抽样风险和样本量成反比的原因可以从统计学的基本原理来解释。以下是详细的分析：
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1. 样本量与抽样误差：抽样误差是指样本统计量与总体参数之间的差异。当样本量增加时，抽样误差通常会减小。这是因为更大的样本量能够更全面地反映总体的特征，从而使得样本统计量更接近总体参数。
2. 中心极限定理：中心极限定理指出，当样本量足够大时，样本均值的分布会趋近于正态分布，无论总体分布的形状如何。这意味着，样本均值的标准误差（即抽样误差）会随着样本量的增加而减小。
3. 置信区间宽度：置信区间是用于估计总体参数的一个区间。置信区间的宽度与抽样误差有关，样本量越大，置信区间的宽度越小。因此，增加样本量可以减小置信区间的宽度，从而降低抽样风险。
4. 抽样风险：抽样风险是指由于样本选择的不确定性导致的估计误差。抽样风险与抽样误差有关，因为抽样误差越大，抽样风险也越大。由于样本量与抽样误差成反比，因此抽样风险也与样本量成反比。
综上所述，抽样风险和样本量成反比的原因在于样本量越大，抽样误差越小，置信区间宽度越小，从而降低了抽样风险。在实际应用中，增加样本量是提高抽样结果准确性和可靠性的有效方法。
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