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2.5 预注册与开放科学 ​

本节目标

读完本节后,你能写出一份可执行的预注册,区分预注册、Registered Reports 与材料/数据共享,并在计划改变时留下透明、可追溯的偏离记录。

2.5.1 预注册解决什么问题 ​

预注册是在研究结果未知时,把带时间戳的研究计划保存为不可静默改写的记录。它把“事先计划的验证性分析”与“看到数据后的探索”区分开,减少结果变量替换、灵活排除、选择性报告和事后提出假设却写成事前假设的空间。

预注册不会自动让假设合理、测量有效或样本有代表性。含糊的预注册也不能限制研究者自由度。价值不在于提前写过一份文档,而在于未知结果时已经把关键决策写到别人能够复现。

最佳时间点通常是在正式数据收集前。若使用已有数据,应说明数据是否已经存在、团队成员接触过哪些变量或结果,以及预注册发生在何种访问之前;这种做法通常称为 analysis plan preregistration,不能假装数据从未被看过。

2.5.2 一份可执行的最低清单 ​

预注册应覆盖会改变结论的分岔点,而不是堆背景综述。

模块至少写清
研究问题与假设每条假设、方向、对应结果与核心对比
设计条件、随机化单位、盲法、测量时间点、操纵与对照
样本目标总体、招募渠道、纳入/排除、样本量依据、停止规则
变量主要/次要结果、量表计分、反向题、合成规则、时间窗
分析模型、效应量、对比编码、协变量、交互、多重性处理
数据问题缺失、异常值、不依从、失败操纵检查与重复观测
决策规则哪个结果支持、反驳或不能区分假设
透明度材料、代码、数据和元数据如何共享;不能公开时说明限制

以下差别决定预注册是否可执行:

含糊写法可执行写法
“排除异常值”“在每个条件内,反应时低于 200 ms 的试次删除;受试者有效试次低于 70% 时排除”
“做回归分析”“以总分为连续结果,拟合含处理、中心化基线分数及其预定交互的线性模型;主要估计量为处理系数”
“样本量约 200”“每组 100 名可分析受试者;达到 200 人或 2026-10-31 先到者停止,损耗另行记录”
“必要时控制变量”明列每个协变量、测量时间及进入模型的理由

探索性分析不必穷尽,也不应伪装成事先计划。把主要分析写得足够具体,再说明哪些问题留给探索即可。

2.5.3 从草稿到注册 ​

预注册工作流

  1. 依据研究问题、测量和功效计划起草分析方案。
  2. 用少量先导数据检查流程和代码,但不据此挑选显著结果。
  3. 让未参与起草的合作者按文档模拟执行,找出含糊决策。
  4. 在 OSF、AsPredicted 或领域平台提交不可静默覆盖的时间戳版本。
  5. 保存注册链接、版本、提交日期和材料快照,再开始正式收集或分析。
  6. 维护偏离日志;论文中把计划分析、偏离分析和新增探索分开报告。

OSF 适合附带较长方案、文件与版本;AsPredicted 提供简短的结构化问题。平台只是载体,模板选择应服从研究设计。注册前要确认链接权限、是否有 embargo、哪些附件会公开,以及匿名审稿时如何提供只读版本。这些平台功能会更新,本页所列入口核查日期为 2026-08-15。

2.5.4 计划改变时怎么做 ​

现实研究会发生设备故障、招募困难、量表计分错误或模型不收敛。改变本身不是问题,隐去改变才会误导读者。

  • 结果未知时发现问题:创建带时间戳的新版本,保留原版本,并写明改变理由和发生时间;
  • 已经看过结果后改变:不要覆盖原计划,把新分析明确标为偏离或探索,并同时给出原计划结果;
  • 无法执行原模型:报告失败表现和诊断,说明替代模型改变了哪个估计目标或假设;
  • 新增排除或协变量:分别展示预注册分析与新增分析,避免只保留更有利的版本。

论文中的偏离表可以只有四列:原计划、实际做法、改变时间、理由。预注册不是承诺永不思考,而是让读者知道哪些判断发生在结果之前。

2.5.5 不要混淆三种开放实践 ​

  • 预注册:研究者自行在结果未知时固定计划;是否发表仍可能受结果影响。
  • Registered Reports:期刊在结果产生前审查研究问题与方法;Stage 1 获得原则性接收后实施,Stage 2 主要检查方案遵循、质量与结论是否匹配证据,而不是结果是否显著。
  • 开放材料、代码与数据:让别人检查或复用研究产物;它可以与预注册结合,但不是同一件事。

开放科学也不等于所有资料无条件公开。知情同意、伦理审批、版权、隐私和数据保护优先;不能公开个体数据时,可提供变量字典、分析代码、模拟数据、聚合结果或受控访问流程,并说明限制。

常见误用

  • 在收集完数据或看过主要结果后才注册,却不披露时间点;
  • 只写假设,不写样本停止、排除、变量构造和分析模型;
  • 把“没有偏离预注册”当成结果正确的证据;
  • 只报告预注册中显著的结果,省略其他主要结果;
  • 把所有未预注册分析贬为无效。探索可以产生重要发现,但需要正确标注并在新数据中检验。

资源与工具 ​

延伸阅读 ​