影响样本数据波动的因素可以分为两类：抽样误差和非抽样误差。

1. 抽样误差：

- 抽样方法：使用不恰当的抽样方法可能导致样本数据与总体数据存在较大差异。

- 样本容量：较小的样本容量可能导致样本数据的不准确性和不稳定性。

- 抽样偏差：由于抽样过程中的偏差，如抽样框的不完整性或不可靠性，可能导致样本数据的偏离真实值。

- 抽样分层：如果样本的分层不合理或不准确，可能导致样本数据的波动。

2. 非抽样误差：

- 非响应偏差：样本中部分个体选择不回答或无法contact到，这可能导致样本数据与总体数据的偏离。

- 调查错误：调查员在记录或输入数据时可能存在错误，导致样本数据的波动。

- 采访者偏见：调查员的主观偏见可能导致样本数据的失真。

- 缺失数据：样本中缺失某些数据，可能导致样本数据的不完整性和波动。

- 数据处理错误：在数据清洗、整理和分析过程中，可能存在错误或偏差，导致样本数据的波动。

以上是影响样本数据波动的一些主要因素，具体情况可能因研究对象、抽样设计和数据收集方法等而有所不同。