样本是什么样本容量是什么（样本和样品）
“样本”和“样品”这两个词出现在很多商品贸易、工程学、生物学资料中，甚至同时出现在同一段落的上下句。它们是同一个意思吗？能否混用？
英文sample翻译成“样本”还是“样品”？
样本和样品有啥区别？这个问题至少两次被学生问起，照本宣科的回答之后我自己却心里发毛；
因为除了中英文的翻译对应，在日常生活和各行各业中“样”这个汉字似乎有着各种各样、千差万别的含义。
“样本”和“样品”的含义并不完全等价，虽然英文都是sample这个词。
样本是统计学上研究对象某个统计指标总体的一个子集；而样品是指代表一类对象的材料实体的个体。维基百科上，“样品”对应词条是Sample (material)；而“样本”对应词条是Sample (statistics)。
教科书&维基百科
例如李松岗《实用生物统计》一书中，样本是从总体中抽取的一组（一或多个）个体的集合。
通常，总体、个体、样本是放在一起来讲的。总体是指所考察对象的全体，个体是总体中的每一个考察对象，样本是总体的一个子集或多重子集，而样本量（也称样本容量）则是指样本中个体的数目。
样品并无特别说明和定义，但使用上明显的是，样品是指材料上可区分的一个个实物，并无集合的含义，因而明显与样本不等价。
样品通常强调的是较大量实物的一小部分，但有时，比如整个标本specimen，也可当做分析研究的样品。
样本则聚焦于统计学意义上，抽象或具象地都对应着来自某总体的数据集。样本中的每个个体元素称为样本点或样本单元或观察结果。
样本Sample在本源上的含义是指观察或研究对象（如统计指标或自然社会现象）的一个代表[集合]。因此，统计学语境下的样本强烈地提醒研究者或设计者去明确样本所要代表的总体是什么，以便设计方案和获取合适的样本。
服装样品：服装店的博学小姐姐
前些天我家妞妞宝看中了童装店橱窗的一件花裙子。店员小姐姐拿来同款衣服的盒子打开，但是妞妞宝坚持要橱窗里那一件……小姐姐解释道“那个是样品，不卖的”。正被“样品”所困的妞爸不禁追问下去，没想到小姐姐还是学过服装设计并在服装厂工作过的，于是我了解到服装界好多的样品称谓。
服装样品的种类：开发样（也称头样）、销售样、跳码样（试身样）、测试样、产前样（量产前客户确认样）、封样（大货产品生产标准）、船样（大货抽检样品）。
我立刻认出了最后的船样是统计学意义下的样品Sample。
而前面几种样品中的“样”有样式pattern之意，即作为代表设计参数的实物样式或后续生产的样板。
然而汉语的语感中【我相信很多人还是能清晰感受到】，前面几个“样”字仍有服装参数或产品的代表之意。
服装纸样，也称为服装样板或服装模板。服装打版就是把服装创意设计图做出样板即纸样；正式名称叫服装结构设计，这一步是创作设计和工艺设计之间的桥梁。
腻害了服装店小姐姐！这时妞妞宝的注意力已经转移了……
临床血样与食品抽检
临床采血称为血样：临床想知道的是一个人的血糖、电解质、转氨酶等指标的数值，是针对其周身全部血液的，只抽取一管血来代表，即是样本。不同检测抽取的血量也会有所不同。
食品生产出来，要检查下其中营养物质、细菌、重金属等含量是否达标，是针对全部产品的，但一个批次常常只抽取几克或几ml进行实际检测，所抽取用来代表整个批次食品的，即是样本。
而在实际扦样、分样和检验操作过程中，首先从整个批次所有产品选取某几盒或某几袋，即原始样品（总样品）；进而化学检验需要将原始样品混匀缩分，得到化验所需量的平均样品（缩分样品）；经过破碎、加工等处理后，最终直接化验实验或仪器测量之前的样品称为试验样品（或供试样品）。
从这两个实例中可以看出，相对直接简单的临床血样明显对应着统计学意义的样本；而相对繁琐复杂的食品抽检就需要细分每一个操作过程中对实物的具体处理，不能笼统地都称为样本，而需要根据报告对象和具体语境来确定。对所检批次来说，少量样品的检验结果要放在统计推断的逻辑中来判定整个批次的质量是否合格，因此检验报告结果是食品质量相关指标的一个样本。
矿物或生物标本specimen
在博物馆和百科类图书中，常见到标本（specimen）这个词。其实际含义是代表某种生物或矿物的一种规范性实物。
相比于样品Sample，在生态保护及矿物勘探中，标本specimen或许更常用。标本从内涵上也有着作为相应生物或矿物种类的代表之意，但并不明确指向具体研究目的或某个统计指标。因而标本在研究中可视为一类具体特殊的样品，而在日常语境中仍是博物学意义的实物展示与长期保藏品。
实践上，只有统计学语境下，样本有着非常明确的代表集的含义，而【计算机文件存储、转换、传输等数据操作和材料摘取、分离、处理、运输、储存等实物环节中】数据和材料称为Sample时均属于引申义，因为：
很多情况下，并不明确也无需明确这个Sample具体确切代表啥统计指标或自然社会现象。
一旦需用这些数据或材料作为某种观察或研究对象的代表，就可以自然而然地称之为样本或样品。
样本强调代表集包含所需的统计指标信息，而样品强调代表集对应的材料实物。
样本是整体性概念，比如说一个药物评价研究的样本，样本容量可能是30，即30个试药人，而有90份样品（每个试药人在试药过程中采集了3个节点的血样），即样品是以实物为中心的概念。而这中间血样是对试药人全身血液的抽样，进而3个节点的血样合起来是作为药物评价的一个样本点。
我们可以说“样品污染”，但不能说“样本污染”，而最多说样本中的例外点（outlier，也称离群值）。因为实物才可以被污染，甚至语言比喻还会说一个人的思想、一个地域的文化被污染，而统计学意义下的抽象样本却无法被污染、而只可能搞错。
对于一些复杂现象和相关研究来说，样本的清晰定义和样品的准确获取直接决定着研究设计的优劣和研究结果的成败。
做一个安静的华小胖
肥胖是一个复杂现象。比如首先胖瘦是一个相对概念，我们要试着去确定一个统计指标才好。那么用什么指标呢？有人说体重，可能更多人会赞同BMI（体重除以身高的平方，全部用国际公制单位）。华小胖项目中，BMI超过24的BGIers被视为华小胖。
因此每个华小胖都是BMI指标下肥胖现象的一个样品，也可视为样本容量为1的一个样本。而实际上所有华小胖（约300多人）一起构成了肥胖的一个样本。
这里并未显式定义样本对应的总体，不过容易脑补出来：所有胖子（BMI>24的人，包括过去、现在及未来的人，严谨一点还可以加上年龄限制）。
但BMI也并非肥胖现象的最佳统计指标，比如已有研究表明：体脂率更贴切地表示了肥胖程度。因此貌似：样品不变时，我们所谈论的样本却可能变化，比如从BMI样本变成体脂率样本。
事实当然没这么简单：作为肥胖这个复杂现象，BMI或体脂率都是对这种现象的一种抽象简化，对肥胖现象的全面完整研究来说，这一群活生生的华小胖才是肥胖现象的一个样本。
现有手段选用一些可以测量或容易测量的指标来刻画肥胖现象的主体或侧面，随着研究进展可能不再使用BMI或体脂率、而是使用其它更准确全面的统计指标，但是华小胖仍然是肥胖现象的一个样本。
因此可以说，对样本和样品概念的认识争议辨析，实际上迫使我们了解其随着研究过程的动态变化，和特定时间和空间条件下构造或选择可测量的统计指标。
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