为什么“抽了谁”比“抽了多少人”更重要
在准备问卷研究时，
研究生最关注的因素之一，
往往是样本量。
“n已经够了吧？”
但在问卷研究中，
真正限制结果解释范围的，
往往不是样本数量，而是样本的性质。
一旦样本设计出现偏差，
即使收集到大量问卷，
也很难得出具有解释力的结论。
1️⃣ 使用了与研究问题不匹配的样本
这是样本设计中最常见、也最关键的错误。
例如：
研究在职研究生，却使用普通本科生样本
研究特定经历，却在调查结束后才区分是否有该经历
这种情况下，数据可以分析，
但很难清晰回答：
“这个结果适用于谁？”
2️⃣ 核心群体比例过低
即便总体样本量看似充足，
若研究的关键群体人数过少，
分析结果将变得不稳定。
例如：
总样本 n=200，其中核心群体 n=20
比较组之间样本量极度不平衡
此时，问题不仅是显著与否，
而是结果本身的可靠性会受到质疑。
3️⃣ 以“容易获取”为标准选择样本
在现实条件限制下，
研究者往往选择“能够接触到的人”作为样本来源。
但这种选择会在解释阶段带来结构性限制：
自愿参与偏差
某种特质被过度代表
研究结果的推广性降低
这些问题通常难以通过后续统计方法完全弥补。
4️⃣ 忽视样本内部的异质性
表面看似同质的样本，
内部可能存在显著差异。
例如：
年级、年龄、工作经历差异
经验水平的明显分化
若忽略这种异质性，
平均值会掩盖关键差异，
真正重要的信息反而被淹没。
5️⃣ 在论文中回避样本设计的局限
样本设计的局限，
不是需要隐藏的缺点，
而是需要说明的研究条件。
如果刻意回避，
或过度宣称“具有代表性”，
在评审中往往会受到更严厉的质疑。
更稳妥的做法是：
明确界定样本范围
谨慎陈述推广可能性
将局限延伸为后续研究方向
问卷结果的适用范围，在样本设计阶段已经决定
样本设计
实际上是在分析之前
确定研究结论“可以应用到哪里”。
在设计阶段应当自问：
样本是否与研究问题匹配？
核心群体是否被充分纳入？
是否意识到可获得性带来的偏差？
是否准备好解释样本的局限？
若能够清晰回答这些问题，
问卷结果的解释将更加稳健。
The Brain 在研究设计阶段，
优先考虑与研究目标匹配的样本结构，
而不仅仅是样本数量，
以确保后续分析与结论形成连贯、可解释的研究逻辑。
留学生论文问卷与统计分析支持（支持中文沟通）｜The Brain（더브레인)
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