确定样本代表性

随机抽样：简单随机抽样是最基本的抽样方法，每个个体都有相同的被抽中概率。

非随机抽样（在某些特定情况下使用）：如配额抽样，它是根据总体的某些特征分配样本配额。

分层抽样：当总体具有明显的异质性时，分层抽样是确保样本代表性的有效方法。

抽样框构建：构建一个包含目标总体所有成员或单位的抽样框是关键步骤。

首先要清晰地界定研究的目标总体。这包括明确总体的范围、特征和边界。

定义目标总体

分层与抽样框构建

确定样本足够性

变异性评估：如果研究对象的数据变异性较大，如个体之间在生理指标、行为特征或社会经济因素等方面差异很大，那么需要较大的样本量来准确估计总体特征。

多变量研究：当研究涉及多个变量时，为了能够同时分析变量之间的关系并保证结果的可靠性，通常也需要较大的样本量。

时间和成本限制：在理想情况下，根据统计功效分析确定样本量是科学的方法，但实际研究中需要考虑时间和成本因素。

数据收集的难易程度：有些研究对象可能很难获取，如罕见病患者或特殊行业的专业人士。在这种情况下，需要权衡样本量和获取样本的难度。可以通过多中心合作、扩大抽样范围或采用替代样本（如相似疾病患者或相关行业人员）等方式来解决样本量不足的问题。

确定效应大小：效应大小是指研究中自变量对因变量产生的影响程度。

设定显著性水平和统计功效：显著性水平（通常用 α 表示）是指拒绝零假设时犯第一类错误（即假阳性错误）的概率，一般设定为 0.05。

统计功效分析

资源和可行性考虑

数据的变异性和复杂性