最后更新：2026 年 9 月 27 日
简短回答
焦点小组（focus group）是一种定性研究方法：由一名主持人引导一小组经过筛选的受访者（通常 5 至 8 人），围绕半结构化提纲进行 60 至 120 分钟的讨论。它的核心特征是互动：受访者相互回应、补充和质疑，因此数据呈现的不只是每个人怎么想，还有观点是如何形成的。
要点速览
- 定义：焦点小组是一种有主持人的小组访谈，其数据是受访者之间的对话，而不是若干份并列的个人回答。
- 人数：方法学文献推荐小规模小组：Kitzinger（BMJ，1995）认为理想人数是 4 至 8 人，Krueger 与 Casey 广为使用的指南建议 5 至 8 人。
- 需要几组：一项基于 40 个焦点小组的研究发现，超过 80% 的主题在前两到三组中即已出现，90% 在三到六组内出现（Guest、Namey 与 McKenna，2017）。
- 焦点小组还是访谈：需要了解反应、共同语言以及共识与分歧时选择焦点小组；需要深度、个人经历或涉及敏感话题时选择一对一访谈。
- 分析：除了内容，还要对互动进行编码：谁表示赞同、谁在附和、共识在哪里破裂、哪些少数意见被搁置。
- 本文提供原创的焦点小组互动编码表和“焦点小组还是访谈？”决策矩阵。
什么是焦点小组？
焦点小组是一种用于生成定性数据、由主持人引导的小组讨论。Kitzinger 在 BMJ 上的经典论文将其描述为一种小组访谈形式，通过受访者之间的交流来产生数据（Kitzinger，1995）。这正是它与“同时访谈几个人”的区别：在焦点小组中，受访者能听到彼此的发言，研究者观察的是观点如何在社会情境中被表达、协商，乃至被修正。
这一方法起源于 20 世纪中叶的社会学与传播学研究，如今已广泛用于健康研究、教育、公共政策、市场研究和用户体验研究。学术团队用它在设计问卷之前探索研究主题、检验干预措施的表述，或理解某个群体的共同规范；研究公司则常用它做概念测试和信息测试。
本文适合谁
本文面向正在撰写方法论章节的博士生、筹备资助项目的学者，以及需要在焦点小组和访谈之间做出选择的定性研究或市场研究人员。如果你已经了解基础，需要完整的规划流程，请参阅我们的焦点小组方法论指南。
焦点小组应该有多少人？
简短回答：大多数学术焦点小组以 5 至 8 人为宜。商业概念测试中常见 10 至 12 人的小组，但每个人的发言时间会很少。
这个范围是一种权衡。少于约五人时，讨论容易冷场，并过度依赖一两个人的发言；多于约八人时，较安静的受访者会被挤到一边，主持人要把时间花在维持发言秩序上，而不是追问。Kitzinger（1995）认为理想人数是 4 至 8 人，Krueger 与 Casey 的《Focus Groups: A Practical Guide for Applied Research》建议 5 至 8 人。3 至 4 人的迷你小组适合专家型受访者，或每个人都有大量内容要讲的话题。
需要做几组？
要计划多组而不是一组：单个小组很容易被恰好到场的几个人带偏。目前最好的实证参照是 Guest、Namey 与 McKenna（2017，Field Methods）。他们分析了 40 个焦点小组，发现超过 80% 的主题在两到三组内即被识别，90% 在三到六组内被识别，而三组已足以覆盖所有最常见的主题。请把这些数字当作相对同质人群的起点；每个需要比较的细分群体通常都需要各自的一组小组。更完整的讨论见需要多少个焦点小组以及我们的数据饱和指南。
焦点小组与访谈：该选哪一个？
简短回答：如果社会互动本身就是你要研究的内容，选择焦点小组；如果你需要每个人完整的经历，或话题较为私密，选择个人访谈。
| 标准 | 焦点小组 | 一对一访谈 |
|---|---|---|
| 数据单位 | 小组互动与共同话语 | 个人叙述 |
| 最适合 | 反应、共同语言、规范、共识与冲突 | 深度、个人经历、决策过程 |
| 敏感话题 | 有风险：同伴在场可能抑制坦诚，但有些小组反而促进表露 | 通常更安全；私密环境有助于表露 |
| 每位受访者的发言时间 | 在 6 至 8 人、90 分钟的小组中约 10 至 15 分钟 | 整场访谈 |
| 主要偏差风险 | 从众、强势发言者、社会期许 | 访谈者效应、社会期许 |
| 分析重点 | 内容加互动 | 个案内与跨个案的内容 |
关于敏感信息表露的证据并不一致：有些研究发现小组中表露更多，有些则发现访谈中更多。我们在焦点小组与访谈：证据怎么说中梳理了双方观点。访谈一侧的选择，请参阅什么是半结构化访谈。
“焦点小组还是访谈？”决策矩阵
这是 Qualitati 的原创框架。逐项评估你的研究；如果有两项或以上指向“访谈”，默认选择一对一访谈，或将两种方法结合使用。
| 问题 | 以下情况倾向焦点小组… | 以下情况倾向访谈… |
|---|---|---|
| 社会互动是否是研究现象的一部分？ | 是：规范、共享意义、集体反应 | 否：个人经历或个人决策 |
| 同伴在场是否会妨碍坦诚？ | 不会，或受访者共享某种身份，更愿意交流 | 会：污名、职场层级、健康、金钱 |
| 是否需要每个人的完整叙事？ | 不需要，观点的广度就够了 | 需要：生命史、历程、关键事件 |
| 能否同时约到 5 至 8 位匹配的受访者？ | 能 | 不能：分散、高层或难以接触的受访者 |
| 是否要分析互动？ | 是，并且有具体的编码方案 | 否，只需要内容主题 |
如何开展焦点小组
- 确定一到两个研究问题。没有明确目的的焦点小组会变成漫无边际的闲聊。
- 设计小组构成。在关键特征（如角色、经验或地位）上保持各组相对同质，让受访者敢于发言；比较应在组与组之间进行，而不是在组内。
- 编写提问路线。按从宽到窄的顺序安排开放式问题：开场题、引入题、过渡题、关键题和结束题。我们的焦点小组问题指南给出了完整示例。
- 把控小组动态。邀请较安静的受访者加入，控制强势发言者，追问单薄的回答，并明确询问“有没有人看法不同”。
- 录音并按发言人转写。没有发言人标注就无法分析互动。安排一名记录员记下发言顺序和非语言反应会很有帮助。
- 分析内容与互动（见下文），再分别在单组层面和跨组层面撰写发现。
如何分析焦点小组数据
简短回答：先采用主题分析等标准方法，再加上一层互动分析：对谁说了什么、其他人如何回应、表面上的共识是否真实进行编码。
Kitzinger 指出，分析焦点小组与分析其他定性数据基本相同，只是要额外关注小组动态。她特别强调偏离个案分析，即关注少数意见和不符合主流模式的例子（Kitzinger，1995）。Onwuegbuzie、Dickinson、Leech 与 Zoran（2009，International Journal of Qualitative Methods）在此基础上提出了微观对话者分析（micro-interlocutor analysis）：记录哪些受访者回答了每个问题、以什么顺序、伴随哪些语言和非语言信号，从而避免把两个人表达的“共识”当成整个小组的观点。更近的研究中，Dedios-Sanguineti 等人（2025，IJQM）提出了评估有意义互动的七指标模型，并将其应用于在哥伦比亚通过 WhatsApp 开展的 12 个异步焦点小组。可见互动分析同样适用于线上和异步形式，而不只是线下会议室。
焦点小组互动编码表
这是 Qualitati 的原创模板。在主题编码之外，按以下五个维度为每个实质性发言编码：
| 维度 | 编码内容 | 意义 |
|---|---|---|
| 参与 | 谁发言、发言频率、发言顺序 | 判断一个主题属于整个小组还是只来自某一个人 |
| 回应类型 | 赞同、补充、限定、质疑、转移话题 | 区分真实共识与被动附和 |
| 转变 | 受访者修正了自己先前的观点 | 揭示说服或从众的作用 |
| 少数意见 | 异议观点，以及小组是接过话题还是将其搁置 | 支持偏离个案分析 |
| 共同语言 | 被他人采用的术语和比喻 | 揭示集体意义，并提供后续研究工具可用的词汇 |
报告发现时，要写明每个论断的支持程度：“四组中均有提及”“一位受访者提出并遭到质疑”，或“两位受访者表达，其他人沉默”。这种精确度正是焦点小组研究在审稿人面前可信的关键。撰写主题时可参阅我们的主题分析指南；关于 LLM 在此类数据上的表现，请参阅AI 能对焦点小组做主题分析吗？
2026 年 AI 如何改变焦点小组
AI 目前以三种角色进入焦点小组。在 2026 年 6 月 10 日发布的一篇 arXiv 论文中，Wang 与 Dow 沿两个维度梳理 AI 支持：AI 的角色（工具、联合主持或主持人）和模态（文本、语音或具身），并指出了仍有待评估的互动权衡。我们在角色 x 模态手册一文中对该论文做了总结。
- AI 主持的焦点小组由 AI 主持人负责追问和发言管理，受访者是真实的人。尚未解决的问题是它究竟减少了群体思维，还是改变了群体思维；参见AI 焦点小组能减少群体思维吗？以及AI 主持焦点小组工具如何运作。
- 合成焦点小组使用由 LLM 模拟的角色，适合用来预演提问路线或生成假设，但它们不是关于真实人群的证据（LLM 合成受访者靠得住吗？）。
- AI 辅助分析可以加快访谈记录的编码，但对小组动态的诠释性判断仍需要研究者完成。
Qualitati 的定位
Qualitati 是一个来自欧洲、价格亲民的定性研究平台，面向高校和研究机构，并将数据隐私与 GDPR 作为核心优先事项。在焦点小组研究中，它提供：
- AI 主持的焦点小组：深入追问、邀请安静的受访者发言、核查共识，并在设计上用于对抗群体思维。
- 合成焦点小组：用于探索性工作，例如在招募之前预演提问路线。
- ThemeLens：可一次对多达 100 份访谈记录进行主题分析，并将主题锚定到受访者原话。QDA Workspace 支持归纳式和演绎式编码，方便你手动应用上面的互动编码表。
- 多语言主持：支持 10 种语言，适用于跨国研究设计。
Qualitati 支持你的方法选择，但不会替你做选择。小组构成、提问路线以及对小组动态的诠释，仍然是研究者的责任。
局限，以及何时不该用焦点小组
- 无法衡量普遍程度。焦点小组无法告诉你有多少人持某种观点；需要数字时，请搭配问卷。
- 从众。早期的一致可能出于礼貌或地位，而非真正的共同信念。要为此编码，而不是假定它不存在。
- 层级。当权力差异会让人沉默时，不要把管理者和员工、教师和学生放在同一组。
- 个人深度。用户历程、生命史和决策过程需要一对一访谈。
- 保密。你可以承诺研究团队对数据保密，但无法保证其他受访者也会保密。应在知情同意环节说明这一点。
- AI 形式。AI 主持和合成受访者仍在评估之中。在任何 AI 生成的焦点小组发现用于发表、政策或高风险决策之前，建议进行人工审核。
常见问题
简单来说，什么是焦点小组？
焦点小组是一种有引导的小组讨论，通常由一名主持人带领 5 至 8 人，用于探索人们对某个话题的观点、反应和共同语言。它的价值来自受访者之间的相互回应。
焦点小组应该有多少人？
大多数方法学者推荐小规模小组：Kitzinger（1995）建议 4 至 8 人，Krueger 与 Casey 建议 5 至 8 人。商业小组有时会达到 10 至 12 人，这会减少每个人的发言时间。
多少个焦点小组才够？
在 Guest、Namey 与 McKenna（2017）对 40 个小组的分析中，超过 80% 的主题在两到三组内出现，90% 在三到六组内出现。建议每个细分群体至少计划三组，并检查是否达到饱和。
焦点小组和访谈有什么区别？
访谈产出的是一个人的叙述；焦点小组产出的是互动：赞同、分歧和共同语言。研究反应和规范时用小组，研究深度和私密话题时用访谈。
如何分析焦点小组数据？
先使用主题分析等标准方法，再加一层互动分析：谁发言、其他人如何回应、观点在哪里发生转变、哪些少数意见被搁置。报告每个主题在受访者和各组之间的支持程度。
AI 或合成受访者能取代焦点小组吗？
合成受访者不能。它们只是模拟回答，仅适合探索。由真实受访者参与的 AI 主持小组是一种较新的形式，其对小组动态的影响仍在研究中，因此需要研究者全程参与。
结论
焦点小组是由 5 至 8 位受访者参与、由主持人引导的讨论，其价值在于受访者之间的互动。用它来研究反应、共同语言，以及小组在哪里达成一致、在哪里产生分歧。每个细分群体至少做三组，既对内容编码也对互动编码；遇到敏感或高度个人化的话题时，改用一对一访谈。按这种方式设计和分析，焦点小组依然是定性研究中最有用的工具之一。
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