重复随机抽样是一种常见的统计学方法，它可以在保持样本数量不变的情况下，多次从总体中随机抽取样本。在这种方法中，每次抽样都是独立的，并且每个单位在每次抽样中都有相等的概率被选中。

在重复随机抽样中，样本的大小和总体的大小是两个重要的因素，它们会影响到样本的代表性和抽样误差的大小。当样本大小增大时，样本的代表性会提高，抽样误差会减小。而当总体大小增大时，样本的代表性会降低，抽样误差会增大。

另一个和样本大小相关的因素是重复抽样的次数。通过增加重复抽样的次数，我们可以获得更多的信息和更精确的结果。例如，如果我们进行了100次重复抽样，可以计算出每个样本统计量的平均值和标准差，并且可以使用这些结果来估计总体参数的值。

重复随机抽样的一个重要应用是在研究中进行假设检验。在假设检验中，通过比较样本统计量和总体参数的值来判断样本是否代表总体，从而确定是否拒绝或接受原假设。重复随机抽样可以帮助我们获得更多的样本数据，并减小抽样误差，从而提高假设检验的可靠性。

总之，重复随机抽样是一种重要的统计学方法，它可以用于数据收集、假设检验和参数估计等方面。在进行重复随机抽样时，我们需要考虑样本大小、总体大小和重复抽样的次数等因素，以确保样本的代表性和抽样误差的大小。