統計師《統計相關知識》：抽樣誤差的概述
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抽樣誤差
1.抽樣誤差的概念
(1)抽樣誤差
統計誤差：是指在統計調查中，調查資料與實際情況間的偏差。即抽樣估計值與被估計的未知總體參數之差.
統計誤差按產生來源分：登記誤差和代表性誤差
登記誤差：又稱工作誤差或調查誤差，是指在調查過程中，由于各種主觀或客觀的原因而引起的誤差。調查范圍越廣，規模越大，誤差的可能性就越大
代表性誤差：在抽樣調查中，用樣本推斷總體所產生的誤差。
抽樣誤差：指在遵循了隨機原則的條件下，不包括登記誤差和系統誤差在內的，用樣本指標代表總體指標而產生的不可避免的誤差。由于總體平均數、總體成數是唯一確定的，而樣本平均數、樣本成數是隨機變量，因而抽樣誤差也是一個隨機變量。抽樣誤差越小，說明樣本的代表性越高;反之，樣本的代表性越低。同時抽樣誤差還說明樣本指標與總體指標的相差范圍，因此，它是推斷總體指標的依據。
抽樣誤差是統計推斷所固有的，雖然無法避免，但可以運用數學公式計算。因此，抽樣誤差也稱為可控制的誤差。
(2)影響抽樣誤差的因素
①抽樣單位的數目：數目越大，越接近總體。
②總體被研究標志的變異程度：抽樣誤差和總體標志的變異程度成正比變化。
③抽樣方法的選擇：不重復抽樣比重復抽樣的抽樣誤差小。
④抽樣組織方式不同。不同的抽樣組織所抽中的樣本，對于總體的代表性也不同。
2.抽樣平均誤差的計算
(1)抽樣平均誤差的涵義
抽樣誤差有抽樣實際誤差和抽樣平均誤差兩種。抽樣實際誤差是指某一次抽樣結果所得到的樣本指標與總體指標數值之差。
抽樣實際誤差不能用來概括一系列抽樣結果可能產生的所有誤差，因此為了用樣本指標去推算總體指標，需要計算這些誤差的平均數，即抽樣平均誤差，用它來反映抽樣誤差的平均水平。
抽樣平均誤差是指所有可能出現的樣本指數的標準差。我們把抽樣平均誤差簡稱為抽樣誤差，并用希臘字母μ來表示。
(2)抽樣平均誤差的計算
抽樣推斷的兩個主要目的：以樣本平均數推斷總體平均數，以樣本成數推斷總體成數。同時，在簡單隨機抽樣時又有重復抽樣和不重復抽樣的兩種取樣方法。
(3)總體方差和總體成數未知
當總體方差和總體成數未知時，可用以下方法解決：
第一，用樣本方差來代替總體方差，即用S2代替 ;用樣本成數p(1-P)代替總體成數P(1-P)。
第二，可用過去全面調查的資料，也可以用過去抽樣調查的資料代替，如果有多個不同的材料，則應選擇方差數值較大的。
第三，用估計資料代替。
(二)抽樣誤差
3.抽樣極限誤差
(1)抽樣極限誤差的定義
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