用一个任务的结果去判断两种类型的优劣，样本太少。使用代理IP时，任务本身的难度、时段、目标站点的差异都会影响结果。使用代理IP时把样本扩大，让不同类型的任务都有代表，比较才有说服力，结论也才敢往外推。
样本要覆盖什么
覆盖任务类型、时段与外部条件三类差异。使用代理IP时，只在一种任务上比较，结论最多适用于那一种任务。使用代理IP时把差异摊开，观察到的规律才站得住，也才敢往别的任务上推，样本不足的地方也一眼能看出来。
一个样本说明不了规律，只能说明一次经历。
样本要有差异，而不是要有数量。使用代理IP时，十个同质任务不如五个差异明显的任务有信息量。使用代理IP时按差异去挑样本，比按数量堆样本更有效，也更快看出分界，样本的价值也就出来了。
个案要不要讲
要讲，但要标注它是个案。使用代理IP时，典型案例很有说服力，也容易被当成普遍规律。使用代理IP时把个案的边界说清楚，既是提醒听众，也是提醒自己不要推得太远。
样本之外还要看什么
还要看样本之外的极端情形。使用代理IP时，常态样本看不出上限在哪里，少数极端情况反而更决定方案的成败。使用代理IP时把极端情形单独挑出来看，比较才称得上完整。
样本太少，结论就软。
样本变了对结论要重估。使用代理IP时，业务结构调整之后，原先的样本构成已经不同。使用代理IP时重新抽一轮样本，结论才不至于建立在过期数据之上，选择也更有依据，也省得日后再翻案。