抽样的基本程序包括：界定总体、样本设计。
界定总体包括明确总体的范围、内容和时间。实际调查的总体与理论上设定的总体会有所不同，总体越复杂，二者的差别越大。抽样总体有时不等于理论上的研究总体，样本所代表的也只是明确界定的抽样总体。
样本设计包括确定样本规模和选择抽样的具体方式。抽样的目的是用样本来代表总体，自然样本数越大，其代表性越高。但样本数越大，调查研究的成本也越大。因此，确定合适的样本规模和抽样方式是抽样设计中的一项重要内容。
确定样本量的大小是比较复杂的问题，既要有定性的考虑也要有定量的考虑。
其考虑因素有：决策的重要性，调研的性质，变量个数，数据分析的性质，同类研究中所用的样本量，发生率，完成率，资源限制等。具体地说，更重要的决策，需要更多的信息和更准确的信息，这就需要较大的样本；探索性研究，样本量一般较小，而结论性研究如描述性的调查，就需要较大的样本；收集有关许多变量的数据，样本量就要大一些。
有具体的统计学公式，不同的抽样方法有不同的公式。归纳起来，样本量的大小主要取决于：
①研究对象的变化程度，即变异程度；
②要求和允许的误差大小，即精度要求；
③要求推断的置信度，一般情况下，置信度取为95%；
在无放回简单随机抽样情况下，总体均值估计量的标准误差的表达式：
其中，σ是总体的标准差。如果误差界限设为e，那么：
这里Z是对应于某一置信水平的标准正态分布的分位点值。
为确定n，需要知道：期望的误差界限e；置信水平；对应的标准正态分布的分位点值 Z；总体规模 N；总体方差σ2 ；其中，总体方差σ2是最不容易得到的，通常需要根据过去对类似总体所做的研究作近似计算。
对于90% 的置信度，对应的z值为1.64；
对于95% 的置信度，对应的z值为1.96；
对于99% 的置信度，对应的z值为2.56。
也就是说，研究的问题越复杂，差异越大时，样本量要求越大；要求的精度越高，可推断性要求越高时，样本量也越大；同时，总体越大，样本量也相对要大，但是，增大呈现出一定对数特征，而不是线形关系。