在日常实验数据处理过程中，扩大样本容量常常是改善实验结果可信度的一种措施。那么，扩列是什么意思？为什么需要增加实验样本？什么时候进行样本扩容？在实际生产和科研场景中，扩列应该如何操作？
扩列（Expanding Column）在实验数据处理中指对同一实验组多次重复测定同一参数，扩大观察样本容量。样本容量越大，所得数据的可靠性越高，但也需要消耗更多的人力物力财力。
有时候，为了保证实验结果的有效性和可靠性，需要对实验样本进行扩容。比如，当实验数据中存在较大的随机误差或系统误差时，可以通过增加实验测量次数和试验组重复等方式缓解局限。同时，在进行不同类别或大样本真正实验前，需要先进行小量样本预先实验，确定样本量是否符合要求。
不同实验场景下，扩列的操作也有所不同。在生产中，扩列操作通常应该考虑材料用量、工艺复杂度和劳动成本等因素。在科研领域，扩列需要平衡时间成本、实验数据处理难度、可信度和公信力所带来的影响。
