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为了估计人口，统计学家使用代表人口的随机样本。例如，如果你对50名随机美国女性进行称重，你可以根据她们的平均体重估算所有美国女性的体重。当样本结果偏离真实总体值时，会发生采样错误。也就是说，如果你的50名女性在平均体重为150磅时平均体重为135磅，那么你的抽样误差是-15（观察到的实际减去），这意味着你低估了15分的真实值。由于真实值很少知道，因此统计学家使用其他估计值（如标准误差和置信区间）来估计抽样误差。
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计算您测量的百分比。例如，如果您想知道某个学校吸烟的学生比例是多少，那么随机抽取样本（比方说n，我们的样本量等于30），让他们填写匿名调查并计算百分比说吸烟的学生。为了便于说明，让我们说六名学生说他们吸烟了。然后吸烟的百分比=（#吸烟者）/（测量的学生总数）x 100％= 6/30 x 100％= 20％。
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计算标准误差。因为我们不知道吸烟学生的实际百分比，所以我们只能通过计算标准误差来估计抽样误差。在统计中，我们使用比例p而不是百分比进行计算，因此我们将20％转换为一定比例。将20％除以100％，得到p = 0.20。大样本大小的标准误差（SE）= sqrt p x（1 - p）/ n，其中sqrt x表示取x的平方根。在这个例子中，我们得到SE = sqrt 0.2 x（0.8）/ 30 = sqrt 0.00533 …？ 0.073。
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创建置信区间。下限：估计比例 - 1.96 x SE = 0.2 - 1.96（0.073）= 0.0569上限：估计比例+ 1.96 x SE = 0.2 + 1.96（0.073）= 0.343因此我们可以说我们对吸烟者的真实比例有95％的信心学生吸烟的比例介于0.0569和0.343之间，或占百分比，5.69％或34.3％。这种广泛的传播表明存在相当大的采样误差的可能性。
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测量每个人以计算确切的抽样误差。让学校的所有学生完成匿名调查并计算他们吸烟的学生百分比。假设有800名学生中的120人说他们吸烟，那么我们的百分比是120/800 x 100％= 15％。因此，我们的“抽样误差”=（估计） - （实际）= 20 - 15 = 5.越接近零，我们的估计越好，我们的抽样误差就越小。然而，在现实世界中，您不太可能知道实际值，并且必须依赖SE和置信区间进行解释。