母集団のすべての構成員は、等しい確率で選ばれるべきである。無作為抽出法は、この条件を満たす手法である。正しく実施されれば、得られた標本は、計算可能な誤差範囲内で母集団を代表する可能性が高い。単純無作為抽出法は、名前や番号を偶然に抽出する。より複雑な抽出法では、層化抽出法やクラスタリング抽出法を用いながら、各段階における無作為性を維持する。

無作為抽出は、標本から母集団への一般化を可能にする基盤となる。便宜的標本や任意回答標本といった非無作為抽出法は、標本を入手しやすいかもしれないが、標本サイズを大きくしても補正できないバイアスを生じさせる。世論調査、品質管理チェック、そして多くの科学的研究は、その妥当性を確保するために無作為抽出に依存している。

実際には、完全なランダム性はしばしば近似的にしか得られません。不完全なリスト、無回答、および実際的な制約によって不完全性が生じます。研究者は回答率を報告し、考えられるバイアスについて議論することで、読者が推論の妥当性を判断できるようにしています。こうした困難にもかかわらず、ランダムサンプリングは代表的な測定のためのゴールドスタンダードであり続けています。