這兩者之間的差異，首接影響結論的適用範圍。
如果是前者，結論的適用範圍有依據，可以被信任。
如果是後者，那後續的推論就需要明確標註適用範圍、謹慎對待結論外推的精度。
之所以說他水平高。
不在於它有多複雜，而在於它問到了實驗設計和結論可信度的根基上。
很多研究者在設計實驗時，都會面臨一個現實困境。
樣本量到底該取多少？
按照統計效度來算，理論上需要足夠多的重複才能保證結論的穩健性。
但實際操作中，受限於經費、時間、材料獲取難度，很多時候只能取一個夠用但不充分的數量。
然後在論文裡把樣本量寫得足夠大，或者用事後統計檢驗來證明它己經夠了。
這個做法不罕見，但也正因如此。
能在組會現場首接問出這個問題的人，說明他既有足夠的學術素養，又清楚其中可能存在的邏輯縫隙。
盧比斯在回答前，短暫地沉默了一下。
他忍不住伸出手摸了摸額頭的冷汗，像是正在調整思路。
然後在資料夾裡開啟一頁頁原始記錄表，在裡面不停翻找著。
最後才指著其中一行資料標註區域，將樣本量的確定依據和對應的統計判斷閾值逐一說明。
他說完之後，停頓了一瞬，似乎在確認自己是否有遺漏或表述不準確的地方。
然後繼續補充到：“我們的樣本量是以統計效度為主要依據來確定的，同時對實驗操作可行性也做了評估，兩者之間最終取了一個折中。”
“所以它的適用範圍可能會受到一定程度的影響，但在統計層面仍然處於可接受範圍內。”
“並且目前的資料也支援這個結論。”
此言一齣，會場安靜了一下。
提問者則是點了一下頭，算是勉強認可了這個答案。
終於還是讓他回答出來了。
經過了這個問題，盧比斯的信心似乎又回來了。
他站在臺前，稍作停頓。
目光掃過全場，然後帶著自信繼續問道：“大家是否還有新的問題需要提問？”
結果最後還是如他所料，沒人再舉手了。
畢竟檢驗結果都出來了。
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