抽樣誤差是指由於隨機抽樣的偶然因素使樣本各單位的結構不足以代表總體各單位的結構，而引起抽樣指標和全局指標的絕對離差。必須指出，抽樣誤差不同於登記誤差，登記誤差是在調查過程中由於觀察、登記、測量、計算上的差錯所引起的誤差，是所有統計調查都可能發生的。抽樣誤差不是由調查失誤所引起的，而是隨機抽樣所特有的誤差。
擴展資料影響抽樣誤差的因素：抽樣單位數的多少，總體中被研究標誌的變動程度的大小。
抽樣誤差是抽樣理論的壹個重要概念，在說明抽樣誤差之前我們先介紹統計誤差。統計誤差是指在統計調查中，調查資料與實際情況間的偏差。即抽樣估計值與被估計的未知總體參數之差。例如，樣本平均數與總體平均數之差；樣本成數與總體成數之差等。在統計推斷中，誤差的來源是多方面的，統計誤差按產生的來源分類，有登記誤差和代表性誤差。
登記誤差：
又稱調查誤差或工作誤差，是指在調查過程中，由於各種主觀或客觀的原因而引起的誤差。例如，由於指標含義不清，口徑不同而造成的誤差；由於被調查者提供不實的資料，以及在登記、計算、抄寫上有差錯等而出現的誤差。這種登記誤差不論是在抽樣調查還是在其他形式的調查中都有可能產生。調查的範圍越廣，規模越大，內容越復雜，產生登記誤差的可能性就越大。
百度百科－抽樣誤差