首先，抽样调查和重点调查在研究设计上有着根本的不同。抽样调查是一种通过随机选取一定数量的个体或单位来代表整个群体进行研究的方法。这种方式能够保证所得数据具有较高的普遍性和代表性，而不必对每一个成员都进行深入分析。这一点对于资源有限或者时间紧迫的情况下尤为重要，因为它可以帮助科学家快速获取关于大型群体特性的信息。
相反，重点调查则是一种针对特定个体或小组进行详细研究的方法。这种类型的调研通常会集中在某一特定的子集上，以获得更深入、更具体的问题解答。这意味着专注于那些被认为最可能提供关键信息的人群。在很多情况下，这些人群可能是因为他们拥有独特经验、知识或者观点而被选中。
其次，在抽样的过程中，抽样调查采用的是基于概率原则，即任何个体都有等价机会被选中，而重点调查则通常基于非概率原则，比如目的上的必要性或者预期回报等因素。如果一个问题需要了解所有相关方的情感反应，那么使用全面且平衡地涵盖所有参与者的非概率采样的方式可能更加合适。
再者，数据收集和分析也存在差异。在抽样调查中，由于涉及大量受访者，因此往往采用标准化问卷和量化工具来收集数据。而在重点调研时，由于受众规模较小，可以使用开放式问题以及深度访谈等方法，更全面地了解个人的情感、态度以及行为模式。此外，对于统计分析来说，抽样数据倾向于使用统计软件处理，而针对个人案例或小组动态，则可能需要更多的心理学、社会学甚至人类学方面的手段。
此外，与资源投入有关，当项目规模巨大时，大规模人口普查常常依赖自动化流程，如邮寄问卷或电话访问。而当目标明确且人数有限时，就可以利用面对面的交流，如个人访谈，或线上平台上的焦点小组讨论来收集信息，从而节省成本并提高效率。
最后，在结果interpretation方面，也有一些显著不同。当我们从一个庞大的人口群体中提取一些代表性的小部分，并假设它们能准确反映整体，我们就必须非常谨慎地考虑潜在偏差。然而，对于单一个人的深入探究，我们可以直接看到他们如何表达自己，同时也要意识到这一切都是基于已知的一系列前提之下得到理解。
综上所述，从选择对象到设计方法，再到数据收集与分析，以及最终结果interpretation，每一步都展现了两种不同的做法，它们各自适用于不同的研究场景和需求。
