质性研究受访者样本量操作框架解读和案例解析

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2026.0018

中国全科医学 ›› 2026, Vol. 29 ›› Issue (32): 4710-4715.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2026.0018

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质性研究受访者样本量操作框架解读和案例解析

付洁, 蒋梦瑶, 蔡纯, 王君慧^*()

430030　湖北省武汉市，华中科技大学同济医学院附属同济医院护理部

收稿日期:2026-01-09 修回日期:2026-04-29 出版日期:2026-11-15 发布日期:2026-10-10
通讯作者: 王君慧
作者贡献：
付洁负责文章的构思与设计、研究资料的收集与整理、论文撰写；蒋梦瑶、蔡纯负责表格的编辑、整理；王君慧负责论文修订、文章的质量控制及审校，对文章整体负责、监督管理。
基金资助:
湖北省自然科学基金资助项目(2023AFB1118); 湖北省卫生健康科技项目(WJ2025M163)

Interpretation of the Qualitative Framework for Operationalizing Respondent Sample Size and Case Analyses

FU Jie, JIANG Mengyao, CAI Chun, WANG Junhui^*()

Department of Nursing, Tongji Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430030, China

Received:2026-01-09 Revised:2026-04-29 Published:2026-11-15 Online:2026-10-10
Contact: WANG Junhui

摘要/Abstract

摘要： 在质性研究领域，"饱和度"被广泛用于评估样本量是否充足，然而，关于如何界定"已达饱和"尚未形成共识，相关操作标准亦较为欠缺。基于这一现状，Clarissa Hsu的团队于2025年提出了质性研究受访者样本量操作框架，从研究目的、概念框架、抽样与招募策略、数据收集与分析方式等11个方面综合考量数据充分性，为质性研究样本量评估提供了结构化工具。本文对该工具进行介绍，并结合具体实例进行解读，期望为卫生健康领域的质性研究工作者提供一种兼具规范性与灵活性的样本量思考工具，促进质性研究在样本量决策与报告方面的科学性与透明度。

关键词: 质性研究, 样本量, 饱和度

Abstract:

In qualitative research, data saturation is widely used to judge whether a respondent sample size is sufficient. Nevertheless, there remains no widely accepted definition of what constitutes "reaching saturation". Operational guidance for implementing and reporting saturation-based decisions is also limited. To address this methodological gap, Clarissa Hsu's team proposed the Qualitative Framework for Operationalizing Respondent Sample Size(Q-FORS) in 2025. Q-FORS synthesizes 11 domains, such as the study purpose, conceptual framework, sampling and recruitment strategies, and approaches to data collection and analysis, to support a structured appraisal of data adequacy and to promote more transparent sample-size decision-making in qualitative studies. This article introduces Q-FORS and illustrates its application using concrete examples. It aims to provide health-related qualitative researchers in China with a structured yet flexible tool for reasoning about sample size, thereby improving the transparency and rigor of sample-size decision-making and reporting in qualitative research.

Key words: Qualitative research, Sample size, Saturation

付洁,蒋梦瑶,蔡纯,等. 质性研究受访者样本量操作框架解读和案例解析[J]. 中国全科医学, 2026, 29(32): 4710-4715. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2026.0018.
FU Jie,JIANG Mengyao,CAI Chun, et al. Interpretation of the Qualitative Framework for Operationalizing Respondent Sample Size and Case Analyses[J]. Chinese General Practice, 2026, 29(32): 4710-4715. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2026.0018.

图/表 2

参考文献 15

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因素	需要更小的样本量，基于理论、范围更窄、群体更同质	样本量需求连续谱			需要更大的样本量，探索性研究，更广阔的研究范围，更多样化的研究群体
抽样因素	合适的样本量	小	中	大
	访谈	1~6次	7~20次	≥21次
	焦点小组	2~3组	4~6组	7~20组
目的	具体/聚焦的研究目的	□	□	□	广泛/探索性的研究目的
概念框架	具体、已建立的模型	□	□	□	无模型或正在开发模型
质性研究方法	侧重深度而非广度的传统或方法论，如生命史	□	□	□	侧重广度与完整性的传统或方法论，如扎根理论
样本抽样策略	能够实现高度聚焦和/或同质化招募的抽样策略	□	□	□	侧重于异质性样本，或对样本特征控制能力极弱的抽样策略
研究对象招募策略	主动招募（具备招募特定特征参与者的能力）	□	□	□	被动招募（更多依赖便利来源或难以确保样本具有明确目的性及清晰界定）
数据收集方法：访谈参数	较长访谈时长和/或多次访谈（每位参与者数据量较大）	□	□	□	简短访谈且无后续跟进（每位参与者数据量较少）
访谈提纲	高度结构化、脚本化的访谈提纲	□	□	□	开放式、即兴访谈提纲
数据质量/数据丰富度	丰富/详尽数据（复杂、详细的回应）	□	□	□	简略数据（简短回应，无后续追问/深入探寻）
编码与分析方法	具体/明确界定/有方向性/实用	□	□	□	复杂/微妙/细致/概念性
人员配置	访谈员，经验丰富、熟悉主题、高度投入；善于深入追问细节和具体实例	□	□	□	新培训/缺乏经验的访谈员，或对主题不熟悉/未深度参与；常未能及时捕捉/识别需要深入追问细节或实例的线索
资源配置	有限资源（时间紧迫或预算紧张）	□	□	□	充足/理想的资源
总结决定因素	回顾选项并总结分布情况。根据给定范围，使用计数最多的类别来确定样本量。审查选出并总结分布。考虑选择一个小范围，专门针对你的项目识别最小和最大值（参见案例示例）	根据已勾选框统计_______	根据已勾选框统计_______	根据已勾选框统计_______	若无类别明显占主导地位，则需考察连续分布情况。例如，当几乎所有计数值都落在中型和大型类别且大致相当时，应选择更大类别范围内的最小抽样数量
抽样策略：变量分布	若需比较不同组别，或向不同组别提出不同问题，则需乘以组别数量	完成整体评估后，乘以不同群体的数量：充分性判定×不同群体数量=所需访谈或焦点小组的总数
抽样策略：变量分布	最终充分性判定/样本量：__________________________________________

因素	需要更小的样本量，基于理论、范围更窄、群体更同质	样本量需求连续谱			需要更大的样本量，探索性研究，更广阔的研究范围，更多样化的研究群体
抽样因素	合适的样本量	小	中	大
	访谈	1~6次	7~20次	≥21次
	焦点小组	2~3组	4~6组	7~20组
目的	具体/聚焦的研究目的	□	□	□	广泛/探索性的研究目的
概念框架	具体、已建立的模型	□	□	□	无模型或正在开发模型
质性研究方法	侧重深度而非广度的传统或方法论，如生命史	□	□	□	侧重广度与完整性的传统或方法论，如扎根理论
样本抽样策略	能够实现高度聚焦和/或同质化招募的抽样策略	□	□	□	侧重于异质性样本，或对样本特征控制能力极弱的抽样策略
研究对象招募策略	主动招募（具备招募特定特征参与者的能力）	□	□	□	被动招募（更多依赖便利来源或难以确保样本具有明确目的性及清晰界定）
数据收集方法：访谈参数	较长访谈时长和/或多次访谈（每位参与者数据量较大）	□	□	□	简短访谈且无后续跟进（每位参与者数据量较少）
访谈提纲	高度结构化、脚本化的访谈提纲	□	□	□	开放式、即兴访谈提纲
数据质量/数据丰富度	丰富/详尽数据（复杂、详细的回应）	□	□	□	简略数据（简短回应，无后续追问/深入探寻）
编码与分析方法	具体/明确界定/有方向性/实用	□	□	□	复杂/微妙/细致/概念性
人员配置	访谈员，经验丰富、熟悉主题、高度投入；善于深入追问细节和具体实例	□	□	□	新培训/缺乏经验的访谈员，或对主题不熟悉/未深度参与；常未能及时捕捉/识别需要深入追问细节或实例的线索
资源配置	有限资源（时间紧迫或预算紧张）	□	□	□	充足/理想的资源
总结决定因素	回顾选项并总结分布情况。根据给定范围，使用计数最多的类别来确定样本量。审查选出并总结分布。考虑选择一个小范围，专门针对你的项目识别最小和最大值（参见案例示例）	根据已勾选框统计_______	根据已勾选框统计_______	根据已勾选框统计_______	若无类别明显占主导地位，则需考察连续分布情况。例如，当几乎所有计数值都落在中型和大型类别且大致相当时，应选择更大类别范围内的最小抽样数量
抽样策略：变量分布	若需比较不同组别，或向不同组别提出不同问题，则需乘以组别数量	完成整体评估后，乘以不同群体的数量：充分性判定×不同群体数量=所需访谈或焦点小组的总数
抽样策略：变量分布	最终充分性判定/样本量：__________________________________________

项目	探讨慢性疼痛患者在长期阿片类药物治疗中断时，阿片类药物使用障碍（OUD）高风险人群与低风险人群的体验差异，以及种族和族裔对减量和停药的影响			单中心研究——比较不同民族护理本科生的专业认同感差异
抽样因素	合适的样本量			合适的样本量
抽样因素	小	中	大	小	中	大
目的	□	□	☑	☑	□	□
描述与依据	广泛探索患者体验			具体探究三个民族（汉族、回族、维吾尔族）的护理本科生专业认同差异
概念框架	□	☑	□	□	☑	□
描述与依据	采用生物心理社会模型，该模型涵盖范围广泛但解释力有限			采用"实践共同体理论模型"，该模型结构清晰但较为复杂
质性研究方法	□	□	☑	□	□	☑
描述与依据	描述性现象学			描述性现象学
样本抽样策略	☑	□	□	☑	□	□
描述与依据	能够基于电子健康记录数据（如年龄、性别、种族和民族等信息）锁定特定人群			可通过学院学籍系统与前期调研数据，精准识别并招募三个特定民族的学生，抽样框架清晰、聚焦
研究对象招募策略	☑	□	□	☑	□	□
描述与依据	能够开展有针对性的招募工作，但由于该群体对医疗体系的不信任，难以将其纳入研究			依托学院官方渠道和学生工作网络，可定向联系目标学生，招募策略主动且精准
数据收集方法：访谈参数	□	☑	□	□	☑	□
描述与依据	根据以往经验，参与者通常只愿意进行60~90 min的交流。鉴于议题涉及面广，这可能不足以充分探讨所有问题			考虑到本科生课业负担重，单次访谈计划为45~60 min，单次数据量适中，需通过有效追问在有限时间内获取深度信息
访谈提纲	□	☑	□	☑	□	□
描述与依据	访谈提纲既有结构框架，也包含开放式问题。研究者希望追踪个体的经历与兴趣点			核心问题结构化以确保覆盖关键主题，但保留充分空间供参与者自由叙述和追问，兼具结构与灵活性
数据质量/数据丰富度	□	☑	□	□	☑	□
描述与依据	数据预计相对丰富，但可能因受访者而异。对于某些个体，由于缺乏信任或其他问题，可能难以获得详细答复			学生群体表达意愿和能力通常较强，但由于时间限制和跨文化信任建立可能不足，数据深度存在不确定性
编码与分析方法	□	□	☑	□	☑	□
描述与依据	编码与分析将尽可能挖掘出细微差别与细节，为设计流程提供依据			采用主题分析，既关注已有理论概念，也允许新主题产生
人员配置	□	☑	□	☑	□	□
描述与依据	团队既有经验丰富的访谈员，也包含初涉质性访谈的新成员			团队具备访谈经验，并包含希望在参与者同意的情况下观察访谈的资深成员
资源配置	□	☑	□	☑	□	□
描述与依据	由于资助预算限制，人员配置虽有充足时间但资源有限，尽管资助方允许受助方收取全额间接费用率并资助医疗保健研究			仅限试点资助资金，参与者和工作人员的经济激励有限
摘要/充分性判定（核对）	2	6	3	6	4	1
抽样策略：变量分布	中等=选取中等范围的中间值：12~16			中小型范围为5~7
充分性判定×独立群体数量（若需比较群体或向不同群体提出独立问题，则每个群体均计为独立变量）	变量1：2个州=2 变量2：高风险OUD（相对于无风险指标）=2 变量3：白人相对于BIPOC=2 总计不同组别：6 6组总计：6×12=72次访谈（最低值） 6组总计：6×16=96次访谈（最高值）			变量1：按专业认同程度低或高进行分组=2 变量2：按不同民族进行分组=3 总计独立组别：5 5组总计：5×5=25次访谈（最低值） 5组总计：5×7=35次访谈（最高值）

项目	探讨慢性疼痛患者在长期阿片类药物治疗中断时，阿片类药物使用障碍（OUD）高风险人群与低风险人群的体验差异，以及种族和族裔对减量和停药的影响			单中心研究——比较不同民族护理本科生的专业认同感差异
抽样因素	合适的样本量			合适的样本量
抽样因素	小	中	大	小	中	大
目的	□	□	☑	☑	□	□
描述与依据	广泛探索患者体验			具体探究三个民族（汉族、回族、维吾尔族）的护理本科生专业认同差异
概念框架	□	☑	□	□	☑	□
描述与依据	采用生物心理社会模型，该模型涵盖范围广泛但解释力有限			采用"实践共同体理论模型"，该模型结构清晰但较为复杂
质性研究方法	□	□	☑	□	□	☑
描述与依据	描述性现象学			描述性现象学
样本抽样策略	☑	□	□	☑	□	□
描述与依据	能够基于电子健康记录数据（如年龄、性别、种族和民族等信息）锁定特定人群			可通过学院学籍系统与前期调研数据，精准识别并招募三个特定民族的学生，抽样框架清晰、聚焦
研究对象招募策略	☑	□	□	☑	□	□
描述与依据	能够开展有针对性的招募工作，但由于该群体对医疗体系的不信任，难以将其纳入研究			依托学院官方渠道和学生工作网络，可定向联系目标学生，招募策略主动且精准
数据收集方法：访谈参数	□	☑	□	□	☑	□
描述与依据	根据以往经验，参与者通常只愿意进行60~90 min的交流。鉴于议题涉及面广，这可能不足以充分探讨所有问题			考虑到本科生课业负担重，单次访谈计划为45~60 min，单次数据量适中，需通过有效追问在有限时间内获取深度信息
访谈提纲	□	☑	□	☑	□	□
描述与依据	访谈提纲既有结构框架，也包含开放式问题。研究者希望追踪个体的经历与兴趣点			核心问题结构化以确保覆盖关键主题，但保留充分空间供参与者自由叙述和追问，兼具结构与灵活性
数据质量/数据丰富度	□	☑	□	□	☑	□
描述与依据	数据预计相对丰富，但可能因受访者而异。对于某些个体，由于缺乏信任或其他问题，可能难以获得详细答复			学生群体表达意愿和能力通常较强，但由于时间限制和跨文化信任建立可能不足，数据深度存在不确定性
编码与分析方法	□	□	☑	□	☑	□
描述与依据	编码与分析将尽可能挖掘出细微差别与细节，为设计流程提供依据			采用主题分析，既关注已有理论概念，也允许新主题产生
人员配置	□	☑	□	☑	□	□
描述与依据	团队既有经验丰富的访谈员，也包含初涉质性访谈的新成员			团队具备访谈经验，并包含希望在参与者同意的情况下观察访谈的资深成员
资源配置	□	☑	□	☑	□	□
描述与依据	由于资助预算限制，人员配置虽有充足时间但资源有限，尽管资助方允许受助方收取全额间接费用率并资助医疗保健研究			仅限试点资助资金，参与者和工作人员的经济激励有限
摘要/充分性判定（核对）	2	6	3	6	4	1
抽样策略：变量分布	中等=选取中等范围的中间值：12~16			中小型范围为5~7
充分性判定×独立群体数量（若需比较群体或向不同群体提出独立问题，则每个群体均计为独立变量）	变量1：2个州=2 变量2：高风险OUD（相对于无风险指标）=2 变量3：白人相对于BIPOC=2 总计不同组别：6 6组总计：6×12=72次访谈（最低值） 6组总计：6×16=96次访谈（最高值）			变量1：按专业认同程度低或高进行分组=2 变量2：按不同民族进行分组=3 总计独立组别：5 5组总计：5×5=25次访谈（最低值） 5组总计：5×7=35次访谈（最高值）

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[2]	庞姝, 李星明, 白红梅, 姜春燕. 社区衰弱前期老年人对衰弱前期的概念认知及筛查管理观点：一项半结构式访谈研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(31): 4600-4608.
[3]	何其珍, 钟清玲, 徐瑾, 余忆, 赵悦菲. 社区老年人对"零时间运动"的感知和体验：一项质性研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(30): 4480-4488.
[4]	涂旭莲, 谢婉, 吴丽萍, 刘霞, 李晓燕, 冷明月. 子宫内膜异位症患者性生活及亲密关系体验质性研究的Meta整合[J]. 中国全科医学, 2026, 29(29): 4318-4325.
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