扎根理论中的理论抽样：步骤与示例

最后更新:2026年11月2日

理论抽样是扎根理论中,方法章节提得最多、展示得最少的部分。"受访者通过理论抽样招募"这样的句子很常见,但记录哪个概念触发了哪次招募决定的却很少见。本指南说明扎根理论中的理论抽样是什么、它与目的抽样有何不同、如何基于访谈数据一步步实施,以及如何做好记录,让审稿人能够跟上你的决策过程。

核心要点

• 理论抽样意味着由浮现的分析而非预设配额,来决定下一步收集什么数据。
• 只有在田野工作期间同步分析,它才成立。先收集完所有访谈、之后再编码,并不是理论抽样。
• 它之前通常有一个开放式或目的性的起始样本;Strauss 和 Corbin 将开放抽样、关联/变异抽样和辨别抽样描述为不同阶段。
• 你可以抽取新的受访者、新的场景,或为后续受访者增设新的问题(Ligita et al., 2020)。
• 它的终点是理论饱和,这是比"没有新代码"更严格的检验。
• 记录每一次决策。每轮一行的决策日志,是应对"这看起来像便利抽样"质疑的最低成本的辩护。

什么是理论抽样?

理论抽样是为生成理论而收集数据的过程:研究者同时收集、编码和分析数据,并决定接下来收集什么数据、去哪里找,从而使理论得以发展。这一定义出自 Barney Glaser 和 Anselm Strauss 的 The Discovery of Grounded Theory(1967),此后变化不大。

关键词是理论。你抽取的不是代表总体的人,而是某个概念的事件、条件和变异。如果你浮现的范畴是"官方流程失效时的变通做法",那么选择下一位受访者,是因为他们很可能在不同条件下展示变通做法,而不是因为他们填补了某个人口统计格子。

它在扎根理论中的位置

理论抽样是扎根理论中四项相互关联的实践之一,其余三项是持续比较法、撰写备忘录和理论饱和。比较显示哪个范畴单薄;备忘录记录原因;理论抽样去获取填补空缺的数据;饱和则告诉你何时停止。

理论抽样与目的抽样

两者都是有意识地选择受访者,所以容易混淆。区别在于由什么驱动选择,以及何时做出选择。

标准	目的抽样	理论抽样	便利抽样
由什么驱动选择	由研究问题设定的标准	分析中浮现的概念	可获得性与便利程度
何时决定	田野工作之前	田野工作期间,逐轮决定	随人员可用而定
抽取单位	人或个案	事件、条件、场景或问题	人
是否要求收集期间同步分析	否	是	否
停止规则	计划样本量或数据饱和	理论饱和	预算或时间
最适用于	主题分析、IPA、案例研究	扎根理论、理论构建研究	仅限预研究

大多数扎根理论研究先采用目的抽样,在最初的范畴出现后转向理论抽样。Grounded Theory Online 的 Helen Scott 在 2025年9月的一篇文章中指出,这一早期阶段更适合称为开放抽样:在实质领域内进行宽泛、非结构化的数据收集,直到主要关切和可能的核心范畴浮现。她认为,过早收窄会拖慢理论的发展。关于更广泛的抽样策略,请参阅我们的定性研究抽样策略指南。

Glaser 学派、Strauss 学派与建构主义版本

• Glaser(经典扎根理论):抽样从一开始就由浮现的理论引导;研究者避免预设问题,让受访者的主要关切自行浮现。
• Strauss 和 Corbin:将抽样分为不同阶段:用开放抽样寻找相关概念,用关联与变异抽样寻找概念各维度上的变异,用辨别抽样验证故事线并填补单薄的范畴。
• Charmaz(建构主义扎根理论):强调理论抽样的目的是发展范畴的属性,而不是代表某个总体,而且它要在你有了暂定范畴之后才进行(Constructing Grounded Theory,第 2 版,2014)。

请在方法部分写明你遵循的是哪一个版本。不同传统下,审稿人对"理论抽样"的理解不尽相同。

如何做理论抽样:分步指南

以下步骤以访谈研究为前提。它们参考了 Ligita、Harvey、Wicking、Nurjannah 和 Francis 发表于 Qualitative Research Journal 的实践案例(2020),该文描述了他们自己的扎根理论研究中具体的抽样做法。

1. 从开放的、目的性的第一轮开始

招募能够谈论该实质领域的人。访谈提纲保持宽泛。第一轮规模小一些就够了;关键是在下一轮之前先把它分析完。

2. 先编码和比较,再招募更多受访者

对第一轮做开放编码,并将事件与事件相互比较。为每个暂定范畴撰写备忘录:它是什么、在什么条件下出现、你对它还不了解什么。编码方面的内容请参阅开放编码、轴心编码与选择性编码。

3. 把空缺转化为抽样问题

针对每个单薄的范畴,写下下一批数据必须回答的问题。例如:"当管理者知道变通做法时,它们会有所不同吗?"是这个问题,而不是配额,决定了你要寻找谁。

4. 选择抽样做法

Ligita et al. 描述了几种可以组合使用的做法:

• 为后续受访者增加或拓宽访谈问题,以深入探究该范畴。
• 在同一群体内招募具有不同特征的受访者。
• 增加一个新的受访者群体,他们从另一个位置看待该现象。
• 扩大研究场景,进入条件有所不同的现场。

如果你的伦理审批允许再次联系,带着新问题回访早期受访者也是可行的。

5. 收集、分析、重复

开展下一个小规模轮次,对照已有范畴进行编码,并更新备忘录。要主动寻找不符合的反面案例;它们往往是你能收集到的最有价值的数据。

6. 在理论饱和时停止

当新数据不再为你的核心范畴增添属性或维度,且范畴之间的关系已得到充分解释时,就可以停止。这比数据饱和更严格。Weng Marc Lim 在 Journal of Global Marketing(2025年11月在线发表)中指出,仅依赖数据饱和可能使数据收集过早结束,而理论饱和往往需要大约两倍的访谈量。请把它视为一位作者的经验法则,而非规则。我们关于数据饱和的文章更深入地讨论了这一区别。

一个示例

设想一项博士研究,考察早期职业研究者如何应对研究数据共享要求。这是一个说明性的设想情景,并非真实研究。

• 第 1 轮(开放):对两个院系的博士后进行八次访谈。浮现出一个暂定范畴:"策略性最低限度合规",即只共享刚好满足资助方要求的内容。
• 备忘录中的空缺:最低限度合规是出于害怕被抢先发表、缺乏时间,还是规则不清?八位受访者都来自竞争激烈的实验室科学领域。
• 第 2 轮(变异):招募来自共享规范较强领域的研究者,并增加一个问题,询问"足够"对他们意味着什么。最低限度合规再次出现,但驱动因素是文档整理的工作量,而非竞争。该范畴分裂为两种条件。
• 第 3 轮(辨别):访谈两位数据管理员和一位资助机构官员,从另一个位置检验故事线,并寻找一位完全共享的研究者作为可能的反面案例。
• 停止:之后的轮次只增加了例证,没有为核心范畴增添新的条件或属性。

样本最终约 25 人。这个数字不是事先定好的,而是由分析决定的。

理论抽样决策日志(模板)

Dimbath、Ernst-Heidenreich 和 Roche 在 Forum: Qualitative Social Research(2018)中指出,当抽样决策没有被记录时,理论抽样往往难以为继,并提出基于备忘录的"进程卡片"来记录这些决策。下面的 Qualitati 日志是一个更轻量的版本,你可以在电子表格中维护,并粘贴到附录里:

字段	填写内容	示例
轮次与日期	轮次编号和田野工作日期	第 2 轮,3 月中的两周
触发范畴	单薄的范畴或关系	策略性最低限度合规
备忘录编号	发现该空缺的备忘录	备忘录 14
抽样问题	下一批数据必须回答的问题	在共享规范较强的地方,它还会出现吗?
做法	新问题、新特征、新群体或新场景	新特征 + 新问题
抽取了谁或什么	受访者或数据的数量和类型	五位研究者,开放科学领域
结果	该范畴发生了什么变化	分裂为两种条件:竞争与工作量
下一步决策	继续、调整方向或停止	转向数据管理员

在方法部分写下"理论抽样"之前的检查清单:

• 下一轮招募之前,是否已经对上一轮完成了分析?
• 你能否说出至少一次招募决策,以及触发它的范畴?
• 访谈提纲在各轮之间是否发生了变化,并且有记录?
• 你是否寻找过反面案例或不一致的案例?
• 你能否从范畴的角度,而不只是重复出现的代码,来解释为何停止?

Qualitati 的定位

Qualitati 是一个面向高校和研究公司的欧洲定性研究平台,价格亲民,并把 GDPR 和数据隐私放在核心位置。有三个部分可以支持扎根理论中的理论抽样,但不会替你做抽样:

• AI 主持的访谈(文字或语音)让你快速开展一个小规模轮次,分析之后修改提纲,再向不同群体发起下一轮。短周期使得在研究预算内做到边收集边分析成为可能。
• QDA Workspace 支持归纳式编码,提供 AI 建议的代码和代码树,当比较导致范畴拆分或合并时你可以随时修订。
• ThemeLens 可在最多 100 份访谈记录中将代码映射到研究问题,帮助你看出哪些范畴在各轮中仍然单薄。

下一步抽样谁、为什么,仍由研究者决定。你可以免费开始,每月 30 点积分,无需信用卡,也可以查看透明定价。如果你正从桌面端 QDA 软件迁移,请参阅 Qualitati 与 NVivo 对比。

局限与方法论上的顾虑

• 伦理审批。伦理委员会通常希望事先界定样本。请描述起始样本、你可能增加的群体类型以及最大规模,并说明后续轮次取决于分析。
• 招募滞后。如果招募一个新群体需要数月,分析就会停滞。请尽早规划接触多个可能的群体。
• 批量田野工作。一次性发起所有 AI 主持的访谈,会使理论抽样失去意义。即使工具可以在一天内完成全部访谈,也要分批开展。
• AI 锚定效应。AI 建议的代码可能让某些范畴看起来已经完整,而实际并非如此。你据以抽样的空缺应来自你自己的备忘录。
• 事后套用。事后把便利样本称为"理论性"的,是审稿人常见的批评。只有当你的日志能够证明时,才这样声称。

人工审核说明:本指南概述了所引用的方法论文献;在定稿方法章节之前,请核对你所在学科和导师的要求。

适用对象

开展扎根理论或其他理论构建型访谈研究的博士生和研究实验室,以及需要为迭代式样本提供有据可查的理由的研究机构。

何时不宜采用这种方法

如果你是在用反思性主题分析描述经历、检验预设假设,或需要固定样本以便在预设群体之间做比较,那么目的抽样或分层抽样更合适。请参阅主题分析与扎根理论。

常见问题

用简单的话说,什么是理论抽样?

它指的是根据你目前的分析还需要解释什么,来选择下一批受访者或数据,而不是依据一开始就定好的抽样计划。

理论抽样与目的抽样是一回事吗?

不是。两者都是有意为之,但目的抽样使用田野工作之前设定的标准,而理论抽样使用分析过程中浮现的概念。许多研究先采用目的抽样,再转为理论抽样。

理论抽样需要多少受访者?

没有固定数字。你在理论饱和时停止,即新数据不再为核心范畴增添属性时。请报告你的轮次和停止理由,而不是目标样本量。

扎根理论之外可以使用理论抽样吗?

可以,用于其他理论构建型设计,但要说明你借用了什么。如果没有持续比较和备忘录,就很难证明抽样是遵循理论进行的。

AI 工具能做理论抽样吗?

不能独立完成。AI 可以加快访谈、转录和编码,使每一轮更短,但决定追踪哪个概念、招募谁,取决于判断力和田野准入。

结论

扎根理论中的理论抽样说起来简单,做起来要求很高:再次招募之前先做分析,让单薄的范畴决定下一轮,当理论而不是编码本达到饱和时才停止。保留一份决策日志,你的方法部分就能展示整个过程,而不只是点出这个名称。若要以短周期、可分析的轮次开展访谈,请免费开始,获得 30 点积分,或查看透明定价。