При формировании вероятностной (случайной) выборки обеспечивается такой отбор наблюдений, при котором сформированная выборка является репрезентативной в отношении генеральной совокупности. Репрезентативность является свойством, благодаря которому выборка воссоздает все важные [с точки зрения исследования] характеристики генеральной совокупности.
Одной из первых задач выборочного исследования является переход от объекта исследования к выборочной совокупности, который целесообразно осуществлять по следующей схеме: объект исследования => генеральная совокупность => основа выборки => единицы отбора => единицы наблюдения.

К вероятностной выборке принято относить простую случайную выборку, стратифицированную выборку, кластерную выборку и многоступенчатую выборку.
Для осуществления простой случайной выборки исследователю должен быть доступен список генеральной совокупности. После получения списка, отбор должен вестись с помощью одной из техник, обеспечивающих одинаковую вероятность попадания каждой единицы наблюдения в выборочную совокупность:

Основная проблема при реализации простой случайной выборки заключается в получении необходимых сведений для подготовки и составления общего списка генеральной совокупности. Другая проблема, связанная с достижимостью респондентов - есть противоречия между требованием опрашивать именно тех людей, которые попали в случайный отбор и практической невозможностью опросить определенную часть полученной выборочной совокупности. Следующая проблема обусловливается слишком рассеянным в пространстве полем респондентов, что служит причиной существенного увеличения временных и финансовых затрат.

Если в исследовании указанные проблемы отсутствуют или представленные довольно слабо необходимо осуществлять простой случайный отбор. Если же они действительно выражены сильно, необходимо использовать процедуру многоступенчатого случайного отбора. Последнее предусматривает обращение к принципам стратификации и/или кластеризации.
Стратифицированная выборка основывается на принципе районирования и предусматривает предварительную группировку единиц генеральной совокупности по типам, которые отличаются между собой (деление на страты).
В основу классификации ложится признак (или их совокупность), по которым респонденты существенным образом отличаются один от другого, и при этом именно данный признак должен существенным образом влиять на исследуемое явление. Таким образом, при выборе критерия стратификации необходимо руководствоваться двумя особенностями: а) данная характеристика должна влиять на исследуемое явление; б) по данной характеристике единицы генеральной совокупности должны различаться.
В статистическом смысле районирование отвечает выделению такого числа и таких статистически однородных групп, чтобы дисперсия соответствующих параметров внутри полученных групп была меньшей, чем между ними. Выражаясь более простым языком, стратифицированную выборку следует использовать тогда, когда генеральная совокупность состоит из разнородных непохожих друг на друга групп (конечно же, если эта разнородность касается изучаемого явления).
К основным преимуществам стратификации относятся следующие: а) оценки для каждой страты могут быть получены отдельно; б) можно оценить отличия между стратами; в) полученные результаты (выборочные средние и выборочные пропорции) будут более точными.
Что касается кластерной выборки, то она в определенном смысле противоположна стратифицированной. Если при стратификации исследователь выделяет разнотипные подгруппы, то при кластерной выборке генеральная совокупность разбивается на однотипные группы (кластеры), внутри которых содержатся разнородные единицы наблюдения. Например, учебные группы в рамках одного большого факультета.
Кластер является промежуточным объектом исследования, который отбирается на определенном шаге формирования выборки и служит исходной совокупностью для дальнейшего отбора. Ими могут быть разнообразные единицы отбора, начиная от городов и районов и заканчивая производственными коллективами, семьями и т.п..
Используя принцип кластеризации, необходимо руководствоваться следующими принципами: а) все единицы генеральной совокупности должны быть распределенные между кластерами; б) каждый элемент генеральной совокупности должен принадлежать лишь к одному кластеру; в) кластеры должны быть по возможности однородными по ряду показателей, т.е. похожими друг на друга; г) кластеры [подобно генеральной совокупности] должны иметь неоднородную структуру по этим же показателям.
В рамках кластера можно использовать как сплошной, так и выборочный опрос.
Многоступенчатая выборка обычно используется в случаях проведения крупномасштабных исследования, в которых не имеется возможности реализации простой случайной выборки.
Следуя своему названию это выборка, которая осуществляется последовательно на двух и более иерархических уровнях (например: города - улицы - квартиры - жители).
В современной практике проведения широкомасштабных исследований при построении выборки чаще всего используют как принцип стратификации, так и принцип кластеризации. Последовательным применением каждого из этих принципов достигается повышение репрезентативности выборочной совокупности.
Примером многоступенчатой выборки может служить общенациональная выборка, в которой на первом этапе вся территория, на которой проводится опрос, делится на отличные в культурном смысле страты (например, на основе типа населенного пункта и территориального округа). На втором этапе в каждой страте определяются населенные пункты, а также количество улиц (кластеров), в каждом из них, на которых будет проводиться отбор. Наконец на отобранных улицах осуществляется случайный отбор домохозяйств (квартир или частных домов), в которых будет опрошен один респондент (этот респондент также определяется случайным образом, если домохозяйство включает более одного жильца).