Вопрос касается теоретической основы выборочного метода в статистике. Чтобы правильно ответить на него, давайте разберем предложенные варианты.

• Теорема Чебышева (общий случай) - это важный результат в теории вероятностей, который утверждает, что для любой случайной величины с конечным математическим ожиданием и дисперсией, вероятность того, что эта величина отклонится от своего математического ожидания более чем на k стандартных отклонений, не меньше 1 - 1/k^2. Эта теорема действительно может служить основой для выборочных методов.
• Лемма Маркова - это более узкий результат, который касается неотрицательных случайных величин и утверждает, что для неотрицательной случайной величины X и любого a > 0, вероятность того, что X больше a, не больше математического ожидания X деленного на a. Эта лемма также полезна, но не является основной теорией для выборочных методов.
• Теорема Чебышева (частный случай) - это, скорее всего, относится к конкретным условиям теоремы Чебышева, но не является самостоятельной основой для выборочного метода.
• Неравенство Чебышева - это общее название для неравенства, которое вытекает из теоремы Чебышева. Оно утверждает, что для любой случайной величины с конечным математическим ожиданием и дисперсией, вероятность отклонения от среднего значения на большее количество стандартных отклонений может быть ограничена. Это неравенство является практическим инструментом в выборочной статистике.

Таким образом, наиболее правильным ответом на вопрос о теоретической основе выборочного метода будет теорема Чебышева (общий случай), так как она предоставляет обобщенные условия, которые применимы к выборочным методам и формирует теоретическую базу для анализа выборок.