在统计学中，样本量大小和样本的平均值是两个重要的概念，它们具有以下的区别：

定义上的区别：
样本量大小指的是研究中所使用的观测值或数据点的数量，即样本中个体的数目。它是决定统计推断准确性和可靠性的重要因素之一。
样本的平均值则是所有观测值的总和除以观测值的数量，用于描述样本数据的中心趋势或集中程度。
作用上的区别：
样本量大小在统计学中具有关键作用。较大的样本量通常可以提高统计推断的准确性，使估计值更接近总体参数的真实值，并减小抽样误差。此外，大样本还可以增加研究的可靠性和稳定性，使结果更具说服力。
样本的平均值则是统计分析中常用的描述性统计量之一。它可以提供关于样本数据集中程度的信息，并用于比较不同样本或总体之间的差异。样本平均值还可以作为估计总体均值的依据，但需要注意的是，样本平均值可能受到抽样误差和偏差的影响。

下面我们举实例说明。假设我们正在进行一项关于成年人身高的研究。

样本量大小：
在这个研究中，我们决定测量500名成年人的身高。这500名成年人就构成了我们的样本，而500这个数字就是我们的样本量大小。通过这样一个相对较大的样本量，我们希望能够更准确地估计整个成年人群体的平均身高，并减小由于抽样导致的误差。

样本的平均值：
在收集完这500名成年人的身高数据后，我们将所有测量值相加，然后除以500，得到的结果就是我们这个样本的平均身高。例如，如果我们测量得到所有身高的总和是130000厘米，那么样本的平均身高就是130000厘米 ÷ 500 = 260厘米（这只是一个假设的数值，实际上平均身高不可能这么高，这里仅用于说明计算过程）。这个平均值可以帮助我们了解这个特定样本中成年人的平均身高水平。

需要注意的是，样本的平均值并不一定完全等同于整个总体（所有成年人）的平均身高，它只是一个估计值。样本量越大，这个估计值通常越接近总体的真实平均值。同时，我们还要考虑到抽样的随机性和其他可能的偏差来源，以确保我们的研究结果具有足够的可靠性和准确性。

总的来说，样本量大小和样本的平均值在统计学中各自扮演着不同的角色。样本量大小关注的是研究中观测值的数量，而样本的平均值则关注这些观测值的中心趋势。在进行统计分析和推断时，需要同时考虑这两个因素，以获得准确、可靠的研究结果。