抽样误差的计算方法需根据具体研究目的和数据类型选择合适公式，以下是主要方法及步骤：
一、常用计算公式
标准误差（SE）公式 标准误差是衡量样本统计量（如均值、比例）与总体参数之间差异的指标，计算公式为：
$$SE = frac{sigma}{sqrt{n}}$$
其中，$sigma$为总体标准差，$n$为样本量。若总体标准差未知，可用样本标准差$s$替代。
置信区间公式
通过标准误差计算置信区间，公式为：
$$text{置信区间} = bar{x} pm z cdot SE$$
其中，$bar{x}$为样本均值，$z$为对应置信水平的标准正态分布临界值（如90%置信水平$z=1.65$，95%$z=1.96$）。
二、分步计算流程
确定样本统计量
计算样本均值$bar{x}$或样本比例$p$（如合格率）。
选择置信水平
根据研究需求选择置信水平（如90%、95%），并查找对应的$z$值。
计算标准误差
使用公式$SE = frac{sigma}{sqrt{n}}$或$SE = frac{s}{sqrt{n}}$（当$sigma$未知时）。
构建置信区间
代入公式计算置信区间，例如：
$$95% text{置信区间} = bar{x} pm 1.96 cdot SE$$。
三、注意事项
样本量影响
样本量越大，抽样误差越小；反之则越大。实际应用中需权衡成本与精度。
总体分布的影响
总体标准差$sigma$或样本标准差$s$越大，抽样误差越高。
抽样方法
- 重复抽样： $SE = frac{sigma}{sqrt{n}}$ 
- 不重复抽样：$SE = frac{sigma}{sqrt{n}} cdot sqrt{frac{N-n}{N-1}}$（$N$为总体容量）。
其他误差类型
若需评估样本结果与总体结果的差异比例，可使用 抽样误差率：
$$text{抽样误差率} = frac{text{样本统计量} - text{总体参数}}{text{总体参数}} times 100%$$。
通过以上方法，可系统计算抽样误差并评估样本结果的可靠性。