Target sample

问卷调查的可信度，并不单纯取决于“调查了多少人”。 关键在于如何获得具有代表性的样本。 样本设计若有问题，即便调查上千人，结果也可能被扭曲； 而合理设计的样本，即使规模不大，也能保证足够的可信度。 样本量计算的基本原则 确定样本量时，不能只凭“越多越好”的想法。 通常需要考虑以下因素： 总体规模：是面向全国范围，还是像“某专业研究生”这样的限定群体？ 允许误差范围：误差是控制在 ±5%，还是更严格的 ±3%？ 置信水平：是选择 90%、95%，还是 99%？ 例如，全国消费者调查可能需要数千份样本， 但对于研究生论文这类针对特定群体的研究，150~300 份样本就足够。 学术研究 vs 企业调查 学术研究 在论文答辩中，评审几乎必定会问：“为什么样本量是这个数？” 因此，必须能提供合理的样本量计算依据。 企业调查 关注点不是总体样本数，而是细分群体的数据是否充足。 例如，要了解 20 多岁女性顾客对新品的反应，就必须确保该群体的样本量足够。 样本设计中的常见错误 没有任何依据，仅凭“100 份就够了”随意决定 与研究目的无关，盲目扩大样本量 → 浪费预算 样本与总体不均衡，导致缺乏代表性 这些错误最终会在结果解读阶段带来严重问题。 The Brain 的样本设计策略 凭借丰富的学术研究与企业调查经验， The Brain 能根据研究目的与资源条件，提供定制化样本设计： 至少 150 份样本：保证学术与企业调查的最低可信度 冗余样本策略：即使剔除不认真作答，也能保留足够数据（如目标 150 → 实际收集 200 以上） 多元化样本池：通过合作面板，覆盖不同年龄、地区、职业群体 通过这一流程，研究者可以在答辩时自信地展示样本依据， 企业也能获得可靠的目标客户数据。 样本设计就是研究的“蓝图” 样本量并不仅仅是一个数字，它是确保研究与调查结果可信度的蓝图。 The Brain 帮助研究者和企业， 通过合理的样本设计，最大化数据价值，让研究与商业决策更有说服力。