Question

统计学中，什么是抽样误差？影响抽样误差的因素有哪些？

Answer 1

抽样误差是指由于随机抽样的偶然因素使样本各单位的结构不足以代表总体各单位的结构，而引起抽样指标和全局指标的绝对离差。

影响抽样误差的因素有：

1、抽样单位的数目。在其他条件不变的情况下，抽样单位的数目越多，抽样误差越小；抽样单位数目越少，抽样误差越大。

2、总体被研究标志的变异程度。在其他条件不变的情况下，总体标志的变异程度越小，抽样误差越小。总体标志的变异程度越大，抽样误差越大。

3、抽样方法的选择。重复抽样和不重复抽样的抽样误差的大小不同。采用不重复抽样比采用重复抽样的抽样误差小。

4、抽样组织方式不同。采用不同的组织方式，会有不同的抽样误差，这是因为不同的抽样组织所抽中的样本，对于总体的代表性也不同。通常，我们不常利用不同的抽样误差，做出判断各种抽样组织方式的比较标准。

扩展资料：

抽样误差的三种表现形式：

1、抽样实际误差。抽样实际误差是指在一次具体的抽样调查中，由于随机因素引起的样本指标与总体指标之间的离差。

2、抽样平均误差。抽样平均误差是指抽样平均数的标准差或抽样成数的标准差。

3、抽样极限误差。抽样极限误差就是指样本指标与总体指标之间的误差范围。

参考资料：抽样误差-百度百科

Answer 2

抽样误差是指由于随机抽样的偶然周素使样本各单位的结构对总体各单位结构的代表性差别，而引起的抽样指标和全及指标之间的绝对离差。如抽样平均数与总体平均数的绝对离差，抽样成数与总体成数的绝对离差等等。
必须指出，抽样误差是抽样所特有的误差。凡进行抽样就一定会产生抽样误差，这种误差虽然是不可避免的，但可以控制，所以又称为可控制误差。抽样误差与另外两种误差不同。一种是调查误差，即在调查过程中，由于观察测量、登记、计算上的差错所引起的误差：另一种是系统偏误，即由于违反随机原则，有意地选择较好或较差单位进行调查，造成样本代表性不足所引起的误差。这两种误差是可以防止和避免的。
影响抽样误差大小的因素主要有：

(1)总体单位的标志值的差异程度。 差异程度愈大则抽样误差愈大，反之则愈小。

(2)样本单位数的多少。 在其他条件相同的情况下，样本单位数愈多，则抽样误差愈小。

(3)抽样方法。 抽样方法不同，抽样误差也不相同。一般说，重复抽样比不重复抽样，误差要大些。

(4)抽样调查的组织形式。 抽样调查的组织形式不同，其抽样误差也不相同，而且同一组织形式的合理程度也会影响抽样误差。

Answer 3

抽样方法本身所引起的误差。当由总体中随机地抽取样本时，哪个样本被抽到是随机的，由所抽到的样本得到的样本指标x与总体指标μ之间偏差，称为实际抽样误差。当总体相当大时，可能被抽取的样本非常多，不可能列出所有的实际抽样误差，而用平均抽样误差来表征各样本实际抽样误差的平均水平。

影响抽样误差的因素有：

抽样单位的数目。在其他条件不变的情况下，抽样单位的数目越多，抽样误差越小；抽样单位数目越少，抽样误差越大。
抽样方法的选择。重复抽样和不重复抽样的抽样误差的大小不同。采用不重复抽样比采用重复抽样的抽样误差小。
抽样组织方式不同。
总体被研究标志的变异程度。在其他条件不变的情况下，总体标志的变异程度越小，抽样误差越小。总体标志的变异程度越大，抽样误差越大。

Answer 4

抽样误差是指样本统计量和总体参数之间的差异。
抽样误差是衡量样本代表性大小的标准，它主要取决于总体内个体的差异性和样本所含个体的多少。一般来说，样本所含个体越多，代表性就越高，抽样误差就越小；反之，则代表性越低，抽样误差越大。
总体中个体差异程度越高，含同样数目样本的代表性越低，抽样误差就越大；反之，代表性越高，抽样误差就越小。必须注意的是，抽样中因误抄、计算等人为过失和其他一些违反随机原则而产生的误差，不是这里所指的抽样误差。

Answer 5

样本统计量与总体的真实水平的偏离。
因为样本量不够，或者抽样方法错误等。