样本能否完全代表总体是一个在统计学和医学研究等多个领域都十分关键的问题，通常情况下，样本很难完全代表总体。

从理论上来说，样本是从总体中抽取出来的一部分，其目的是通过对样本的研究来推断总体的特征。如果要让样本完全代表总体，那么样本必须具备总体的所有特征，包括各种变量的分布、比例等都要与总体丝毫不差。然而，在实际操作中，这几乎是不可能实现的。

首先，抽样方法会影响样本对总体的代表性。即使采用了随机抽样这种相对科学的方法，也只能在一定程度上保证样本具有代表性，但由于抽样的随机性，仍然可能会出现偏差。比如在简单随机抽样中，有可能抽到的样本刚好集中在总体的某一个局部特征范围内，而忽略了其他部分的特征。

其次，样本量的大小也起着重要作用。样本量过小，就难以涵盖总体的多样性，很容易出现以偏概全的情况。例如在研究某种罕见疾病在人群中的发病特征时，如果只选取了少数几个患者作为样本，那么这些样本所呈现出的特征可能只是个别情况，不能代表所有患该疾病人群的总体特征。

再者，总体本身的复杂性也是一个因素。总体中的个体可能存在各种差异，像在医学研究中，不同患者的年龄、性别、生活习惯、遗传背景等都会影响研究结果。要想让样本完全反映这些复杂的差异是非常困难的。

不过，虽然样本通常不能完全代表总体，但我们可以通过科学合理的抽样方法、足够大的样本量以及严谨的研究设计，来尽可能提高样本对总体的代表性，从而使基于样本的研究结果能够较为准确地推断总体的情况。