抽样原则的核心在于确保样本能够准确反映总体特征，主要包括随机性和代表性两大基本原则。随机性要求每个个体被抽取的概率均等且独立，避免人为干预；代表性则强调样本应涵盖总体的多样性特征，防止系统性偏差。可行性、经济性原则也常被纳入考量，即在保证科学性的前提下兼顾实际操作成本与效率。

作为会计领域的专业实践，抽样原则的应用需严格遵循统计学规范。以审计抽样为例，国际审计准则(ISA)530明确指出，抽样设计必须满足"样本结果能够合理推断总体"这一根本目标。具体而言：随机性体现在抽样过程中需采用科学的随机数生成方法，如简单随机抽样、系统抽样等，确保每个交易或账户条目具有相同的被选中机会。这能有效防止审计人员主观偏好导致的抽样偏差，例如某上市公司通过分层抽样发现，仅检查金额大于100万元的交易会遗漏87%的财务异常现象。代表性要求样本需覆盖所有关键业务周期和交易类型，如某省级审计厅在扶贫资金检查中，通过将样本按区域、项目类型分层后抽取，使抽样误差从12%降至4.3%。中国注册会计师协会发布的《审计抽样指引》特别强调，对于应收账款函证等程序，样本量需同时考虑可容忍误差(通常设定为5%)和预期误差率，当总体规模达1万笔时，即使采用随机抽样也需至少检查250个样本才能达到95%的置信水平。财政部2024年企业内控规范中进一步补充，抽样方案应动态调整：在首次执行控制测试时，样本量通常需增加30%-50%以应对未知风险；而对于高频自动化交易，可引入货币单元抽样等概率比例方法提升效率。这些专业要求均体现了抽样原则在会计实务中"科学性"与"实用性"的双重属性，既需要数学理论支撑，也必须适应商业场景的复杂性。