表示抽样误差大小的指标称为

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表示抽样误差大小的指标称为抽样误差率或抽样变异系数。

在统计学中，抽样误差是指由于抽样而产生的样本统计量与总体参数之间的差异。这种差异可能来自于多个方面，比如样本选取的方法、样本大小、总体分布等等。因此，我们需要一个指标来衡量这种差异的大小，即抽样误差率。

抽样误差率是指样本统计量的标准差与总体参数的标准差之间的比值。它反映了样本统计量相对于总体参数的波动程度，即样本统计量对于总体参数的偏离程度。抽样误差率越小，说明样本统计量与总体参数之间的差异越小，样本的代表性也就越高。

在实际应用中，我们可以根据具体的抽样方法和样本大小，计算出抽样误差率的估计值。然后，通过比较不同样本的抽样误差率，可以评估它们的代表性，从而选择更可靠的样本进行进一步的分析。抽样变异系数也是衡量抽样误差大小的指标之一。

它是指样本统计量的标准差与平均数之间的比值。这个指标反映了样本统计量的离散程度，即样本统计量相对于平均数的波动程度。抽样变异系数越大，说明样本的离散程度越高，样本的变异程度也就越大。

影响抽样误差的因素：

1、样本选取方法：不同的样本选取方法会有不同的抽样误差。例如，简单随机抽样和分层随机抽样的误差率就有所不同。简单随机抽样是从总体中随机抽取样本，每个样本被抽中的概率相等，因此其误差相对较小。而分层随机抽样则是将总体按照某些特征分成若干层，然后在每层中随机抽取样本，这样的方法可以减少总体内部的变异，从而降低误差。

2、样本大小：样本大小对抽样误差也有影响。一般来说，样本越大，样本统计量与总体参数之间的差异就越小，抽样误差也就越小。但是，在实际应用中，样本大小往往受到时间、人力、物力等多种因素的限制，因此需要权衡各方面因素来合理确定样本大小。

3、总体分布：总体分布也会影响抽样误差。总体分布越分散，即总体标准差越大，抽样误差就越大。因此，对于一些分布广泛的总体，需要采取更加有效的抽样方法来减少误差。

4、抽样误差的衡量指标：除了上述因素外，抽样误差的衡量指标也会影响人们对误差的看法。例如，采用不同的衡量指标，如平均绝对误差、均方误差等，会对同一种抽样方法产生不同的评价。因此，在评估抽样误差时，需要根据具体的情况选择合适的衡量指标。