衡量样本与总体差异的指标主要有两个：一个是样本率（Sample Rate），另一个是总体率（Population Rate）。
首先，样本率是指从总体中抽取一定数量样本时的速率或频率。这通常通过抽样调查或实验来获取样本数据。当我们获得样本数据后，就可以使用样本率来衡量样本与总体的差异。
其次，总体率是指总体中某一特定特征或属性的发生率。例如，我们可能想知道某地区中特定年龄段的人口占总人口的比例。总体率可以用来评估样本是否代表了总体，或者样本中的特征或属性是否与总体中的相应特征或属性一致。
为了更好地理解这两个指标，我们可以举一个具体的例子。假设我们正在研究某地区中吸烟者的比例，我们可以通过随机抽取一定数量的个体进行调查来获得样本数据。那么样本率就是我们抽取到吸烟者的速率，或者说抽取到不吸烟者的速率就是抽样比例为1:n。如果我们的样本数据显示该地区的吸烟者比例较高，那么就说明我们的样本可能存在一定的代表性偏差，因为我们可能抽到了那些愿意表达自己吸烟意愿的人，而不是所有人。这时候，我们就可以使用总体率来验证我们的判断。
总结一下，衡量样本与总体差异的两个指标——样本率和总体率，分别用于评估样本的代表性以及确认样本特征是否符合总体的特征或属性。它们在数据分析中发挥着至关重要的作用，能够帮助我们更好地理解和评估样本和总体的差异。