Quando si lavora con una grande concordanza, il campione casuale è usato per ridurre il numero di righe di concordanza preservando la rappresentatività del campione. Il numero di righe definito dall'utente sarà selezionato casualmente da tutte le parti del corpus.

Le righe rimarranno nello stesso ordine in cui appaiono nel corpus.

Un campione casuale con lo stesso numero di righe generate dalla stessa concordanza produrrà sempre esattamente le stesse righe di concordanza. Questo comportamento è intenzionale in modo che utenti diversi (ad esempio, studenti) possano seguire gli stessi passi e arrivare allo stesso risultato. Per generare un campione diverso, si dovrebbe usare un numero diverso. Impostando il valore a 201 invece che a 200 si genererà un campione completamente diverso.