概率抽样是指在进行研究或调查时，每个个体被选中的机会是已知且非零的一种抽样方式。这种方式能够确保样本具有较好的代表性，从而提高研究结果的准确性和可靠性。

常见的概率抽样方法包括：
1. 简单随机抽样：这是最直观的概率抽样方法，即从总体中按照一定的规则（如使用随机数字表或计算机生成的随机数）随机选取个体。每个个体被选中的机会是相等的。
2. 分层抽样：当研究对象存在明显的异质性时，可先将总体分为若干个具有相似特征的子群体（即层次），然后从每一个层次中独立地进行简单随机抽样。这样可以确保样本能更好地反映总体内部的不同特点。
3. 整群抽样：首先将整个总体划分为多个“群”，每个群包含一定数量的个体，之后随机选择部分群作为研究对象，并调查选中的所有成员。这种方法适用于当个体间存在较强相关性时的情况。
4. 系统抽样：从一个有序列表中每隔固定间隔选取一个元素组成样本。首先确定抽样比例（即总体大小除以所需样本量），然后在前几个单位中随机选择起始点，之后按照固定的步长顺序抽取后续的样本单元。
5. 多阶段抽样：结合了上述几种方法的一种复杂形式，在大规模调查时尤为适用。通常先进行整群或分层抽样确定初级采样单位，再对选定的单位内部实施简单随机或其他类型的概率抽样。

以上就是关于概率抽样的定义及其常见方法的介绍。在实际应用中，研究者需要根据具体的研究目的、资源条件以及总体特征来选择最适合的概率抽样方案。