概率抽样又称随机抽样(probability—sampling)，即在抽样时，母体中每一个抽样单位被选人样本的概率相同。随机抽样具有健全的统计理论基础，可用概率理论加以解释，是一种客观而科学的抽样方法。
一般而言，概率抽样调查的基本组织形式分为单阶段抽样和多阶段抽样两大类。单阶段抽样是指只需一次的抽样过程，它有以下四种：简单随机抽样、等距抽样、分层抽样、整群抽样。多阶段抽样是指将总体分层、再逐层抽取样本的过程。多阶段抽样在总体特别大时使用。不管哪种随机抽样，样本必须始终被看作总体的近似而不是总体自身。[1]
概率抽样是一种数理统计学上的专业化术语。它是指根据随机性理论在单位样本量中抽取同样数目的样本作为研究对象。理论上讲，每个样本被抽中的概率相等，这样就保证了抽选样本中没有掺杂所谓的人为因素。概率抽样是定量研究中的基本抽样方式，也是定量研究效度的体现方式概率抽样的具体抽样方法还有很多。简单随机
抽样法、系统抽样法以及分层抽样法等。总体而言，建立在数学概率理论基础上的概率抽样方法有着无可避免的自然科学化的倾向。在一般情况下的定性研究中。研究者较少使用这种抽样方式选取研究对象。[2]
但它所依据的是大数定律,而且能计算和控制抽样误差,因此可以正确地说明样本的统计值在多大程度上适合于总体,根据样本调查的结果可以从数量上推断总体,也可在一定程度上说明总体的性质,特征.概率抽样主要分为简单随机抽样,系统抽样,分类抽样,整群抽样,多阶段抽样等类型.现实生活中绝大多数抽样调查都采用概率抽样方法来抽取样本。
概率抽样的基本原则是：样本量越大，抽样误差就越小，而样本量越大，则成本就越高。根据数理统计规律，样本量增加呈直线递增的情况下（样本量增加一倍，成本也增加一倍），而抽样误差只是样本量相对增长速度的平方根递减。因此，样本量的设计并不是越大越好，通常会受到经济条件的制约。
概率抽样之所以能够保证样本对总体的代表性，其原理就在于它能够很好的按总体内在结构中所蕴含的各种随机事件的概率来构成样本，使样本成为总体的缩影。
⑴ 概率抽样包括以下几个方面的优点：
调查者可获得被抽取的不同年龄、不同层次的人们的信息； 能估算出抽样误差； 调查结果可以用来推断总体。 例如，在一项使用概率抽样法的调查中，如果有 5 %的被访者给出了某种特定回答，那么，调查者就可以以此百分比再结合抽样误差，推及总体情况。
⑵ 另一方面，概率抽样也有一些弊病：
－在大多数案例中，同样规模的概率抽样的费用要比非概率抽样高；