【锚点】本篇只钉一个判断：【饱和】不是【样本量到顶】，而是【理论密度停止增长】。

【显式｜服务：饱和≠人数到顶】很多方法段会写“访谈到饱和”，但没定义【饱和】。若只按人数停，比如“访谈20人”，那叫【预设样本】，不叫【饱和】。真正要停的，是新增资料不再产生新的【理论代码】、【关系】或【边界条件】。

【隐式｜服务：为什么12不是魔数】Guest, Bunce & Johnson（2006）的访谈饱和实验提示：在较同质样本中，约12次访谈后主题趋于稳定。这不是普适阈值；它暗示【同质性】越高，饱和越快。跨科室、跨班次、跨职称、跨文化，饱和会更晚，甚至永远不完全。

【细微｜服务：停止规则要可复核】可复核的饱和记录应写三栏：① 新增代码；② 旧代码是否被修正；③ 是否出现反例。方法段可以写：“我们预设连续3份资料三栏均为空，即在本理论范围内停止；最后3份新增代码数=0，修正数=0，反例数=0。”这样审稿人才能判断你停在哪里。

【极难发现｜服务：饱和会掩盖采样偏差】最危险的不是没饱和，而是【假饱和】：你只访谈了愿意说话、能进入现场的人，于是把沉默误认为无新信息。需要主动找【反常案例】、【边缘情境】、【未参与者】来打破饱和。

【流程节点链路】：【起点：提出初始问题】→【中间节点：逐份资料编码并更新代码表】→【中间节点：用下一份资料测试旧代码】→【中间节点：记录新增/修正/反例】→【终点：连续预设份数不产生新理论代码或关系】。

结尾：如果连续三份访谈没有新代码，但样本都来自同一班次的护士，你认为该停止、换场，还是把“饱和”降级为“局部饱和”？