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，与调查失误无关。

代表性提高：

随着样本量的增大，样本更有可能代表整个总体，这使得样本统计量更接近于总体参数。

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。

中心极限定理：

中心极限定理指出，随着样本量的增加，样本均值的分布趋向于正态分布，且其标准差（即标准误差）会减小，样本的均值也更接近与总体均值，从而提升了估计的精确性。

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。它反映了抽样误差的一般水平。

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。

综上所述，抽样误差是统计学中一个重要的概念，了解其定义、影响及计算方法对于进行有效的统计推断至关重要。