某市随机抽取206名成年男性和201名成年女性，了解其HBsAg携带情况 其中男性阳性人数为33人，阳性率为16.02%，女性阳性人数22人，阳性率10.94%，已知全省男性HBsAg阳性携带率为17.3%，若该市男性HBsAg携带率与全省男性HBsAg阳性携带率比较得P大于0.05，则该市男性样本率与全省男性样本率的不同取决于（2023年临床执业医师真题）:A. 样本数太大B. 系统误差的影响C. 计算误差的影响D. 总体不同E. 抽样误差的影响

步骤 1：理解问题背景
该问题涉及统计学中的假设检验，具体是通过比较样本率与总体率来判断差异是否显著。已知该市男性样本量为206人，阳性率为16.02%，全省男性阳性率为17.3%。统计检验结果P>0.05，表明差异不显著。

步骤 2：理解P值的意义
P值大于0.05通常表示差异由随机误差（抽样误差）引起，而非总体率的不同。这意味着在统计学上，我们不能拒绝原假设，即认为该市男性HBsAg携带率与全省男性HBsAg阳性携带率没有显著差异。

步骤 3：分析选项
A. 样本数太大：样本数大小与P值无直接关系，不能解释差异。
B. 系统误差的影响：系统误差通常指测量方法或设备的偏差，与本题无关。
C. 计算误差的影响：计算误差通常指计算过程中的错误，与本题无关。
D. 总体不同：P值大于0.05表明总体率没有显著差异，因此不能选择。
E. 抽样误差的影响：P值大于0.05表明差异由随机误差引起，即抽样误差的影响。