1) Chọn mẫu thuận tiện: (Convenience Sampling)
Phương pháp chọn mẫu thuận tiện là phương pháp chọn mẫu không ngẫu nhiên, trong đó là nghiên cứu tiếp cận với phần tử mẫu bằng phương pháp thuận tiện. Nghĩa là nhà nghiên cứu có thể chọn những phần tử nào mà họ có thể tiếp cận được.
Ở phương pháp này, việc chọn đối tượng (phần tử) để phỏng vấn được hoàn toàn giao phó cho người phỏng vấn. Họ có thể thực hiện việc phỏng vấn với bất cứ người nào mà họ gặp (ở trung tâm thương mại, trên đường phố, hay tại nhà văn hóa thanh niên v.v..)
Phương pháp này cũng dành cho người được phỏng vấn (người được hỏi) quyền trả lời hay không.
2) Chọn mẫu phán đoán: (Rudgement Sampling)
Phương pháp chọn mẫu phán đoán cũng là một phương pháp chọn mẫu không ngẫu nhiên. Nhưng ở phương pháp này, nhà nghiên cứu, vấn viên hay công ty đặt hàng nghiên cứu tự phán đoán sự thích hợp của các phần tử để mời họ tham gia vào mẫu. Như vậy, tính đại diện của mẫu sẽ phụ thuộc vào kiến thức và kinh nghiệm của nhà nghiên cứu.
Ví dụ: Phỏng vấn viên được yêu cầu đến các trung tâm thương mại chọn các phụ nữ ăn mặc sang trọng để phỏng vấn- Vấn đề cần phán đoán ở đây là: Phụ nữ trẻ tuổi hay lớn tuổi? Thế nào là sang trọng? Điều này hoàn toàn phụ thuộc vào hiểu biết và kinh nghiệm của người phỏng vấn để đưa ra phán đoán về đối tượng cần chọn.
3) Chọn mẫu phát triển mầm: (Snowball Sampling)
Trong phương pháp này, nhà nghiên cứu chọn ngẫu nhiên một số phần tử cho mẫu. Sau đó, thông qua các phần tử ban đầu này, để họ giới thiệu các phần tử khác cho mẫu.
Ví dụ: Khi muốn nghiên cứu về các nghệ nhân nuôi chim, nếu dùng phương pháp chọn ngẫu nhiên hoàn toàn thì sẽ rất tốn kém; Vì thế ta sẽ dùng phương pháp chọn mẫu phát triển mầm, bằng cách chọn ngẫu nhiên một nghệ nhân chơi chim mời tham gia vào mẫu, sau đó hỏi nghệ nhân này tên của nghệ nhân khác, và cứ tiếp tục như vậy ta sẽ có được các nghệ nhân nuôi chim tham gia vào mẫu.
Như vậy, với phương pháp chọn mẫu phát triển mầm, những đơn vị, phần tử chọn mẫu ban đầu được lựa chọn bằng cách sử dụng các phương pháp xác suất, nhưng những phần tử, đơn vị bổ sung tiếp đó được thu thập từ thông tin được cung
cấp bởi các đơn vị, phần tử ban đầu. Vì thế, dù là với phương pháp xác suất nào được sử dụng để lựa chọn những phần tử, đơn vị chọn mẫu ban đầu, thì mẫu toàn bộ vẫn được coi là mẫu phi xác suất.
4) Chọn mẫu theo định ngạch hay mẫu kiểm tra tỷ lệ (Quota Sampling):
Trong phương pháp chọn mẫu theo định ngạch (gọi ngắn gọn là chọn mẫu theo quota), nhà nghiên cứu sẽ dựa vào các đặc tính kiểm soát xác định trong đám đông để chọn số phần tử cho mẫu theo cùng tỷ lệ của đám đông.
Có thể hiểu theo cách khác là: Nhà nghiên cứu cố gắng bảo đảm mẫu được lựa chọn làm đại diện cho tổng thể, bằng cách chọn những đơn vị lấy mẫu dựa vào các tham số chính xác.
Ví dụ: Ta có thể lấy mẫu gồm những người là thành viên ở một vùng (Tỉnh, thành phố) nào đó trong nước, dựa vào tỷ lệ theo các số liệu về dân cư của vùng ấy.
Phương pháp chọn mẫu quota có thuận lợi là mẫu sẽ phù hợp với các tham số được chọn của tổng thể, nếu các phỏng vấn viên, nhà nghiên cứu hay bất cứ ai tiến hành lựa chọn thực sự đáp ứng khít khao với các tỷ lệ một cách chính xác.
Tuy nhiên, chọn mẫu theo quota cũng có những nhược điểm tiềm ẩn, có thể phá hủy tính giá trị của một mẫu chọn được, những nhược điểm đó là:
+ Các cộng tác viên tại hiện trường phải thận trọng, và phải thõa mãn các tỷ lệ một cách chính xác với số người có những đặc điểm quy định - Vấn đề ở đây là việc kiểm soát các tỷ lệ được thỏa mãn một cách chính xác là rất khó khăn.
+ Tổng thể không thể được liệt kê bằng các đặc điểm thích hợp, và các đặc điểm này có thể khó xác định. Chẳng hạn, tuổi được hỏi và báo cáo không đúng sự thật.
Mặc dù khi tiến hành chọn mẫu theo quota, ta thường mắc phải những sai sót kể trên, nhưng chọn mẫu theo phương pháp này thường được sử dụng rộng rãi và được coi là phương pháp chọn mẫu phổ biến nhất trong thực tiễn nghiên cứu Marketing.
Để hiểu rõ hơn về phương pháp này, ta xét ví dụ sau: Ví dụ: Một thuộc tính kiểm soát, chẳng hạn về tuổi:
Giả sử chọn một mẫu có kích thước n = 100 từ một tổng thể (đám đông) có kích thước N = 1.000, trong đó: Có 20% người tiêu dùng ở độ tuổi từ 20 -30; 40% từ 31-40 và 40% từ 41 - 50.
Như vậy, để chọn đủ các phần tử cho mẫu có kích thước n = 100, thì nhà nghiên cứu sẽ dựa vào đặc tính kiểm soát (tuổi) được xác định trong đám đông để chọn các phần tử cho mẫu theo cùng tỷ lệ của đám đông tức là sẽ chọn:
20 người ở độ tuổi 20 -30 (20%); 40 người ở độ tuổi 31-40 (40%) và 40 người có độ tuổi từ 41 -50 (40%).