假设某项随机活动的规则固定，每次结果彼此独立。有人观察了几次，发现某个结果出现得少，于是认为下一次更容易出现。这种想法混淆了样本频率和理论概率：少量记录能描述已发生的情况，却不能单独说明下一次的机会会改变。

理论概率是在事件和规则明确后，对某个结果可能性的描述。它取决于模型前提，例如结果如何产生、哪些结果属于目标事件，以及各次试验是否独立。若这些条件不清楚，仅凭“随机”二字，不能认定某个概率结论适用。

样本频率是某个结果在一段观察记录中的出现次数，占观察总次数的比例。它回答的是“这批观察里发生了多少”，不是对未来结果的保证。样本较少时，频率可能与理论概率相差明显；出现偏多或偏少，也不能据此断定规则已经改变。

在规则不变、事件严格独立的前提下，过去结果不会迫使下一次作出补偿。若“该轮到另一种结果了”的判断只依据前几次的排列，就没有相应的概率依据。不过，样本频率仍能记录实际观察到的现象。用它作推断时，还需要交代观察范围、样本数量和所依赖的模型条件。

现实活动是否满足独立性、规则是否始终不变，需要依据具体规则判断，不能直接套用理论模型的前提。阅读结果记录时，应先确认记录涵盖哪些观察，再核对活动规则是否支持独立性假设。理论概率依据条件描述可能性，样本频率则总结已观察到的结果；两者可以比较，但不能互相替代。

因此，短期波动本身既不能推出下一次的结果，也不足以断言长期规律。只有明确观察对象、记录范围和规则条件，才能判断一段样本记录与理论概率之间的关系。