在前面介绍的所有抽样方法中，访问人员并没有参与为访问或观测选取主题，样本完成了这个任务，访问者的工作就是把握住这个主题，这可能是个费用很高的过程，特别是面对面的调查。产生样本，对每个访问者拜访的地址列出清单，然后完成实地调查，这个过程是很耗时间的，并且成本很高。
削减时间和成本的一个方法是使用半随机抽样，也就是熟知的自由路径抽样或随机漫步（randomwalk），这样也可以避免给予访问者更大的决策权来选择地区、家庭或个人（这会引入选择误差），这个方法不包括用于从抽样框中抽取随机样本所花费的时间和费用。
使用多阶段分层随机样本会得到一个随机开始地址的列表，例如，为了保证不同大小的城市、乡村或城镇都被很好地混合，每个访问者给定一个随机地址进行第一个访问（并且会有选择家庭中哪个人的指导），随着起始地址的访问，访问人员还会被给定一系列指令去挑选下一个访问地址。
正如随机抽样方法那样，被选择的对象没有替代对象，因此为了实施一次访问，可能要进行多次回访，这可能意味着在实地调査成本方面，几乎是没有差别的。为了达到节约成本的目的，回访可能适合基于配额的方法，我们接下来就会学习配额抽样。
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