在统计学中，抽样误差是一个不可避免的现象。它指的是样本统计量与总体参数之间的差异。这种差异的存在是由于我们通常无法对整个总体进行测量，而是通过从总体中抽取一部分样本来进行推断。因此，了解影响抽样误差大小的因素对于确保研究结果的准确性和可靠性至关重要。

首先，样本容量是影响抽样误差的重要因素之一。一般来说，样本容量越大，抽样误差就越小。这是因为较大的样本更能代表总体的特征。例如，在民意调查中，如果随机选择了更多的人参与调查，那么得出的结果将更接近于实际的公众意见。

其次，总体的变异性也会影响抽样误差。如果总体内部的个体差异较大（即总体方差较高），则即使取相同大小的样本，抽样误差也会相对较大。反之，如果总体内的个体差异较小，则抽样误差会较小。这说明，当面对高度异质性的群体时，需要更大的样本量来保证估计的精确性。

第三，抽样方法的选择同样会对抽样误差产生重要影响。不同的抽样方式具有不同的优缺点。例如，简单随机抽样是最基本也是最常用的抽样技术之一，它能够提供较为均匀的样本分布；而分层随机抽样则适用于存在明显层次结构的总体，它可以提高估计效率并减少抽样误差。

此外，数据收集过程中的非响应偏差也可能导致抽样误差增加。非响应是指被选中的个体未能或拒绝参与研究的情况。这种现象可能导致样本不再具有代表性，从而增大了抽样误差。为了尽量减少此类问题的发生，研究人员应当采取有效措施鼓励尽可能多的目标对象参与到研究当中。

最后，还应考虑到时间限制和技术条件等因素对抽样误差的影响。例如，在紧急情况下开展快速调查时，可能没有足够的时间去精心设计和完善整个抽样框架，这自然会导致较高的抽样误差水平。同时，随着信息技术的发展，利用先进的数据分析工具可以帮助我们更好地控制和管理抽样误差。

综上所述，影响抽样误差大小的因素包括但不限于样本容量、总体变异性、抽样方法、非响应偏差以及外部环境条件等。只有充分认识到这些因素的作用机制，并根据实际情况灵活调整策略，才能有效地降低抽样误差，提高研究结论的质量和可信度。