在实证研究设计中，样本量的确定是确保研究科学性与可靠性的核心环节。某研究者选择以120名参与者作为研究样本，这一数字并非随意设定，而是基于统计学原理、研究目标、资源约束等多重因素综合权衡的结果。从统计学角度而言，样本量的大小直接关系到研究的统计功效（Statistical Power），即正确检测出真实效应的概率。一般而言，研究期望达到的统计功效标准为0.8以上，这意味着有80%的把握在存在真实效应时能够检测到显著性差异。针对常见的中等效应大小（Cohen's d ≈ 0.5），在显著性水平α=0.05的双侧检验中，每组所需样本量约为64人，若研究设计为两组比较，则总样本量接近128人。因此，120名样本可视为接近这一理论要求的实践取值，尤其适用于探索中等效应或进行初步的假设检验。 除了统计功效的考量，120名样本的选择还反映了实际研究中的操作性平衡。在心理学、教育學或临床医学等领域，招募参与者常面临时间、经费和伦理的限制。样本量过小可能导致结果不稳定或无法推广，而样本量过大则可能造成资源浪费甚至伦理负担。120名样本在多数情况下能够兼顾内部效度与外部效度：既提供足够的统计力以检测有意义的差异，又保持研究的可行性与经济性。例如，在问卷调查或行为实验中，120份有效数据通常能满足因子分析或回归分析的基本要求，确保模型估计的相对准确性。 此外，样本量的合理性需结合具体研究设计进行评估。若研究涉及多层结构（如学生嵌套于班级）、纵向追踪或复杂干预，120名样本可能需进一步细分，此时需注意亚组分析的统计力衰减问题。研究者也需明确抽样方法：随机抽样、方便抽样或分层抽样将直接影响样本的代表性。120名来自同质群体的样本与120名覆盖多元背景的样本，其结论的泛化能力截然不同。因此，在解读“某研究者测120名”时，我们不仅应关注数字本身，更需审视其背后的研究框架、测量工具精度以及效应大小的预期范围，从而全面评估该样本量是否足以支撑研究结论的稳健性与推广价值。

某研究者测120名