这个问题让我在统计学上很困惑。我认为在统计中，样本是 PDF 中的一组数据点，而不是单个数据点，我是否正确？在日常用语中，如果您取样某物，例如从糖果罐中取样，则意味着只取出一颗糖果。但在统计学中，一个样本似乎总是像重复拿糖果的动作20次（意思是样本大小为20）。我说得对吗？
此外，如何在随机变量上下文中解释该采样？还是以糖果罐为例，我通过重复拿糖果的事件所拿的糖果，每一个都是独立的随机变量吗？
这是一个具有潜在深远影响的好问题。为了澄清这个问题，我认为最好将这些概念分开。我可以总结的最简单的方法如下：
抽样：它是从总体中选择样本单位子集（样本）以估计整个总体特征的方法和过程的研究领域。
人口：这是我们希望了解相关信息的整个感兴趣群体。示例：(i) 南极洲的所有帝企鹅，(ii) 美国的所有已婚女性，(iii) 世界上所有 10 岁以下的儿童。
人口特征注意它会变得多么棘手：你的人口可以是另一个人口的子集 - “美国所有已婚女性”是“世界上所有女性”的子集。秘诀是要记住，群体是在特定情况下“您”感兴趣的整个群体。
：这是您想要衡量的人口方面。示例：(i) 南极洲帝企鹅的平均身高，(ii) 美国已婚女性的平均年龄，(iii) 全球 10 岁以下糖尿病儿童的比例。
样本：由人口子集组成的群体。您可以从所需总体中抽取 1 到 N 个样本单位（见下文）。
样本单位：必须根据研究的兴趣来定义，可以是个人、家庭、国家等。必须在研究开始时就做出选择。 在你的问题中，我相信我们只需将名词
sample与动词tosample分开即可使事情变得清晰。 你可以正确地说：
“我正在从罐子里品尝糖果”。
- 您可能希望有足够大的样本量来推断有关感兴趣人群的信息 - 这可能这是人们相信样本量不等于 1 的原因，但请记住，某些主题涉及对罕见事件的分析，在这种情况下，您的样本量无论如何都会很小。 最后但并非最不重要的一点是，关于在随机变量上下文中进行采样，最准确的答案是：这取决于情况。用你的例子：假设你的糖果罐里只有绿色和红色糖果。我们可以定义一个随机变量
X，如果采样的糖果是绿色的，则为0，否则为1。但我们也可以定义一个随机变量 Y，它是在每次尝试时总是获取 10 颗糖果的勺子中采样的绿色糖果的总和。对于 X 或 Y，我们可以考虑有或没有重新定位的场景，我们可能对变量 Z = g(X,Y) 感兴趣，依此类推 - 样本单位之间的独立性可能会根据您的人口和情况而变化感兴趣的“过程”。