抽样误差是指 通过样本估计总体参数时产生的误差，它反映了样本统计量（比如样本均值）与总体参数（比如总体均值）之间的差异。抽样误差是随机抽样所特有的误差，不同于由于观察、登记、测量、计算上的差错所引起的登记误差。
抽样误差的主要类型包括：
代表性误差：
由于样本各单位的结构情况不足以代表总体特征而引起的误差。这种误差的发生有两种情况：
非随机的代表性误差
随机性误差
登记误差：
在调查过程中，由于主客观原因而引起的误差。
抽样误差的度量主要包括：
标准误差：
抽样误差的一个常用度量是标准误差（Standard Error），它与样本量（n）有关，通常计算方式为总体标准差（σ）除以样本大小的平方根（√n）。公式为： Se=S/√n，从这个公式可以看到，当样本量n增加时，标准误差会减小。
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，它反映抽样平均数（或抽样成数）与总体平均数（或总体成数）的平均差异程度。
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。
影响抽样误差大小的因素包括：
总体各单位标志值的差异程度：
总体的差异程度越大，抽样误差也越大。
抽样单位数的多少：
样本量越大，抽样误差越小。
抽样方法：
不同的抽样方法会导致不同的抽样误差。
抽样调查的组织形式：
不同的组织形式也会影响抽样误差的大小。
举例说明：
假设我们要估计某县10万家庭的电视机拥有率，随机抽取100户家庭进行调查。如果调查结果显示有85户拥有电视机，我们可以用样本的拥有率来估计总体的拥有率。根据已知条件，可以计算出抽样平均误差。这个抽样误差平均说来为3.6%左右。
总结：
抽样误差是统计学中一个重要的概念，它反映了样本统计量与总体参数之间的差异。通过理解抽样误差的定义、类型、度量以及影响因素，可以更好地进行统计推断和决策。