计算抽样误差通常涉及以下步骤：

1. 确定样本统计量，如样本均值或样本比例。

2. 使用公式计算抽样误差。

3. 将计算出的抽样误差加到样本统计量上，得到估计区间的上限；从样本统计量减去抽样误差，得到估计区间的下限。

抽样误差计算公式：

对于样本均值的抽样误差，可以使用以下公式：

s = ±√（2500 / 样本量）×z

其中：

`s` 是抽样误差。

`2500` 是一个常数，用于调整标准正态分布的临界值 `z`。

`样本量` 是你从总体中抽取的样本中包含的观测值数量。

`z` 是标准正态分布的临界值，通常与所需的置信水平相关联（例如，95%置信水平对应的 `z` 值约为 1.96）。

示例：

假设你从总体中抽取了一个包含 100 个观测值的样本，并希望计算样本均值的抽样误差。使用上述公式，你可以这样计算：

s = ±√（2500 / 100）×1.96

s = ±√（25）×1.96

s = ±√49

s = ±7

因此，样本均值的抽样误差大约是 ±7。这意味着，如果你计算出样本均值为某个值，那么真实的总体均值有大约 7 的误差范围在你计算的均值上下波动。

注意事项：

抽样误差是由随机抽样引起的，不是由调查失误引起的。

抽样误差是衡量样本统计量与总体参数之间偏差的一种指标。

抽样误差可以通过多次重复抽样并计算平均值来减少。

抽样误差率是样本结果与总体结果之间的差异与总体结果的比率，控制这个比率可以获得更可靠的抽样结果。