取样误差英文解释翻译、取样误差的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 sampling error

sampling
【化】 sampling; taking of samples; thief
【医】 sampling

error
【计】 booboo; E; errors
【化】 deviation; error
【医】 error
【经】 error

在汉英词典中，"取样误差"对应的英文术语为"sampling error"，指因样本选择偏差导致的统计结果与总体真实值之间的差异。这一概念在统计学和实证研究中具有重要地位，其核心特征体现在三个方面：

形成机制
取样误差源于抽样过程中非完全随机性的选择，当样本无法准确反映总体分布特征时，系统偏差便会产生。中国国家统计局将这种现象定义为"抽样调查结果与全面调查结果之间的差异"（国家统计局，2023）。
关键影响因素

实际应用案例
在流行病学调查中，若采用方便抽样而非分层抽样，可能导致疾病发病率估计值偏离真实水平达15%-20%（中华预防医学会，2021）。美国统计协会的研究表明，样本量增加4倍可使误差幅度减少一半。

该术语在学术论文中的典型用法为：$mu = bar{x} pm Z_{alpha/2}frac{sigma}{sqrt{n}}$，其中$sigma$代表总体标准差，$n$为样本量。世界卫生组织在疫苗有效性研究中，要求取样误差控制在置信度95%、误差幅度≤3%的精度范围（WHO技术规范，2024）。

取样误差（Sampling Error）是指由于从总体中随机抽取样本而非调查整个总体时，样本统计量与总体参数之间的差异。这种误差是统计推断中不可避免的固有现象，主要源于样本的随机性和有限性。

产生原因
当研究者无法调查总体全部个体时，只能通过样本来估计总体。由于样本仅代表总体的一部分，其统计结果（如均值、比例）与真实总体值必然存在偏差。例如，若从全国人口中抽取1000人调查收入，样本平均值可能与全国真实平均值不同。
与非取样误差的区别
取样误差仅由抽样过程引起，而非取样误差来源于其他环节，如数据收集错误、问卷设计缺陷、受访者隐瞒信息等。后者可通过优化方法减少，但取样误差只能通过改进抽样设计来降低。
如何降低取样误差
- 增大样本量：样本量越大，误差通常越小（公式：$text{标准误差} = frac{sigma}{sqrt{n}}$，其中$sigma$为总体标准差，$n$为样本量）。
- 采用随机抽样：如简单随机抽样、分层抽样（按子群体分层以提高代表性）。
- 优化抽样框架：确保抽样范围与总体一致，避免遗漏或重复。
实际应用中的影响
在民意调查、医学研究等领域，取样误差直接影响结论的可信度。例如，若某药物试验的样本未涵盖不同年龄段，疗效评估可能出现偏差。通常用置信区间（如“95%置信水平下误差±3%）”量化这一误差。