统计调查误差主要包括以下几种类型：抽样误差、非抽样误差和测量误差。

1. 抽样误差

抽样误差是由于从总体中随机抽取样本而导致的误差。由于样本只是总体的一部分，因此它可能无法完全代表总体的特征。抽样误差的大小取决于样本量的大小和抽样方法的合理性。通常情况下，样本量越大，抽样误差越小。

2. 非抽样误差

非抽样误差是指除抽样误差之外的其他因素引起的误差，包括但不限于以下几种类型：

• 覆盖误差：由于调查范围不完整或不准确而导致的误差，例如漏掉某些重要的子群体。
• 无回答误差：由于被调查者拒绝回答或未能回答问题而导致的误差。
• 测量误差：由于问题设计不当、问卷填写错误或数据录入错误而导致的误差。
• 抽样框误差：由于抽样框（即用于抽取样本的名单或数据库）不准确或不完整而导致的误差。

3. 测量误差

测量误差是指由于测量工具或方法的不准确性而导致的误差。在统计调查中，测量误差可能发生在数据收集、处理和分析的各个环节。例如，使用不准确的测量仪器、采用不合适的数据收集方法或进行错误的数据分析都可能导致测量误差。

总结：统计调查误差是不可避免的，但通过合理的抽样设计、科学的数据收集和处理方法，可以最大限度地减少误差，提高调查结果的准确性和可靠性。在进行统计调查时，应综合考虑各种误差类型，并采取相应的措施来控制和减少误差。