（1）抽样估计在逻辑上运用的是归纳推理而不是演绎推理。演绎推理是在封闭的系统中从一般性命题导出特殊结论的逻辑方法，其结论的正确性已全部包含在前提的正确性之中。归纳推理与之正好相反，它是在开放的系统中，从研究个别命题达到一般性的结论。其前提正确不一定就能得出正确的结论，结论的正确性还决定于前提以外的许多事实，所以结论必须经过事实验证。统计的认识过程正是从对大量个别事件的认识上升到现象总体的认识。本书讨论的抽样估计是从抽取的一个已知样本出发，对被抽样未知总体推断出一般结论，所采用的是归纳推理法。

（2）抽样估计在方法上是运用不确定的概率估计法而不是运用确定的数学分析法。虽然抽样估计也是利用一定的样本数据来推论总体的数量特征，但由于样本数据和总体数量特征之间并不存在严格对应的自变量和因变量的关系，因此，不可能运用数学函数关系建立一定的数学模型，用输入样本的具体观测值来推算总体特征值。抽样估计原则上把由样本观察值所决定的统计量看作是随机事件。在实践中，抽取一个样本，并计算出相应的样本指标，接着需研究的问题便是用这一样本指标来代表相应的总体指标的可靠程度究竟有多大，这就是概率估计所要解决的。如果说归纳推理不保证从正确的前提一定得到正确的结论，只肯定从正确的前提得到的结论有一定程度的可靠性，那么概率估计就是要具体确定这个一定程度的可靠性是多大。(www.daowen.com)

（3）抽样估计的结论存在着一定程度的抽样误差。如前所述，抽样误差是指由随机抽样中偶然性因素的影响，使得样本指标和总体指标间存在某种程度的离差。这种误差是抽样估计所固有的，也是不可避免。抽样估计结论的可靠程度总是和一定的抽样误差联系在一起的。通常情况下，总是指出样本指标和总体指标的误差在一定范围内的概率保证程度。