在统计学中，当我们从一个总体中抽取样本时，有两种主要的抽样方法：一种是重复抽样，另一种是不重复抽样。这两种方法在计算抽样平均误差时会表现出不同的特性。
🔍 在重复抽样中，每次抽取样本后，样本会被放回总体中。这意味着每次抽取都是独立的事件，每个样本被选中的概率保持不变。因此，重复抽样的抽样平均误差通常较小，因为它能够更好地反映总体的波动情况。
相比之下，在不重复抽样中，一旦样本被抽取出来就不会再被放回总体。这会导致后续抽取样本的概率发生变化，因为总体的规模在不断减少。因此，不重复抽样的抽样平均误差可能比重复抽样稍大，尤其是在总体规模较小时更为明显。
📊 总之，选择哪种抽样方法取决于具体的研究场景和目标。理解这两种方法的特点有助于我们更准确地估计总体参数，并作出更加可靠的统计推断。