读者：奇趣统计宝，我最近在研究一些比例上的问题，但是遇到了一个困惑，希望您能帮我解答一下。
奇趣统计宝：当然可以，请问您遇到了什么问题呢？
读者：我在研究两个不同样本的比例差异时，使用了双曲线近似方法，但是得到的结果似乎与实际的差异不符，这是为什么呢？
奇趣统计宝：这可能是因为您使用了双曲线近似方法，而忽略了其存在的一些局限性。双曲线近似方法只适用于相对较大的样本数量情况下。当您的样本数量较小时，这种方法会导致较大的误差。
读者：那么，我应该使用什么方法来处理这个问题？
奇趣统计宝：您可以尝试使用卡方检验来检验两个样本的比例是否存在显著差异。卡方检验可以用来确定样本大小对结果的影响程度，它比双曲线近似方法更加准确。
读者：对于这个问题，我还有一个疑问，我的样本数据是在进行双盲测试时收集的，但是我忽略了样本的随机性，这是否也是我的数据分析出现问题的原因之一？
奇趣统计宝：是的。忽略样本随机性可能会导致出现样品偏倚的情况。在数据采集过程中，如果您不保证样本的随机性，那么结果可能会受到其他因素的影响，从而导致数据分析结果的误差。
读者：那么为什么我们需要保证样本的随机性呢？
奇趣统计宝：随机性可以确保我们采样的数据具有代表性，从而在进行数据分析时可以更好地代表总体。如果没有样本随机性，那么我们将无法确定样本能否代表总体，导致分析结果偏差。
读者：非常感谢您的解答，我明白了。
奇趣统计宝：不客气，咱们理解统计学是一件困难的事情，我和您一样，不断地探索和学习。