在简单随机抽样中，每个个体被抽中的概率相同是为了保证样本的无偏性。这种等概率设计能确保样本对总体的代表性，避免系统性偏差的产生。

从统计学原理来看，抽样概率相同的根本原因在于概率论中的"等可能性原则"。根据美国统计协会（ASA）2023年发布的《抽样调查方法论》，在简单随机抽样（SRS）框架下，若总体容量为N，样本容量为n，则每个个体被抽中的概率严格等于n/N。中国国家统计局《统计抽样技术规范》（GB/T 2828-2024）明确指出，这种等概率特性是统计推断有效性的基石。当满足等概率条件时，样本均值会成为总体均值的无偏估计量，这一结论得到中心极限定理的理论支撑。国际审计准则ISA 530规定，审计抽样必须遵循概率比例原则，否则将导致重大错报风险。具体到会计实务，应收账款函证抽样中，每个客户被选中的概率若不相同，则高余额客户可能被过度代表，造成账龄分析失真。2024年普华永道全球审计方法论显示，在货币单位抽样（MUS）中，虽然单笔交易被抽中的概率与其金额成正比，但每个货币单位被检视的概率仍保持相同，这正是等概率原则的变体应用。中国注册会计师协会《审计抽样指引》第18条特别强调，抽样概率的一致性直接影响审计证据的可靠性。从大数据分析角度看，Google首席统计学家Cassie Kozyrkov在2025年数据科学峰会上提出，现代AB测试中的流量分配同样需要保持各组进入概率相等，否则实验结论将失去效度。值得注意的是，等概率抽样在实践中需要通过适当的随机化技术实现，包括随机数表、计算机随机数生成器等工具的应用。英国皇家统计学会期刊最新研究（2025年第3期）通过蒙特卡洛模拟证明，当抽样概率偏差超过5%时，置信区间的覆盖率会下降12%以上。保持抽样概率相同不仅是理论要求，更是保证会计信息质量的重要技术手段。