收集数据时可采用的抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样、方便抽样、效应抽样、配额抽样等。
1、简单随机抽样（Simple Random Sampling）
简单随机抽样是最基本的抽样方法之一。在这种抽样方法中，每个个体有相等的概率被选入样本，且样本之间相互独立。可以通过随机数生成器或抽签等方式进行简单随机抽样。
2、系统抽样（Systematic Sampling）
系统抽样是按照固定的间隔从总体中选择样本的方法。例如，在总体中选择一个起始点，然后按照一定的间隔，如每隔5个个体选取一个，直到达到所需样本大小。这种方法比简单随机抽样具有更高的效率，但要求总体具有一定的有序性。
3、分层抽样（Stratified Sampling）
分层抽样将总体分为几个具有相似特征的层（称为分层），然后从每个分层中进行随机抽样。这样可以确保样本在各个层次上都有代表性，并充分考虑不同层之间的差异。
4、整群抽样（Cluster Sampling）
整群抽样是将总体划分为若干个互不重叠的小群（称为群），然后随机选取其中的一些群，并将群内的所有个体作为样本。这种方法可用于减少调查成本，特别是当群内的个体具有相似性时。
5、方便抽样（Convenience Sampling）
方便抽样是根据研究者的方便和容易性选择样本的方法。这种抽样方法并不能保证样本的代表性和统计推广性，仅适用于初步探索或非正式的研究情境。
6、效应抽样（Purposive Sampling）
效应抽样是根据研究目的和特定需求，有目的地选择样本的方法。通过根据研究问题的特征和目标设定选择样本的标准，以获取对特定领域或特定人口的深入理解。
7、配额抽样（Quota Sampling）
配额抽样是按照预先确定的配额或标准，在不同子群中选择样本，以确保样本在各个子群上具有代表性。与分层抽样类似，但不同的是配额抽样并不是随机选择，而是根据事先制定的配额要求选择样本。