这个问题涉及到概率的相关知识，我把一些用到的知识点先阐明，之后再解释发生这种情况的原因。
随机事件
可以在相同条件下重复进行；
每次试验的可能结果不止一个，并且在试验之前能明确试验的所有可能结果；
进行一次试验之前不能预知哪一个结果会出现。
显然，投掷硬币的事件满足以上三点要求，所以它是随机事件。a.投掷硬币可以在相同条件下重复进行；b.可以明确投掷硬币非正即反；c.投掷前无法预知正反。
随机事件的概率
事件的频率：在相同的条件下将试验重复进行n次，在n次试验中，事件A发生了 f(A) 次， f(A) 称为事件A在这n次试验中发生的频数，而比值 Rn(A)=f(A)/n 称为事件A在这n次试验中发生的频率。
事件的概率：当试验次数n充分大时，事件A的频率 Rn(A) 在一定意义下接近于事件A的概率P(A)。
古代的数学家曾经做过投掷硬币的试验，结果证明，投掷硬币出现正面或者反面的概率约各为50%，并且样本容量越大，试验结果就越趋近于这个数值：
大量试验证实，随机事件A发生的频率Rn(A)，当重复试验次数n增大时，总呈现出稳定性，稳定在某一个常数的附近。这是随机现象固有的性质。“频率的稳定性”就是我们通常所说的统计规律性。
古典概率模型
实验的样本空间只包含有限个样本点；
由于某种对称性，在每次试验中，各个基本事件发生的可能性相同。
例如“抛硬币”、“掷骰子”，都属于这一类试验。不考虑硬币竖立等极特殊情况，硬币出现正反面、骰子出现1~6点这些事件都是有限个的，且发生的可能性均相同。符合这种特征的试验，都是古典概型。
频率是某次试验实际测得的。而概率是一个理论值。
所以说，每个人进行上述试验得到的数据都是有偏差的，这是很正常的情况，因为它们是等可能随机事件。但是随着样本容量的增大，这个值总会趋近于一个理论值，如投掷硬币出现正反面的可能性各为50%、掷骰子出现1~6点的可能性各为1/6等等。