首先，我们需要明确“样本”和“总体”的概念。样本是指从一个大规模的、完整的数据集，即所谓的“总体”，中抽取的一部分数据集合。而总体则是指我们想要研究或了解的整个群体。在进行任何类型的统计分析之前，都必须先有一个清晰定义好的目标群体，即总体。
然而，在实际操作中，由于资源限制（时间、金钱等）或者复杂性（如调查难度高），通常无法直接对整个总体进行研究，因此我们只能通过采集一部分数据来为我们的推断提供依据。这里就引入了样本，它作为我们对全局了解的一个桥梁。
那么，为什么说样本必须代表总体？这是因为，只有当抽取出的样本能够有效地反映出被观察对象中的主要特征时，这个抽样的过程才会被认为是成功的。这意味着，理想情况下，所有可能发生的情况都应该在这个小组内得到反映，以便使得这些情况足够普遍以支持后续基于它做出的结论。
为了确保这一点，可以采用多种方法，如随机抽取、系统性的选择等方式来保证各个成员具有与其所在群體相同或相似的特征。这样可以增加获取真实信息概率，并减少由于偏见而导致结果失准的问题。但这并不意味着每次抽样的结果都能完美无缺地反映出全部信息，而只是尽力去接近这个目标。
如果没有这样的努力，那么很可能就会出现严重偏差，使得得出的结论根本不适用于原来的目的，这对于科学研究来说是一个非常严重的问题，因为错误的结论可能会误导人们理解现象和做出决策。因此，无论是在社会科学还是自然科学领域，对于如何更好地构建代表性强的大型数据库一直是一个重要的话题。
但即便采取了最精细的心思去构造一个几乎完美无瑕的人类模型——比如使用模拟技术创建虚拟人群——也存在极大的挑战。在现实世界里，每个人都是独一无二且不可预测变化的人，所以即使再精密，也难免无法完全捕捉到生活中的微妙变化和复杂关系网络。
最后，让我们回归到文章开头提到的问题：在统计学中，为什么说样本必须代表总体？答案很简单：因为只有当我们的数据足够全面且可靠时，我们才能信心十足地将它们用作关于该人口整体行为模式及其趋势的一种准确描述。如果不是这样，那么任何基于这些假设进行分析都会受到质疑甚至完全忽视，因为其基础上建立起来的是建立在不稳固之上的建筑物结构，是建立在沙滩上的城堡，是建造起未经考证的地基，其风险太大，不仅不能保证正确，还可能带来灾难性的后果。
