样本平均数差数的平均数等于总体平均数的差数，这个观点表述的是样本平均数和总体平均数之间的差异关系。
样本平均数是指从总体中随机抽取的一部分数据（即样本）的平均值，而总体平均数是指总体中所有数据的平均值。样本平均数差数的平均数指的是每个样本平均数与总体平均数之间的差值的平均数。这个差值实际上描述了每个样本与总体平均数之间的差距。
总体平均数的差数指的是总体平均数与某个参考值（比如全世界的平均身高）之间的差值。每个样本平均数与总体平均数之间的差值可能会有所不同，因此样本平均数差数的平均数不一定会等于总体平均数的差数。
在实践中，当样本容量足够大时，样本平均数的分布近似于正态分布，并且样本平均数与总体平均数之间的差异通常较小。因此，样本平均数差数的平均数可以近似等于总体平均数的差数。
样本平均数差数的作用：
1、用于推断总体参数：样本平均数差数的平均数可以作为总体平均数的估计值，帮助我们推断总体的参数。当样本容量足够大时，样本平均数的分布近似于正态分布，样本平均数与总体平均数之间的差异也较小，因此样本平均数差数的平均数可以近似等于总体平均数的差数，从而帮助我们推断总体的参数。
2、检验假设：样本平均数差数可以用于检验假设。例如，我们可以通过比较样本平均数与某个参考值（如全世界的平均身高）之间的差值，来检验我们的假设是否正确。如果差值较小，则说明样本数据与参考值之间的差异较小，我们的假设可能是正确的；如果差值较大，则说明样本数据与参考值之间的差异较大，我们的假设可能是错误的。
3、评估预测模型：样本平均数差数可以用于评估预测模型的有效性。例如，如果我们有一个预测模型来预测房价，我们可以使用该模型来预测一组样本数据，并将预测结果与实际结果进行比较。如果预测结果与实际结果的差异较小，则说明该预测模型是有效的；如果差异较大，则说明该预测模型可能存在问题，需要改进。