目录
你正在准备硕士论文，并打算进行问卷调查吗？那么，你必须知道，样本设计的合理性比响应率或分析结果更重要。
在论文答辩或审查中，经常会被问到：
ﾷ “受访者人数这么少，能分析吗？”
ﾷ “这个样本能代表总体吗？”
这些质疑频繁出现的原因，往往是在问卷设计阶段，缺乏充分的样本抽样策略与论证。
这篇文章将为你整理：
ﾷ 如何计算样本量
ﾷ 如何选择抽样方法
ﾷ 调查前需要准备的逻辑性材料并介绍专业研究支持机构 The Brain 如何系统地协助你完成这部分准备。
✅ 样本量怎么算？— 样本数量的核心原则
样本数量（n）
不是随便收集的受访人数，而是要确保研究具有统计学意义所需的最低样本量。
✔ 样本量计算的关键要素：
ﾷ 总体规模（Population size）
ﾷ 置信水平（Confidence level）— 一般为 95%
ﾷ 容许误差（Margin of error）— 通常为 ±5%
ﾷ 预估回应率（Expected response rate）
📌例如：如果你的研究总体是 1,000 人，置信水平 95%，误差 ±5%，那么你需要的有效样本量大约是 278 人。
但如果预估回应率只有 30%，你就需要向 约 930 人
发送问卷，才能实际获取足够的数据。
☑这类计算不仅保障统计的严谨性，也是 IRB 审核材料中必须提交的依据之一。
🧭 向谁调查？怎么调查？— 制定抽样策略
受访者数量再多，若不具代表性，研究也难以成立。
常见抽样方法：
ﾷ 简单随机抽样（Simple Random Sampling）
ﾷ 分层抽样（Stratified Sampling）
ﾷ 配额抽样（Quota Sampling）
ﾷ 便利抽样（Convenience Sampling）
📌 例如：
ﾷ 以大学生为研究对象时，可按专业、年级、性别分层抽样，以保证样本分布均衡；
ﾷ 若研究小微企业主，则可按行业类别进行配额抽样，以增强样本的代表性。
⚠ 若抽样策略选择错误，研究的有效性将受到质疑，并可能在审查中被指出“结果是否可推广”。
🧠 为什么选择 The Brain 的样本设计咨询服务？
📍 专业问卷统计分析机构 – The Brain
提供面向硕士论文的最优化问卷设计与统计支持服务
The Brain 不仅仅是做问卷或跑统计分析，更会结合研究目标与论文结构，
协助你制定科学的样本设计策略，并提供具体的量化依据与文书支持。
✔ The Brain 样本设计咨询内容：
ﾷ 明确目标总体 + 计算最小样本数（提供样本量计算表）
ﾷ 基于回应率预估，制定样本分布与回收策略
ﾷ 指导选择抽样方法，并提供 IRB/论文需要的正当性解释
ﾷ 优化问卷结构，规划变量与数据采集方式
ﾷ 提供 IRB 所需的问卷规划说明与设计说明文书
📌 特别提示
IRB 审查中，样本设计与其合理性是重点考核指标之一。
The Brain 提供完整的辅助材料撰写与结构化咨询服务。
样本设计就是问卷调查的“地基”。
如果这个阶段规划不当，即使之后分析做得再好，研究结果的信度与论文说服力也会大打折扣。
要清晰回答：
ﾷ 对谁调查？
ﾷ 调查多少人？
ﾷ 怎么调查？
这三大问题，你的研究才能具备统计意义与学术效力。
📌 The Brain 将陪伴你完成问卷设计、样本计算、IRB文书撰写、统计分析等硕士论文调查的每一个环节
。让你的研究更科学、更规范，也更容易获得导师与评审的认可。
