总体与样本是统计中的两个基本概念。总体是指性质相同的研究对象中所有观察单位某种变量值的集合。如研究某地1980年正常成人的血压，则研究对象是该地1980年的正常成人，观察单位是每个人，变量值为血压值，该地1980年全部正常成人的血压值就构成一个总体。它的同质基础是同一地区，同一年份，同为正常人。这里总体只包括有限个观察单位，称为有限总体。有时总体是设想的，如研究高血压患者用某药治疗后的血压，它的同质基础是同为高血压患者，同用某药治疗。这里总体将包括设想用该药治疗的所有高血压患者，其观察单位数显然是不确定的，称为无限总体。从总体中随机抽取部分观察单位，某变量的实测值构成样本。抽样研究的目的是由样本信息推论总体，如测量某地1980年200名正常成人的血压值组成的样本，计算样本均数，可用来估计该地1980年正常成人血压的总体均数。但是，这种推论必须以样本的可靠性和代表性为前提。

样本的可靠性 抽样研究中，当总体确定后，就要使样本中的每一观察单位确属预先确定的同质总体，这就是保证样本的可靠性。在临床试验中，正确诊断，正确分期;在实验研究中，规定实验动物的种属、原始体重，以及控制非实验因素的干扰等，都是保证样本可靠性的重要方面。

样本的代表性 为使样本能够充分地反映总体的真实情况，得到有代表性的样本，要求： ①抽样必须遵守随机化的原则。目的是使研究对象的每一观察单位都有同等机会被抽取到，避免主观意愿或客观上无意识的偏性所致的影响;②保证足够的样本含量。样本含量即样本中观察单位的个数，视研究问题的性质和研究者的要求而定。在卫生学、流行病学调查以及疾病调查中，样本含量往往很大，由几百到几千、几万，甚至更多。而实验室研究的样本常常只有几十，甚至更少。理论上，大样本的代表性优于小样本，但若不经科学设计，盲目追求含量大，也可能反而降低资料的可靠性。应当严格确定总体，精选样本，进行正确而有效的研究设计。