统计数据误差主要分为‌抽样误差‌和‌非抽样误差‌两大类。‌抽样误差‌由样本与总体的随机差异导致，不可避免但可控制；‌非抽样误差‌则包括‌测量误差、无回答误差、覆盖误差和处理误差‌，通常由人为或技术因素引起，需针对性优化。

1. ‌抽样误差‌
   因样本无法完全代表总体而产生，例如调查1000人推测全国观点时，即使随机抽样，结果仍可能与真实值存在偏差。减小方法包括扩大样本量、改进抽样设计（如分层抽样）。

2. ‌测量误差‌
   数据收集过程中因工具不准、问题模糊或受访者误解导致。例如体重秤未校准、问卷选项歧义。需标准化测量工具、预测试问卷以降低影响。

3. ‌无回答误差‌
   部分样本未参与或拒答造成的数据缺失。如电话调查中拒接率高，可能导致年轻群体数据不足。可通过多次回访、激励措施提高响应率。

4. ‌覆盖误差‌
   抽样框与目标群体不匹配，如用电话簿抽样时遗漏无固话人群。需更新抽样框架或结合多数据源（如手机+网络调查）补全覆盖。

5. ‌处理误差‌
   数据录入、清洗或分析阶段的错误，如人工录入数字错误、算法编码失误。自动化流程与交叉校验能有效减少此类问题。

实际研究中常需多措并举：合理设计抽样方案、培训调查员、复核数据链。理解误差类型有助于精准评估结果可靠性，避免误读数据背后的真实趋势。