统计抽样的核心特征包括随机性、通过样本推断总体、抽样误差可测量以及高效经济性。其中随机性要求每个总体单位拥有已知且非零的入选概率；推断总体指利用样本数据估计总体参数；误差可测量意味着可通过统计学方法量化抽样误差；高效经济性则体现在相比全面调查能节省资源的同时提供足够精确的结果。

作为会计审计实务中的重要工具，统计抽样的科学性建立在概率论与数理统计理论基础之上。随机性原则是统计抽样的首要特征，这要求样本单位的选取必须遵循等概率机制，例如采用随机数表或计算机随机生成程序，确保每个抽样单元被抽中的机会均等。中国国家统计局在人口抽样调查中便严格采用多阶段分层随机抽样方法，通过科学设计的抽样框实现样本对总体的无偏代表。推断总体功能使统计抽样区别于单纯的数据收集，会计人员可通过样本错报率推断财务报表整体错报水平，这种推断建立在中心极限定理等统计原理之上，当样本量足够大时，样本指标的分布会趋近正态分布，从而为参数估计提供理论支撑。抽样误差的可测量性体现在审计实务中常使用95%置信水平和可容忍误差范围来计算所需样本量，这种误差控制机制使得抽样结果具有可验证的精确度。例如在存货监盘中，会计师可通过计算抽样平均误差来评估盘点结果的可靠性。高效经济性特征在大型企业审计中尤为突出，根据财政部会计司发布的审计抽样指引，对于超万笔的交易记录，统计抽样可节省70%以上的审计成本，同时保持误差率在预设阈值内。值得注意的是，统计抽样与非统计抽样的本质区别在于是否同时满足随机选取样本和运用概率论评价结果两大条件，这在国际审计准则ISA 530中有明确定义。中国注册会计师协会2024年发布的抽样技术指南特别强调，在应收账款函证、固定资产抽查等场景中，属性抽样适用于判断"是否"类问题，如发票是否经审批；而变量抽样则适用于计量"程度"类问题，如金额错报的具体数值。随着大数据技术的发展，现代统计抽样已能结合数据挖掘算法优化样本代表性，但核心特征仍保持稳定，这些特征共同构成了统计抽样方法在会计监督、质量检查、市场调研等领域的广泛应用基础。