1. 保障實驗數據的準確性和可靠性

代表性：樣品能否真實反映整體體系，是數據有效的前提。如果取樣不均勻或隨意，結果無法代表整體，容易造成誤判或錯漏。

均勻性：取樣方法是否合理影響測定物質成分的一致性，避免“就一點點”或“只取上面”的片面情況。

污染與干擾：科學的取樣可防止引入雜質或二次污染，確保實驗數據來源純凈。

2. 反映物質的實際狀態

在動態體系（如反應過程、混合液體）中，合理取樣可以動態反映物質的轉化、濃度變化與反應進程。

能夠按需、按時、按點采集樣品，有助于追蹤反應速率、工藝節點、質量控制等。

3. 保證實驗的可重復性和科學性

實驗可重復的基礎是每次取樣一致。

標準化采樣操作（如溶液充分攪拌后采樣、分層樣品需分層采集等），保證同行重復實驗時結果一致。

系統化記錄采樣時間、位置、環境、器具等，提高實驗的科學性。

4. 滿足后續分析需求

化學分析（色譜、光譜、滴定等）對樣品量、狀態有明確要求。

是否能獲得足夠量且適宜形態的樣品，影響能否完成各種測試，比如微量分析對最小樣品量要求苛刻。

5. 避免資源浪費和實驗風險

合理采樣能在保證樣品足夠的情況下，最大限度減少試劑和材料的消耗。

采樣失誤可能導致整個實驗失敗，樣品不能再生，損失資源與時間。

部分取樣涉及危險操作（如有毒/高溫體系），規范采樣防止安全事故。