การสุ่มตัวอย่างแบบไม่ใช้ความน่าจะเป็นคือรูปแบบหนึ่งของการสุ่มตัวอย่างที่ไม่ใช้เทคนิคการสุ่มตัวอย่างแบบสุ่ม ซึ่งสามารถคำนวณความน่าจะเป็นของการได้ตัวอย่างใดๆ ก็ได้

ตัวอย่างที่ไม่ใช่ความน่าจะเป็นไม่ได้มีจุดประสงค์เพื่อใช้ในการอนุมานจากตัวอย่างไปยังประชากรทั่วไปในเชิงสถิติ ในกรณีที่ความถูกต้องภายนอกไม่ได้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อเป้าหมายหรือวัตถุประสงค์ของการศึกษา นักวิจัยอาจเลือกใช้การสุ่มตัวอย่างที่ไม่ใช่ความน่าจะเป็น นักวิจัยอาจแสวงหาการใช้การสุ่มตัวอย่างที่ไม่ใช่ความน่าจะเป็นแบบวนซ้ำเพื่อวัตถุประสงค์ทางทฤษฎี โดยพิจารณาการสรุปเชิงวิเคราะห์มากกว่าการสรุปเชิงสถิติ^{[ 1 ] [ 2 ]}

ในขณะที่วิธีการเชิงความน่าจะเป็นเหมาะสมสำหรับการศึกษาขนาดใหญ่ที่เกี่ยวข้องกับการเป็นตัวแทน วิธีการที่ไม่ใช้ความน่าจะเป็นอาจเหมาะสมกว่าสำหรับการวิจัยเชิงคุณภาพเชิง ลึก ซึ่งมักมุ่งเน้นไปที่การทำความเข้าใจปรากฏการณ์ทางสังคมที่ซับซ้อน^{[ 3 ]}การวิเคราะห์เชิงลึกของกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็กหรือกรณีศึกษาช่วยให้สามารถค้นพบและระบุรูปแบบและกลไกเชิงสาเหตุที่ไม่ต้องอาศัยสมมติฐานเกี่ยวกับเวลาและบริบท ข้อดีอีกประการหนึ่งของการสุ่มตัวอย่างที่ไม่ใช้ความน่าจะเป็นคือต้นทุนที่ต่ำกว่าเมื่อเทียบกับการสุ่มตัวอย่างแบบใช้ความน่าจะเป็น

การสุ่มตัวอย่างแบบไม่ใช้ความน่าจะเป็นมักจะไม่เหมาะสมในการวิจัยเชิงปริมาณ ทาง สถิติ^{[ 4 ]}

การสุ่มตัวอย่างแบบไม่ใช้ความน่าจะเป็นนั้นใช้กันอย่างแพร่หลายในการวิจัยเชิงคุณภาพ ตัวอย่างของการสุ่มตัวอย่างแบบไม่ใช้ความน่าจะเป็น ได้แก่:

• การสุ่มตัวอย่างแบบสะดวกซึ่งเลือกสมาชิกในประชากรโดยพิจารณาจากความสะดวกในการเข้าถึง ตัวอย่างดังกล่าวมีอคติเนื่องจากนักวิจัยอาจเข้าหาผู้ตอบแบบสอบถามบางประเภทโดยไม่รู้ตัวและหลีกเลี่ยงผู้ตอบแบบสอบถามประเภทอื่น^{[ 5 ]}และผู้ตอบแบบสอบถามที่สมัครใจเข้าร่วมการศึกษาอาจแตกต่างจากผู้อื่นในหลายด้านที่สำคัญ^{[ 6 ]}
• การสุ่มตัวอย่างแบบต่อเนื่องหรือที่เรียกว่าการสุ่มตัวอย่างแบบนับทั้งหมด^{[ 7 ]}เป็นเทคนิคการสุ่มตัวอย่างที่เลือกทุกกลุ่มตัวอย่างที่ตรงตามเกณฑ์การรวมจนกว่าจะได้ขนาดตัวอย่างที่ต้องการ^{[ 8 ] [ 9 ]}
• การสุ่มตัวอย่างแบบลูกโซ่ซึ่งเกี่ยวข้องกับผู้ตอบแบบสอบถามคนแรกที่อ้างอิงถึงคนรู้จัก และอื่นๆ ตัวอย่างดังกล่าวมีอคติเนื่องจากทำให้ผู้ที่มีเครือข่ายทางสังคมมากกว่ามีโอกาสถูกเลือกมากขึ้นแต่ไม่ทราบแน่ชัด^{[ 10 ]}แต่ส่งผลให้อัตราการตอบสนองสูงขึ้น
• การสุ่มตัวอย่างตามดุลพินิจหรือการสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง ซึ่งนักวิจัยเลือกกลุ่มตัวอย่างโดยพิจารณาจากผู้ที่ตนคิดว่าเหมาะสมสำหรับการศึกษา^{[ 11 ]}วิธีนี้ใช้เป็นหลักเมื่อมีจำนวนคนที่มีความเชี่ยวชาญในด้านที่กำลังวิจัยอยู่อย่างจำกัด หรือเมื่อความสนใจของการวิจัยอยู่ที่สาขาเฉพาะหรือกลุ่มเล็กๆ ประเภทของการสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง ได้แก่:
  • กรณีเบี่ยงเบน: นักวิจัยเลือกกรณีศึกษาที่แตกต่างจากรูปแบบทั่วไปอย่างมาก โดยเลือกกรณีศึกษาดังกล่าวเพื่อรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับกรณีผิดปกติ ซึ่งอาจเป็นปัญหาหรือเป็นผลดีเป็นพิเศษ
  • กรณีศึกษา: การวิจัยจำกัดอยู่เพียงกลุ่มเดียว ซึ่งมักจะมีลักษณะคล้ายคลึงกันหรือมีขนาดเล็ก
• การสุ่มตัวอย่างแบบโควตาวิธีนี้คล้ายกับการสุ่มตัวอย่างแบบสุ่มแบ่งชั้นซึ่งนักวิจัยจะระบุกลุ่มย่อยของประชากรที่สนใจ จากนั้นกำหนดจำนวนเป้าหมายสำหรับแต่ละหมวดหมู่ในตัวอย่าง ต่อไป นักวิจัยจะสุ่มตัวอย่างจากประชากรที่สนใจโดยไม่สุ่มจนกว่าจะครบโควตา^{[ 12 ]}

การศึกษาที่ตั้งใจจะใช้การสุ่มตัวอย่างแบบความน่าจะเป็นบางครั้งอาจจบลงด้วยการใช้ตัวอย่างที่ไม่ใช่ความน่าจะเป็นโดยไม่ได้ตั้งใจเนื่องจากลักษณะของวิธีการสุ่มตัวอย่างแบบจำลองทางสถิติที่ใช้ก็อาจทำให้ข้อมูลกลายเป็นตัวอย่างที่ไม่ใช่ความน่าจะเป็นได้เช่นกัน^{[ 13 ]}

• การสุ่มตัวอย่าง (สถิติ)
• การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์
• การสุ่มตัวอย่างหลายขั้นตอน
• การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย
• การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ