抽样误差就是样本和整体数据不一致的问题。比如测100个人身高，可能和全校2000人平均身高有差距。误差大小看样本量，样本越多误差越小，但不可能零。比如测500人误差比测100人小，但测完还是和真实值有差别。

为什么是这个答案？因为每次抽样都像抓阄选代表，抓得越多越接近真相。比如某调查显示，1000人样本误差±3%，而2000人样本误差±2%。但样本再大也有误差，比如2020年人口普查，虽然调查了11亿人，仍有0.1%误差。这说明样本量越大误差越小，但永远无法完全消除。就像抓100个球装袋子里，抓10次每次抓10个球，装袋子总重量肯定不一样。数据学家算过，样本量每增加一倍，误差就砍半。但就算抓9999个球，袋子里总重量和10000个球还是有差别。这就是抽样误差的规律，抓得越多越准，但永远差那么点。