理论概率与样本频率容易被混为一谈：有人把模型计算出的概率当成短期结果的保证，也有人根据少量观察认定某种规律。理论概率是在明确规则和条件下，对某事件可能性的描述；样本频率则是观察一批结果后，该事件实际出现的比例。两者相关，但含义不同。

理解理论概率，先要明确事件如何定义、结果如何产生，以及计算采用了哪些前提。若讨论的是规则不变、每次结果相互独立的随机事件，理论概率描述的是模型中的可能性，不意味着每一小段结果都必须接近它。若规则或前提发生变化，原来的结论也不能直接套用。

样本频率记录的是已经观察到的结果，受观察次数和具体结果影响。样本较少时，出现偏高或偏低的比例并不奇怪。某类结果暂时较少，只能说明这批观察的情况，不能据此断定下一次会补上，也不能证明理论概率发生了变化。

连续出现相同结果后，下一次就“更难出现”，是另一种常见误解。在严格独立且规则不变的模型里，过去的结果不会迫使下一次作补偿。不过，这个判断只适用于相应模型，不能不加区分地用于现实活动；若规则、流程或事件之间可能存在关联，应先查明具体条件。

阅读一项概率说法时，可以先分辨它讲的是理论计算还是实际观察，再确认事件定义、规则是否不变，以及独立性是否有依据。资料不足时，判断应限于已知条件：少量样本不能说明未知规则，观察到的频率也不是对未来结果的保证。