统计学领域中，确定样本量的重要性在于确保研究结果具有统计意义。理论上，拥有30个以上样本可以提供足够的数据以进行有意义的统计分析。然而，实际上，样本数量的多少会影响到自由度，自由度是进行统计推断的关键参数，它等于样本数量减去变量数量减一。

在进行统计检验时，比如通过相关系数（R^2）来评估两个变量间的关系，需要参考相关系数检验表，以判断结果的显著性。显著性水平取决于自由度的大小，自由度越小，要求的显著性水平越高。例如，在一元回归分析中，假设拥有200个样本，通过0.05的显著性检验，对应的最低相关系数需要达到大约0.138。

因此，样本量的选择需要在确保统计意义的同时，兼顾研究的可行性和资源的合理利用。在实际应用中，除了30个以上的基本要求，还需要根据具体研究问题、变量的复杂度以及希望达到的统计显著性水平等因素综合考虑，以确定最合适的样本量。