Il campionamento probabilistico implica la selezione di campioni in modo tale che ogni membro della popolazione abbia la stessa possibilità di essere selezionato. Questo approccio richiede un processo di selezione casuale e il ricercatore deve disporre di un elenco completo dei membri della popolazione studiata. Esempi di campionamento probabilistico includono il campionamento casuale semplice, il campionamento sistematico e il campionamento casuale stratificato. Questo approccio è considerato più affidabile e rappresentativo della popolazione.
Il campionamento non probabilistico, invece, si riferisce alla selezione di campioni in modo non casuale. La selezione degli individui nel campionamento non probabilistico non si basa su una distribuzione di probabilità, il che significa che il campione potrebbe non essere rappresentativo della popolazione studiata. Questo approccio include il campionamento di convenienza, il campionamento intenzionale e il campionamento a palla di neve. Il campionamento non probabilistico è spesso considerato meno rigoroso del campionamento probabilistico e i risultati possono essere meno generalizzabili alla popolazione complessiva.
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