많은 통계적 방법중 일부는 전후나 실험군과 통제군(대조군)의 비교를 통한

의미를 파악하는데 있다.

평균과 샘플들의 흩어진 정도라는 분산이라는 개념이 중요한데,

만약 하나의 그룹을 구성하는 샘플들이 다양한 배경을 가지고 있다면

동일한 수의 샘플이라 할지라도 변수들의 수치는 매우 넓게 흩어진다.

이것은 단일변수의 평균비교에 대한 것뿐만 아니라,

두개의 변수들간의 인과관계를 비교하는 회귀분석에서도 

두 그룹간의 회귀계수를, 

또는 경로분석에서 두 그룹간의 경로계수를

비교하고자 할때 동일하게 적용된다.

예를 들어 남녀를 섞어서 하나의 그룹을 만드는 것보다는

남자와 여자를 분리하여 분석할때 보다 높은 통계적 유의도가 나오는 것을

흔히 볼 수 있는데, 그것은 남녀가 형태적으로는 동일할지라도

그 인체의 구조나 생리에서 많은 차이를 가지고 있고,

따라서 감정반응이나 환경에 대한 반응에서도 차이가 나기 때문이다.

또다른 대표적인 예로 연령을 들 수 있다.

특히 여성의 경우 폐경기를 전후하여 많은 차이를 보이게 된다.

여성호르몬이 왕성한 시기와 급격히 감소하는 시기에서는

신체생리적 변화와 함께 심리적으로도 많은 변화가 발생하게 된다.

즉, 폐경기 이후의 여성은 신체 대사가 남성과 유사하게 변화하고

심리적으로도 그렇게 된다.

그리고 어린시기의 경우는 성인의 축소판이 아니며

독립적인 별개의 그룹으로 구성하여 분석하는 것이

필요하다.

그룹을 보다 세분하고 분석하고자 하는 변수 

이외의 특성들이 좁혀 나갈때

그가 알고자 원하는 변수들의 독특한 특성이 잘 나타나게 되고

통계적으로도 유의하게 나타나게 된다.

따라서 성공적인 연구를 위해서는

무엇보다 샘플을 어떻게 선정할 것인가 하는것이

매우 중요한 주제가 된다.