在统计学中，随机取样分类是通过各种方法从总体中选择样本的过程，确保样本能够代表总体。以下是几种常见的随机取样方法的描述：

1. 简单随机抽样: 从N个个体中不放回地抽取n个样本，每个个体被抽中的概率相同。例如，抽签法就是将个体编号后，通过随机抽取号签来选取样本，虽然简单易行，但当总体庞大时，操作耗时且可能存在不公平性。随机数表法则通过预先制作随机数表来简化抽签过程。

2. 系统抽样: 适用于容量较大的总体，通过将个体编号分段，然后在每段中随机选择一个个体作为起始，按照固定间隔选取样本。这种方法可以简化操作，尤其适合有规律的编号。

3. 分层抽样: 当总体由差异明显的部分组成时，将个体分层，按层内个体的比例进行简单随机抽样。这种方法确保了样本在不同层间的代表性。

4. 数据收集: 在实际调查中，首先明确调查目标和变量，然后通过做试验（如抛掷骰子试验）、查阅资料或设计调查问卷获取数据。做试验虽能得到可靠数据，但成本较高；查阅资料可以节省资源，但可能无法获取所有信息；设计问卷要求问题明确、语言清晰，避免引导受调查者。