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在研究或调查中，核心并不是“调查了多少人”，而是结果是否具有代表性。
样本量过少，分析结果可能过于偶然；
相反，如果过多，则会带来不必要的时间和成本消耗。
因此，针对研究目的和对象群体设计出合适的样本量，
才是确保研究可信度的第一步。
样本量计算的基本原则
决定样本量时，并不是“越多越好”，
通常需要考虑以下因素：
总体规模：研究对象群体的整体大小
允许误差范围：结果精确度可容忍到什么程度
置信水平：研究者希望的统计置信度（例如 95%）
📌 举例来说，针对全国成年人的调查，
与只针对某个学院研究生的调查，所需样本量就会有显著差异。
学术研究 vs 企业调查，有何不同？
学术研究：强调统计学上的有效性。
为了通过 IRB 审查或论文评审，样本量的计算依据必须明确。
企业调查：更注重实际应用价值。
核心不在于总体样本量，而在于能否在细分群体中获取足够的数据。
👉 因此，样本量的设计不仅是数学计算，
更需要结合研究目的与使用场景灵活调整。
The Brain 的方法
The Brain 拥有丰富的企业调查与研究生课题支持经验，
可提供从样本量设计到数据收集的一站式流程。
同时，我们会预先考虑到无效或敷衍回答导致的数据损失，
采用“超额样本收集”的策略，
确保研究者能够安心使用最终数据。
样本量是“起点”，不是“终点”
📊 问卷调查与统计分析专业机构 —— The Brain
为学位论文提供最优化的统计数据与问卷服务。
样本量决定研究的起点，但并不是最终目标。
真正重要的是：
根据研究目标进行精确的样本设计与管理，
让最终得到的数据，能够为研究者和企业带来真正有价值的结论。
