这是一个关于抽样理论、数据处理和统计推断方法的重要问题。我们首先需要了解平均数及其意义。
平均数是指将一组数字加起来然后除以数字个数得到的一个代表性数字，它能够准确地反映出一组数据集的整体特征。例如，如果我们要计算一个班级学生数学成绩的平均分，我们会将每位学生的分数相加，然后除以学生人数，就能得到这个班级数学成绩的一个综合表示。这种情况下，平均数就是用来衡量这一组数据集中各项之间的一种平衡点或者说中心趋势。
然而，在实际操作中，由于各种原因，我们往往无法获取或计算到整个群体（如总体）的所有成员所对应的原始数据。这时，我们可以通过采取随机抽样的方式，从总体中选取一定数量的小部分，以此作为研究对象，这些小部分被称为样本。在这个过程中，出现了一个关键的问题：我们应该如何从这些有限且不完整的小样本中得出对全局有代表性的结论？
这里就涉及到了“偏差”这个概念。偏差是指从理论上的理想状态到实际观测到的状态之间存在差异。当我们的观察或实验结果与预期结果有显著不同时，这时候可能发生的是由于抽样的不完全性引起的一种误差，即叫做类型I错误（假阳性）；如果没有足够多、充分精确的人口调查，那么即使你知道人口中的某些分布，也难以准确地推广到全部人群，所以还可能因为未知因素导致另一种误差——类型II错误（假阴性）。
为了减少这些潜在错误并提高可信度，一种常用的解决方案就是使用“置信区间”和“置信水平”。置信区间是一系列值范围，它们包含着某个概率（置信水平，如95%）内真实参数值落入其中，而不包括其它任何其他参数值。这意味着当我们使用正确的大约大小合适的样本，并且恰好应用了适当有效的地统计测试方法时，有95%几率我们的估计结果不会远离真实参数。
因此，在科学研究中，当面临选择是否采用整个群体还是仅仅利用小型化后的样本进行分析的时候，可以考虑以下几个方面：
效益：由于成本限制或时间压力等原因，有时候直接访问全体成员是不切实际也不经济的事情。而通过采集较少数量的人员信息，但却具有代表性的规模，便更加现实可行。
可行性：对于一些极端复杂的情况，如全球气候变化、生物多様性的保护等宏观领域问题，要探究全域情况通常需要巨大的资源投入。但若依赖于一次大规模调查，即便成功也很耗费时间和金钱，而且这样的信息更新周期长，对动态变化更迭的情境并不敏感。
同质性：有些情形下，全体成员虽然易于接触，但他们内部结构过于复杂，不容易形成一个统一、一致的事物表现，使得单独考虑单个人甚至单一类别都难以揭示该系统整体行为规律。
安全与隐私：在某些社会学或心理学研究里，比如针对敏感话题或者涉及隐私问题的情景之下，不太可能获得所有参与者的同意，特别是在涉及儿童、受访者健康状况等重大隐私内容时，更需谨慎甄别哪些参与者能够提供可靠、高质量信息。
综上所述，在科学研究领域，尽管不能像希望那样拥有最完美无缺的大型数据库，但是通过巧妙运用抽样技巧以及现代统计技术，可以非常高效地利用较小规模但具有代表性的数据来作出有根据而又富含深意洞察力的判断和决策。此外，还必须不断发展新的模型、新工具、新算法，以及新的理论框架，以支持更好的定量分析工作，为未来带来更多可能性和进步。