对于涉及信息收集与分析的研究，样本量是一个不得不考虑的重要指标。它可以用来评估结果的可靠性和误差范围，但有时候过多地专注于提高样本量也会带来一些问题。
首先，样本量过大也会带来研究成本上的压力。选择更多受试者，调查更多的数据，需要更多的时间和金钱。如果实验需要参与者花费时间，那么招募样本量较大的人群也有可能让他们感到疲惫或不愿参与。此外，研究也要考虑样本与总体的比例。虽然样本越大，统计学意义就越强，但如果样本量太小，就会引起样本效应的问题，丧失数据的代表性和泛化性。
样本量在实验计划中也要按需求与目的进行调整。在有限的资源与时间内，需要有最少样本量进行研究，以提高效率并确保充分反映出实际情况。
