场景一 · 物料仓
颜色分层的颗粒物料
目的：估计这一仓物料的整体平均含水状态，为后续配料提供一个总体结果。开仓观察到上浅、中深、下更深的分层。
提示：分层并不等于每层只取一个“顺手点”。
先问一个问题
样品要替谁说话？
“把这几勺倒在一起”很容易，但它能代表的对象可能只是容器边缘、某一时刻，或恰好看得见的一段。代表性来自总体边界、差异结构与采样目的彼此对得上，而不是来自样品数量看起来很多。
横截面速写阴影带：可能的局部差异
表层
中层
近底
先识别横向与垂向差异，才谈“平均”
把采样点放进真实情境
每一题都要同时判断：策略、点位（或时间）与是否合样。
场景二 · 河流断面
排口下游的横截面
目的：判断排口下游是否存在横向或垂向的污染带。水体中部可见异常色带，不能先把差异搅没了。
提示：此时的任务是找差异，不是马上报一个平均值。
场景三 · 连续生产
一班次的连续产品流
目的：判断配方浓度是否在一个班次中逐渐漂移。产品持续流出，变化最可能藏在时间顺序里。
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提示：等间隔不是随意挑“看起来有代表性”的时刻。
复盘：随机取样保护“机会公平”；分层取样先承认总体内部不一样；系统取样让时间或空间顺序不被漏掉。合成样只服务于“要一个总体结果”的问题，若目标是发现差异或漂移，它可能恰好把关键信号平均掉。