主题
2 · 研究设计
"先想清楚要回答什么，再决定怎么测、怎么算。"
本章导读
本章六节
- 2.1 研究问题与假设 — 从理论到可检验命题
- 2.2 测量：信度·效度·操纵检验 — 量表的可信赖性
- 2.3 实验设计基础 — 随机化、对照、混杂控制
- 2.4 取样与功效分析 — G*Power · pwr · simr
- 2.5 预注册与开放科学 — OSF · AsPredicted · Registered Reports
- 2.6 研究伦理 — IRB · 知情同意 · 去标识化
读完本章你能完成什么
- 把一个宽泛的兴趣改写成研究问题、可检验假设和明确的估计目标；
- 说明变量、观测单位、测量证据和操纵检查，而不是只列出量表名称；
- 在实验、调查、纵向或二元设计之间做选择，提前处理随机化、干扰、缺失和伦理风险；
- 分清功效规划（在给定备择假设下提高检验发现效应的机会）与精度规划（把置信区间控制在可接受宽度），并说明它们都不能修复取样偏差；
- 用功效/精度规划、预注册和版本化记录把“想做什么”变成可审计的方案；
- 在结果解释中区分设计支持的因果推论、关联推论和仍需额外证据的外推。
最短决策路径
- 先读 2.1 研究问题与假设，写出主要问题、变量和不做的推论。
- 若涉及量表、行为指标或操纵，接着看 2.2 测量，确认信度、效度、可比性和操纵检查。
- 需要比较处理条件时读 2.3 实验设计基础；需要观察变化、配对或现场实施时，把设计细节与 5 · 研究方法 对照。只有在随机分配、时间顺序、干扰控制和测量实施等条件成立时，才把结果写成因果推论；调查或自然纵向资料通常仍应写“关联”或“预测”。
- 在收集数据前用 2.4 取样与功效分析 规划样本量、精度、聚类和流失，而不是事后用“显著”决定样本是否够。
- 将主要假设、排除、模型和偏离记录在 2.5 预注册与开放科学，并用 2.6 研究伦理 检查风险、同意、隐私和退出。
一页设计备忘录
在伦理审查路径确定、开始招募前，至少留下以下可复核字段：
| 字段 | 最小内容 |
|---|---|
| 研究问题/估计目标 | 主要比较、关联或变化，以及原始量尺上的解释 |
| 观测结构 | 谁被测量、测几次、是否配对/嵌套/重复；真正独立的分析单位和随机化单位是什么 |
| 测量与操纵 | 题目/指标、计分、版本、操纵检查和失败处理 |
| 样本与精度 | 取样框、纳排标准、目标效应或区间宽度、流失/设计效应余量 |
| 分析与偏离 | 主要模型、诊断、缺失和敏感性分析；事后变化如何记录 |
| 风险与开放 | 伦理审批、同意、去标识、访问权限、材料和数据共享边界 |
这些字段不是固定模板：如果研究是探索性的，标出探索范围；如果设计不能支持因果，就在方案和论文中使用“关联”“预测”等措辞。功效输入应写明主要检验、最小关注效应和损耗假设；精度输入应写明目标区间宽度或允许误差。遇到高风险人群、复杂依赖结构、测量不变性或无法解释的诊断，保留方案和原始记录并尽早寻求伦理/统计咨询。
主干资料与核查入口
本章的研究问题、因果边界和开放记录可先对照 Shadish、Cook 与 Campbell 的实验/准实验设计教材；统计推断的报告最低线可参考 APA 的统计推断指南。样本量与精度规划则以 Lakens 的方法文章为起点，再回到 2.4 取样与功效分析 的计算步骤。以下链接和书目信息于 2026-08-26 核查：
延伸路线
延伸阅读
- Shadish, W. R., Cook, T. D., & Campbell, D. T. (2002). Experimental and quasi-experimental designs for generalized causal inference. Houghton Mifflin。
- Wilkinson, L., & APA Task Force on Statistical Inference. (1999). Statistical methods in psychology journals: Guidelines and explanations. American Psychologist, 54(8), 594–604. https://doi.org/10.1037/0003-066X.54.8.594
- Lakens, D. (2022). Sample size justification. Collabra: Psychology, 8(1), 33267. https://doi.org/10.1525/collabra.33267