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你需要的不只是“样本数量”，而是能通过论文审查的数据！
“我做了问卷也分析了数据，但导师却说：‘样本太少了，分析没意义。’”
其实，在论文审查中，“样本数量不足”是非常常见的一个被打回理由。
但让人沮丧的是，很多时候并不是“数字太少”，而是数据结构和质量本身存在问题，即使有160份也可能不合格。
📌 案例一：数量够了，但数据没用
有一位研究生，以“职场女性的压力水平”为主题进行问卷调查。
导师说“至少要150份”，她就通过朋友和社交渠道收集了160份数据，并用 SPSS 做了分析，结果……被要求全部重做。
为什么？
超过一半的受访者年龄相近（大多是20代后半）
职业类型相似，群体单一
存在大量重复或敷衍作答的痕迹
关键问题集中答题，答题时间极短
结构不支持群体对比，无法进行交叉分析
结论：即使数字达标，如果数据没有“统计意义”，一样不会被论文承认。
📌 案例二：误解了“样本数量”的标准
另一个案例是“高中生学习动机调查”。
研究者调查了120名学生，分布为4个班级，每班30人。她认为：“每组30人，已经够了吧？”
但事实是：
不同班级间数据差异大，方差太高
样本不足以支撑统计假设检验
导师指出：这在方法论上是“违背统计前提条件”的
最终评语是：“样本太少，不具备可信度”
也就是说，研究者觉得‘够了’的样本数量，未必能满足导师的科学审查标准。
The Brain 是怎么做的？
The Brain不仅关注样本的“数量”，更重视“质量”。
我们提供的是能真正用于论文审查和发表的有效数据，而不是“凑数字”。
✅样本数量保障：150人起步
基础样本数：150人以上
根据研究类型和对比组需要，最多可支持200人以上采集
✅ 数据质量保障：AI 清洗机制
自动过滤无效或敷衍数据（如重复作答、异常答题时间）
提供结构完整、变量可分析的“干净数据”
✅ 精准样本匹配：多样化受访者库
拥有 1700万+ 韩国本地受访者
可筛选特定群体（如首尔地区30代女性、小企业职员、教师等）
支持分组对比分析、交叉分析的样本结构设计
✍ 在论文中，“样本数量”不是简单的人数
它代表着：
数据的 信度与效度
检验假设所需的 统计基础
能否得出有说服力的 研究结论
所以，写论文时不能仅凭感觉说“这数量差不多了吧”，而应从设计→采集→数据清洗一体化去把控。
不让样本数量拖你论文后腿！
当你准备提交论文，却听到导师说：
“这样的样本，分析不具代表性，重新来吧。”
那种焦虑与无奈，我们懂。
所以我们做的，不是“填数字”，而是帮你提前避开这些“被退稿”的风险。
一份能支撑你研究逻辑的数据，就是我们追求的“好样本”。
