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在定量研究中
在进行定量研究时，样本的代表性非常重要。这些包括：
所有类型的调查——线上和线下；
替代测试或 A/B 测试；
大厅测试和家庭测试；
观察和实验。
所有类型的定量分析都回答了“有多少比例的观众持有这种观点？”这个问题。因此，遵守选择受访者的基本要求极为重要。例如，如果一家公司生产的化妆品针对的是30至40岁女性，那么对男性、女学生或退休人员进行调查就没有意义了——这样的样本不具有代表性。
为了获得具有统计意义的结果，你需要调查至少 100 人，最好是 200 或 300 人。在这种情况下，误差大小是中等的。
有趣的事实：测量的准确性取决于接受调查的人数。但样本量大并不能保证结果的正确性。只有正确选择研究参与者和使用适当的数据收集方法才能确保代表性。
究的例子：一项在线调查显示，100％的人口使用互联网。
唯一一个你不想使用代表性样本的情况是当你的受众群体非常狭窄的时 传真列表 候。例如，某企业从事B2B领域经营，与生产炼钢设备的工厂合作。国内这样的企业很少，直接与各个公司的代表沟通比有选择地研究他们更加容易。
在所有类型的、受众群体庞大的研究中，样本的代表性都非常重要。
样品类型
样本可以是随机的，也可以是针对性的。
随机抽样被认为是最准确和最具代表性的，但它极难实现。要做到这一点，你需要接触到广大民众。在调查中，这些是所有目标受众的联系人 。
此类调查的参与者是随机选出的。样本量必须足够大才能获得准确的结果。
这种方法有时会在选举或其他公共活动前使用。从技术上来说，可以通过两种方式实现：
获取电话号码数据库并使用计算机程序选择完全随机的联系人进行调查。
创建一个编号的受访者列表，并在某个步骤中选择参与者。例如，根据受众的规模，采取每百分之一或每千次接触一次的措施。该方法被认为不太准确。
目的抽样涉及根据特定标准选择参与者。他们是根据公司的目标进行选择的：营销人员会塑造出符合目标受众特征的样本。这些参数是对受访者答案影响最大的因素。
例如，要研究某个城市的公共交通质量，您可以根据年龄和是否拥有汽车来编制样本。毕竟，开车的人对情况的看法不同，他们的答案也会不同。