问卷调查的可信度，并不单纯取决于“调查了多少人”。
目录
关键在于如何获得具有代表性的样本。
样本设计若有问题，即便调查上千人，结果也可能被扭曲；
而合理设计的样本，即使规模不大，也能保证足够的可信度。
样本量计算的基本原则
确定样本量时，不能只凭“越多越好”的想法。
通常需要考虑以下因素：
总体规模：是面向全国范围，还是像“某专业研究生”这样的限定群体？
允许误差范围：误差是控制在 ±5%，还是更严格的 ±3%？
置信水平：是选择 90%、95%，还是 99%？
例如，全国消费者调查可能需要数千份样本，
但对于研究生论文这类针对特定群体的研究，150~300 份样本就足够。
学术研究 vs 企业调查
学术研究
在论文答辩中，评审几乎必定会问：“为什么样本量是这个数？”
因此，必须能提供合理的样本量计算依据。
企业调查
关注点不是总体样本数，而是细分群体的数据是否充足。
例如，要了解 20 多岁女性顾客对新品的反应，就必须确保该群体的样本量足够。
样本设计中的常见错误
没有任何依据，仅凭“100 份就够了”随意决定
与研究目的无关，盲目扩大样本量 → 浪费预算
样本与总体不均衡，导致缺乏代表性
这些错误最终会在结果解读阶段带来严重问题。
The Brain 的样本设计策略
凭借丰富的学术研究与企业调查经验，
The Brain 能根据研究目的与资源条件，提供定制化样本设计：
至少 150 份样本：保证学术与企业调查的最低可信度
冗余样本策略：即使剔除不认真作答，也能保留足够数据（如目标 150 → 实际收集 200 以上）
多元化样本池：通过合作面板，覆盖不同年龄、地区、职业群体
通过这一流程，研究者可以在答辩时自信地展示样本依据，
企业也能获得可靠的目标客户数据。
样本设计就是研究的“蓝图”
样本量并不仅仅是一个数字，它是确保研究与调查结果可信度的蓝图。
The Brain 帮助研究者和企业，
通过合理的样本设计，最大化数据价值，让研究与商业决策更有说服力。