即使样本数量不多也没关系 —— The Brain 提供替代分析方法指南 

并不是每项调查都能实际获得数百名受访者。

尤其当研究对象较小众，或涉及敏感主题时，获取足够的回应更是难上加难。

The Brain 针对这种情况，提供适用于小样本的替代分析方法及解释策略。

1) 样本量在50~100人时，首要任务是精细设计问卷

为了在小样本中也能进行统计解释，必须最大限度地减少问题间重复，并聚焦核心变量。

The Brain 通过精简无关题项、降低受访者负担，来设计保证回答质量的问卷结构。

2) 使用非参数检验找出显著差异

样本量越小，越难满足正态性、方差齐性等条件。

这时就可以使用非参数统计方法：

Wilcoxon 符号秩检验

Mann-Whitney U 检验

Kruskal-Wallis 检验

可用来比较受访组间的平均值或分布差异。

The Brain 实际曾在不足60人的样本中，成功导出具有说服力的分析结果。

3) 使用自助法（Bootstrapping）构建置信区间

在推论统计中，置信区间是重要的判断依据。

为减少小样本带来的不稳定性，The Brain 应用 Bootstrapping 技术：

通过重抽样模拟统计量分布

计算均值、相关系数、回归系数等指标的置信区间

此方法在相关分析、回归分析中尤其有效，可在小样本条件下确保分析的可信度和解释力。

4) 提供基于前提条件审查的分析解读

在分析前，The Brain 会针对数据进行如下检查：

正态性检测、异常值识别、缺失值分布确认

变量间多重共线性审查

基于这些前提条件，不仅提供数字结果，还会整理其实际含义及分析结论。

小样本数据也能进行可靠分析，关键在于设计与解释策略。

The Brain 会根据样本量，制定合适的分析方法，强调数据解释与应用价值，而非单纯数量，是您值得信赖的研究合作伙伴。