Sample Sizes for Qualitative Studies定性研究的樣本量：如何確定合適的參與人數

在定性研究中，確定需要招募的參與人數可能會令人困惑。

與定量研究不同，定性研究無法透過統計計算（如功效計算）來確定樣本量。

這主要因為定性研究的目標不是生成具有統計意義的普遍性資料，

而是深入瞭解一種現象（如使用者行為或人類體驗）及其背後的原因。

關鍵原則：達到飽和點

定性研究的參與人數應足夠支援達到飽和點（saturation）。

飽和點是指每次新的研究會話帶來的新資訊逐漸減少的階段。

換句話說，當你聽到或觀察到的資訊開始重複時，就接近飽和了。

三大關鍵因素影響樣本量

1. 目標人群的多樣性

多樣化人群：
如果研究物件來自不同背景、地理區域、文化，或表現出多樣化的行為模式，
那麼需要招募更多參與者才能達到飽和點。

聚焦於特定人群：
相比之下，如果研究物件是特定群體（例如相同行業或崗位的從業者），
樣本量通常可以更小。建議：透過聚焦特定細分群體來限制樣本規模。

2. 研究範圍的寬度

廣泛目標：如果研究目標較寬泛，如“瞭解使用者對稅收的心理模型”，
通常需要更多參與者才能覆蓋所有相關主題。

具體目標：針對具體問題（如“瞭解使用者在填寫稅務表格時的主要痛點”），
則可能只需較少參與者即可達到飽和點。

3. 研究者的技能水平

經驗豐富的研究者：經驗豐富的研究者通常透過有針對性的跟進問題，從每位參與者那裡獲取更多資訊。
由於單次會話的資料量更大，模式可能更早浮現，減少了達到飽和點所需的參與人數。

建議：透過經驗豐富的研究者最佳化資料採集過程。

招募建議：從小規模開始，邊分析邊擴充套件

由於難以提前準確預測所需的參與人數，以下方法值得參考：

初始招募：建議從5–6名參與者開始，尤其是在可用性測試中，這通常足夠支援初步分析。

動態調整：每次會話後與團隊回顧：

避免過大規模：記住，定性研究的邊際回報遞減。更多會話會逐漸減少新資訊的獲取。

頻繁小規模研究優於大型複雜研究

高效利用時間：與其執行一次龐大且複雜的研究，不如更頻繁地執行小規模研究。

持續改進：透過快速學習和迭代，保持研究的靈活性和效率。