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研究或调查的核心，并不仅仅是 “调查了多少人”。
更重要的是，“结果是否具有代表性”。
如果样本量过少，结果会受到偶然因素的严重影响；
相反，如果样本量过多，则只会徒增时间与成本，效率极低。
因此，依据研究目的与目标群体来设计合理的样本量，
才是确保研究可信度的第一步。
样本量计算的基本原则
确定样本量时，不能只用 “越多越好” 的思维。
通常需要综合考虑以下因素：
总体规模：整体研究对象的大小
允许的误差范围：结果准确性可容忍的水平
置信水平：研究者所要求的统计可信度（如 95%）
例如，全国成年人的社会调查与针对某一学科研究生的小规模研究，
所需的样本量完全不同。
学术研究 vs 企业调查
📌 学术研究
在 IRB 审查或论文答辩中，
必须明确说明样本量的计算依据。
这是验证研究有效性的核心标准。
📌 企业调查
更强调实用性。
关键不在于总体样本量，而在于是否能在细分群体中获得足够的数据。
👉 换句话说，样本量设计不仅是计算问题，
还需要结合研究目标与应用场景来灵活调整。
The Brain 的方法
The Brain 基于丰富的企业调查与研究生学术支持经验，
提供从 样本量设计到数据收集 的一体化流程。
尤其是，The Brain 会预先考虑到不认真作答等数据损耗问题，
采用超额样本策略来确保最终数据量的可靠性。
例如：如果研究需要 150 名有效样本，
我们会实际收集 200 人以上，
在数据清理后依然能够保证足够的样本量。
样本量是起点，而不是终点
样本量决定研究的可信度起点，
但仅有数字并不足够。
关键在于：
根据研究目标，设计与管理合理的样本结构。
只有这样，所得数据才能真正为研究者和企业
提供有意义、可应用的结果。
The Brain 在整个过程中提供专业支持，
帮助研究者与企业安心使用结果，实现可靠与高效并行。
