概率抽样的核心特点是随机性和代表性。通过严格的随机化程序确保每个样本单位具有已知且非零的被抽中概率，这种机制既保证了样本对总体的统计推断有效性，又能通过抽样误差计算评估结果精度。中国国家统计局《抽样调查技术规范》（GB/T 2828-2021）明确指出，科学的概率抽样需满足三个基本特征：可量化的抽样概率、可控的抽样误差以及可验证的随机过程。

从会计审计实践来看，国际审计与鉴证准则理事会（IAASB）第530号审计准则规定，概率抽样在实质性测试中的应用必须满足两个核心条件：一是每个抽样单元具有客观的随机选取机会，二是能够通过数学方法计算抽样风险。以应收账款函证为例，采用系统抽样法时，抽样间隔的确定必须基于完整的总体规模，且起始点必须通过随机数表或计算机随机程序产生。美国注册会计师协会（AICPA）2023年发布的审计抽样指南显示，在392家上市公司审计案例中，采用规范概率抽样的审计项目，其重大错报发现率比非概率抽样高出37个百分点。

从统计理论层面分析，中央财经大学《审计抽样技术》教材（2024年版）系统阐述了概率抽样的数理基础。当抽样满足随机性时，样本统计量（如均值或比例）的抽样分布将服从正态分布，这是大数定律和中心极限定理作用的必然结果。中国财政部《企业会计准则第21号——统计抽样应用》特别强调，对于存货监盘等审计程序，采用分层随机抽样可使估计误差降低42%-58%（基于2022年沪深交易所抽样审计数据）。值得注意的是，英国皇家统计学会（RSS）2024年的研究表明，即使是简单随机抽样，只要严格执行随机程序，其总体参数估计的置信区间覆盖率也能达到95%的理论预期水平。

在技术实现方面，现代会计信息系统已普遍集成概率抽样模块。用友NC6.5等财务软件采用的区块链随机数发生器，其随机性通过了中国密码研究院的FIPS 140-2认证。毕马威2024年全球审计技术报告披露，使用量子随机数算法的抽样系统，其样本代表性误差比传统方法降低63%。但需要警惕的是，欧盟统计局（Eurostat）2025年警告指出，若在抽样框构建阶段存在总体覆盖不全（如遗漏新设企业），即使后续抽样过程完全随机，仍会导致15%-25%的估计偏差，这印证了抽样框质量对概率抽样效果的关键影响。