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这两者之间的差异，直接影响结论的适用范围。
如果是前者，结论的适用范围有依据，可以被信任。
如果是后者，那后续的推论就需要明确标注适用范围、谨慎对待结论外推的精度。
之所以说他水平高。
不在于它有多复杂，而在于它问到了实验设计和结论可信度的根基上。
很多研究者在设计实验时，都会面临一个现实困境。
样本量到底该取多少？
按照统计效度来算，理论上需要足够多的重复才能保证结论的稳健性。
但实际操作中，受限于经费、时间、材料获取难度，很多时候只能取一个够用但不充分的数量。
然后在论文里把样本量写得足够大，或者用事后统计检验来证明它已经够了。
这个做法不罕见，但也正因如此。
能在组会现场直接问出这个问题的人，说明他既有足够的学术素养，又清楚其中可能存在的逻辑缝隙。
卢比斯在回答前，短暂地沉默了一下。
他忍不住伸出手摸了摸额头的冷汗，像是正在调整思路。
然后在文件夹里打开一页页原始记录表，在里面不停翻找着。
最后才指着其中一行数据标注区域，将样本量的确定依据和对应的统计判断阈值逐一说明。
他说完之后，停顿了一瞬，似乎在确认自己是否有遗漏或表述不准确的地方。
然后继续补充到：“我们的样本量是以统计效度为主要依据来确定的，同时对实验操作可行性也做了评估，两者之间最终取了一个折中。”
“所以它的适用范围可能会受到一定程度的影响，但在统计层面仍然处于可接受范围内。”
“并且目前的数据也支持这个结论。”
此言一出，会场安静了一下。
提问者则是点了一下头，算是勉强认可了这个答案。
终于还是让他回答出来了。
经过了这个问题，卢比斯的信心似乎又回来了。
他站在台前，稍作停顿。
目光扫过全场，然后带着自信继续问道：“大家是否还有新的问题需要提问？”
结果最后还是如他所料，没人再举手了。
毕竟检验结果都出来了。
在课题成果正确的前提下，对应的检验过程会有问题吗？
以最最严谨的研究态度来看。
不说100%没有问题。
但想找出来实质性的问题也是相当相当困难的。
所以，此时的卢比斯志也是得意满的露出一抹笑意，准备结束提问环节。
“如果暂时没有别的问题，我就先结束这个环节了。”
他说话时带着一点不易察觉的松弛感。
然而，就在这时。
林晓忽然举起了手，示意道。
“等一下，我有问题。”
他的位置虽然靠后。
但却在这一刻，显得格外分明。
此言一出，全体目光顿时向林晓身上看齐。