekirdek elemanlar ve onların seçtiği diğer) elemanlar tarafından bulunurlar. Örnek böylece, sanki karda itilerek büyüyen, bir kartopu gibi büyüme gösterir. Rastgele örneklemeRastgele örnekleme
olasılık örneklemesi olarak da adlandırılır. Rasgele örnek bulma ve kullanma için istenilen özellik: : "Herbir anakütle elamanının belirli olasılıkla örnekde bulunmasıdır."Bundan açıktır ki istenilen özellik doğrudan doğruya örneğin anakütle için temsilci olması değildir. Temsilci olma prensibine rastgele örnekleme biraz dolaylı olarak varmaktadır.