Skill: wangjinhongmy-pixel/psychology-experiment-planner (version 1.0.0)

--- name: psychology-experiment-planner description: 心理学实验规划与数据收集预检查助手。在用户开始实验收数据之前使用，帮助用户：厘清研究设计、规划测量变量、推荐数据收集方式、设计预实验或前测、预估所需样本量、生成数据收集清单。触发场景包括："我要做一个研究"、"帮我规划一下"、"收数据前要准备什么"、"实验设计"、"研究设计"、"论文开题"、"我要开始收数据了"、"需要收什么数据"等。 --- # Psychology Experiment Planner 心理学实验规划与数据收集预检查助手。目标：**在实验开始前，完整告诉你需要收什么数据、怎么收、为什么收，避免数据收集中途返工。** ## 核心理念 **"返工的成本远高于规划的成本。"** 一个好的实验规划应该在数据收集开始前回答： - ✅ 要测量哪些变量？（人、事、物） - ✅ 用什么工具测量？（量表/设备/任务） - ✅ 样本量够不够？（统计检验力） - ✅ 数据结构能不能跑分析？（变量类型匹配） - ✅ 假设怎么验证？（分析计划） --- ## 工作流程 ### Step 1: 收集研究信息 向用户询问以下信息（如果用户没有主动提供）： **1.1 研究设计** - 被试间 / 被试内 / 混合设计？ - 两组 vs 多组？ - 是否需要控制变量？ **1.2 变量规划** - 自变量（X）：操控/操纵的还是观测的？ - 因变量（Y）：用什么指标衡量？ - 中介变量（M）：有吗？ - 调节变量（W）：有吗？ - 协变量/控制变量：有哪些？ **1.3 测量工具** - 已有成熟量表？ - 需要新编量表？ - 需要行为实验任务？ - 需要生理指标？ **1.4 研究对象** - 目标群体是什么？（大学生/儿童/临床等） - 获取渠道？（课堂/医院/网络等） - 年龄范围、性别要求等 **1.5 预期样本量** - 预计能收集多少？ - 是否做过检验力分析？ **1.6 分析计划** - 想验证什么假设？ - 预期用什么统计方法？ ### Step 2: 生成数据收集规划报告 基于收集的信息，输出： #### 2.1 变量清单表 列出所有需要收集的变量，包括： - 变量名 - 类型（连续/分类） - 测量工具/方式 - 必要性（必测/选测/备选） - 收集时间点（前测/后测/追踪） #### 2.2 测量工具推荐 - 成熟量表推荐（信效度、题目数） - 替代方案 - 版权/授权情况 - 获取难度 #### 2.3 样本量规划 - 基于效应量和显著性水平的最小样本量 - 考虑脱落率后的实际需要量 - G*Power 使用指引 #### 2.4 数据收集流程 - 步骤顺序（先收什么，后收什么） - 每个步骤的时长 - 注意事项（防作弊、匿名性等） - 效率提升建议（集体施测 vs 个别施测） #### 2.5 预实验/前测建议 - 预实验的目的（流程检验/量表修订） - 前测的作用（协变量/基线） - 样本量建议 #### 2.6 分析计划对应表 | 假设 | 变量对应 | 检验方法 | 所需数据 | |------|---------|---------|---------| | H1: X → Y | X, Y | 独立样本 t 检验 | X（分组）、Y（分数） | | H2: X → M → Y | X, M, Y | Bootstrap 中介 | X, M, Y | | ... | ... | ... | ... | #### 2.7 常见遗漏预警 根据研究设计类型，指出容易遗漏的数据： - 被试间设计：每组的 N、性别/年龄等人口统计学变量 - 被试内设计：顺序效应记录、练习效应检测数据 - 问卷研究：反向计分题目列表、控制变量（性别、年龄、专业等） - 混合设计：交互项需要的完整数据 #### 2.8 伦理审查清单 - 知情同意书内容 - 隐私保护措施 - 数据存储方式 - 伦理审批流程 --- ## 输出模板 生成的数据收集规划报告结构： ``` # 数据收集规划报告 ## 研究概况 - 研究设计：[类型] - 目标样本量：N = [数量] - 数据收集方式：[方式] ## 一、变量清单 | 变量名 | 类型 | 测量工具 | 必要性 | 收集时间点 | |--------|------|---------|--------|-----------| ## 二、测量工具清单 | 工具名称 | 用途 | 题目数 | 信度 | 备注 | |---------|------|--------|------|------| ## 三、样本量规划 - 最小样本量：[计算结果] - 考虑脱落率：[N × 1.2 或 1.3] - 实际需要：[N] ## 四、数据收集流程 1. [步骤1] 2. [步骤2] ... ## 五、分析计划对应表 | 假设 | 检验方法 | 所需变量 | |------|---------|---------| ## 六、容易遗漏的数据 ⚠️ [根据设计类型的预警] ## 七、预实验建议 - 预实验样本量：10-20 人 - 目的：检验流程、发现问题 ## 八、伦理注意事项 - [注意事项] ## 九、检查清单 - [ ] 量表版权已确认 - [ ] 知情同意书已准备 - [ ] 样本量已计算 ... ``` --- ## 参考资料 - `references/study_designs.md` — 不同研究设计类型的典型数据需求 - `references/sample_size.md` — 样本量计算方法与 G*Power 使用 - `references/scales.md` — 常用心理学量表清单与获取方式 - `references/hypothesis_validation.md` — 假设验证所需的统计检验与数据要求 ## 注意事项 - 始终先了解研究设计再给出建议，不要假设 - 样本量规划要结合效应量和检验力，非拍脑袋 - 强调"分析计划决定数据收集"——先想清楚怎么分析再设计收数 - 提醒用户保存原始数据、备份、匿名化处理

path: references/hypothesis_validation.md
content: # 假设验证所需的统计检验与数据要求

目的：**确保数据能够满足你计划进行的统计分析，避免"收完数据发现跑不了"的尴尬。**

---

## 检验与数据对应表

### 1. 差异假设（H1: X → Y）

| 假设 | 检验 | 必需数据 |
|------|------|---------|
| 两组独立 | 独立样本 t 检验 | X（分组标签）、Y（连续分数）、每组 N |
| 两组配对 | 配对样本 t 检验 | T1Y、T2Y（配对数据） |
| 多组被试间 | 单因素 ANOVA | X（分组标签，k≥3）、Y |
| 多组被试内 | 重复测量 ANOVA | 同一被试在 k 个条件下的 Y |
| 混合设计 | 混合 ANOVA | 组别 × 时间点的交叉数据 |
| 分类因变量 | 卡方检验 | X（分组）、Y（分类计数） |

**常见遗漏：**
- ⚠️ 分组标签的编码（1=实验组，2=对照组）
- ⚠️ 人口学变量（协变量）
- ⚠️ 基线分数（前测作为协变量）

---

### 2. 相关/预测假设（H1: X → Y）

| 假设 | 检验 | 必需数据 |
|------|------|---------|
| 两个变量相关 | Pearson/Spearman | X、Y（连续/等级） |
| 多元预测 | 多元回归 | X1, X2...（连续/虚拟变量）、Y |
| 层级预测 | 分层回归 | Model 1 变量 + Model 2 变量 |
| 曲线关系 | 多项式回归 | X、X²（或其他非线性项） |

**常见遗漏：**
- ⚠️ 所有变量的完整数据（不能有缺失）
- ⚠️ 控制变量的数据（若做偏相关）
- ⚠️ 多重共线性检查（VIF）

---

### 3. 中介假设（H1: X → M → Y）

| 假设 | 检验 | 必需数据 |
|------|------|---------|
| X → Y 总效应 | 简单回归 | X、Y |
| X → M（a路径） | 简单回归 | X、M |
| M → Y（b路径） | 多元回归（控制 X） | X、M、Y |
| 直接效应（c'） | 多元回归（加入 M） | X、M、Y |
| 间接效应（a×b） | Bootstrap | 以上全部 |

**数据要求：**
- X、M、Y 均为连续变量（若为分类需虚拟化）
- 样本量 N ≥ 50（Bootstrap 需要）
- 中介变量 M 必须是 X 与 Y 之间的合理机制

**常见遗漏：**
- ⚠️ Bootstrap CI 不含 0 才能说"显著中介"
- ⚠️ 需要汇报标准化还是非标准化系数
- ⚠️ 若有多个中介，需分别检验 + 联合检验

---

### 4. 调节假设（H1: X × W → Y）

| 假设 | 检验 | 必需数据 |
|------|------|---------|
| 主效应 X | 多元回归 | X、Y |
| 主效应 W | 多元回归 | W、Y |
| 交互效应 X×W | 层次回归 | X、W、X×W（中心化后的乘积） |

**数据要求：**
- 自变量中心化（X - X̄）再乘积
- 调节变量 W 可以是连续或分类
- 若 W 为连续，Johnson-Neyman 法找显著区间

**常见遗漏：**
- ⚠️ 交互项不显著不等于"没有调节"
- ⚠️ 需要简单斜率分析（simple slope）
- ⚠️ 画交互图（调节效应可视化）

---

### 5. 多因素设计

| 假设 | 检验 | 必需数据 |
|------|------|---------|
| 主效应 A | 两因素 ANOVA | A（分组）、B（分组）、Y |
| 主效应 B | 两因素 ANOVA | A、B、Y |
| A×B 交互 | 两因素 ANOVA | 完整的 A×B×Y 数据 |
| 简单主效应 | 简单主效应检验 | 固定 A 看 B 的各水平 |

**常见遗漏：**
- ⚠️ 完整交叉数据（每个被试在各条件组合下的值）
- ⚠️ 顺序效应（若为混合设计）
- ⚠️ 重复测量需检验球形性

---

### 6. 追踪/纵向设计

| 假设 | 检验 | 必需数据 |
|------|------|---------|
| 群体差异（时间） | 重复测量 ANOVA | 多次测量的 Y（T1, T2...） |
| 群体 × 时间交互 | 混合 ANOVA | 组别 × 时间点交叉 |
| 增长曲线 | 增长模型/HLM | 多次测量 Y、time、被试 ID |

**常见遗漏：**
- ⚠️ 被试唯一 ID（用于匹配多次测量）
- ⚠️ 每次测量的时间点标签
- ⚠️ 脱落被试的处理方案

---

## 数据类型匹配检查清单

在规划数据收集时，确认每个变量满足：

### 连续变量（t 检验、ANOVA、相关、回归）
- [ ] 是否为数值型？（分数、反应时等）
- [ ] 数据分布是否满足假设？（正态/近似正态）
- [ ] 是否存在异常值？（±3 SD 之外）
- [ ] 缺失值如何处理？

### 分类变量（卡方检验、逻辑回归）
- [ ] 分组定义是否清晰？（1=男，2=女）
- [ ] 每组频数是否足够？（期望频数 ≥ 5）
- [ ] 多分类变量是否需要参照组？

### 中介/调节变量
- [ ] 中介变量 M 与 X、Y 的逻辑关系是否合理？
- [ ] 调节变量 W 的类型？（连续/分类）
- [ ] 是否需要虚拟化处理？

---

## 分析前的数据质量检查

数据收集完成后、分析前，必须检查：

### 基本检查
- [ ] 变量命名是否规范？
- [ ] 数据类型是否正确？（数值 vs 文本）
- [ ] 缺失值比例？（超过 20% 需谨慎处理）

### 前提假设检查
- [ ] 正态性（Shapiro-Wilk，N < 5000）
- [ ] 方差齐性（Levene 检验）
- [ ] 球形性（重复测量，Mauchly 检验）
- [ ] 独立性（被试间是否独立）

### 作答质量检查
- [ ] 作答时间是否合理？（太快可能是乱答）
- [ ] 相同答案比例是否过高？（>80% 相同答案）
- [ ] 是否存在整题缺失？

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## 常见"跑不了"的窘境与预防

| 窘境 | 原因 | 预防 |
|------|------|------|
| "两组样本量差太大" | 没有控制入组 | 记录每组实际 N |
| "自变量不是正态分布" | 分类变量没编码 | 提前规划虚拟变量 |
| "中介分析跑不出" | 变量间相关不显著 | 先做相关分析确认 |
| "重复测量缺了好几个被试" | 没有追踪 ID | 每个被试有唯一 ID |
| "调节效应检验不显著" | 交互项共线性 | 中心化后再乘积 |
| "效应量太小" | 样本量不够/效应本来小 | 事前检验力分析 |


path: references/sample_size.md
content: # 样本量规划与统计检验力分析

核心原则：**样本量由研究设计、效应量和显著性水平共同决定，不是拍脑袋定的。**

---

## 1. 基本概念

| 参数 | 符号 | 常用值 | 含义 |
|------|------|--------|------|
| 显著性水平 | α | .05 | 错误拒绝 H0 的概率 |
| 统计检验力 | 1-β | .80（最低）, .90 | 正确拒绝 H0 的概率 |
| 效应量 | d / r / f | 根据文献/预实验 | 实际效应大小 |
| 样本量 | N | - | 每组/总样本数 |

**统计检验力 .80 意味着：**
当效应真实存在时，有 80% 的概率检测到它。低于 .80 通常不可接受。

---

## 2. 不同检验的样本量计算公式

### 两组独立样本 t 检验
```
N per group = 2 * ((z_α/2 + z_β) / d)²
```
- z_α/2 = 1.96（α = .05，双尾）
- z_β = 0.84（检验力 = .80）

**简化查表：**

| 效应量 Cohen's d | 每组所需 N | 总 N（含脱落缓冲） |
|-------------------|------------|-------------------|
| 小 (0.2) | ~320 | ~400 |
| 中 (0.5) | ~64 | ~80 |
| 大 (0.8) | ~26 | ~35 |

### ANOVA（多组比较）
```
N per group = (k * (z_α/2 + z_β)² * σ²) / δ²
```
- k = 组数
- δ = 效应量（组间差异）

**简化查表（单因素 ANOVA，三组）：**

| 效应量 f | 每组所需 N |
|----------|-----------|
| 小 (0.10) | ~350 |
| 中 (0.25) | ~55 |
| 大 (0.40) | ~22 |

### Pearson 相关
```
N = ((z_α/2 + z_β) / arctanh(r))² + 3
```
- arctanh(r) = 0.5 * ln((1+r)/(1-r))

**简化查表：**

| 效应量 r | 所需 N |
|----------|--------|
| 小 (0.1) | ~600 |
| 中 (0.3) | ~85 |
| 大 (0.5) | ~30 |

### 多元回归
```
N = (k + 1) * (10 ~ 20)
```
- k = 自变量数量
- 经验法则：N ≥ 10 × k（保守）

---

## 3. G*Power 使用指南

G*Power 是免费的统计检验力分析软件，建议优先使用。

### 下载
官网：https://www.gpower.hhu.de/

### t 检验（独立样本）操作步骤
1. Test family → t tests
2. Statistical test → Means: Difference between two means (two groups)
3. Type of power analysis → A priori
4. Effect size d → 输入预期 Cohen's d
5. α err prob → 0.05
6. Power (1-β err prob) → 0.80 或 0.90
7. Allocation ratio → N2/N1（默认 1）
8. 点击 "Calculate" → 输出每组所需 N

### ANOVA 操作步骤
1. Test family → F tests
2. Statistical test → ANOVA: Fixed effects, one-way
3. Effect size f → 输入预期 f（转换：Cohen's d → f = d/√2）
4. α err prob → 0.05
5. Power → 0.80
6. Number of groups → k（组数）
7. Output → 每组所需 N

### 相关分析操作步骤
1. Test family → t tests
2. Statistical test → Means: Difference from constant (one sample t)
3. Type → Determine required sample size
4. Effect size d → 输入 d（转换：r → d = 2r/√(1-r²)）
5. α err prob → 0.05
6. Power → 0.80

### 回归分析操作步骤
1. Test family → F tests
2. Statistical test → Linear multiple regression: Fixed model, single regression coefficient
3. Effect size f² → 输入预期 f²（转换：R² → f² = R²/(1-R²)）
4. α err prob → 0.05
5. Power → 0.80
6. Number of tested predictors → 自变量 k
7. Total number of predictors → 总预测变量数

---

## 4. 效应量估算策略

### 优先顺序
1. **元分析/文献**：参考同类研究的效应量
2. **预实验/前测**：用小样本估算实际效应量
3. **经验规则**：Cohen (1988) 的 conventions
4. **保守估计**：如果完全不知道，假设中等效应量

### Cohen's d 转换参考
| 效应等级 | t 检验 d | ANOVA f | 相关 r | 回归 f² |
|---------|---------|---------|--------|--------|
| 小 | 0.2 | 0.10 | 0.10 | 0.02 |
| 中 | 0.5 | 0.25 | 0.30 | 0.15 |
| 大 | 0.8 | 0.40 | 0.50 | 0.35 |

---

## 5. 样本量调整

### 考虑脱落/流失
```
实际需要 N = 最小 N ÷ 预期回收率
```

- 问卷调查：回收率通常 70-90%
- 课堂施测：回收率通常 80-95%
- 追踪研究：流失率通常 20-30%

**建议：N × 1.2 ~ 1.3 作为实际招募目标**

### 其他调整因素
- 重复测量：样本量可在被试内设计中相对减少
- 多重比较：需要 bigger N（Bonferroni 校正）
- 非正态数据：可能需要更多 N（稳健方法）

---

## 6. 常见错误

| 错误 | 问题 | 正确做法 |
|------|------|---------|
| "我计划收 100 份" | 没有依据 | 先计算最小 N |
| "参考文献用了 50 人" | 别人的效应量可能不同 | 重新计算自己的 |
| "样本越大越好" | 资源有限，应精准计算 | 计算最小有效 N |
| "不显著是因为 N 不够" | 因果关系混淆 | 效应量才是关键 |
| "G*Power 算出来就够了" | 未考虑脱落 | 加 20-30% buffer |

---

## 7. 输出模板

```
## 样本量规划

### 统计检验力分析结果
- 检验类型：[t检验 / ANOVA / 相关 / 回归]
- 效应量假设：[d/r/f²]，依据：[文献/预实验/经验]
- α = .05，Power = .80
- 计算结果：每组 N = [X]，总 N = [Y]

### 实际招募目标
- 最小需求：N = [N]
- 脱落缓冲：× 1.2
- 实际招募：N = [N]

### 检验力事后分析（收完数据后）
- 如果实际 N < 最小需求，说明检验力不足
- 建议在论文中报告检验力 (1-β)
```


path: references/scales.md
content: # 常用心理学量表清单与获取方式

> 注：以下为常见心理学研究工具，版权情况各异。使用前请确认授权情况。

---

## 1. 概念与使用前提

**量表获取渠道：**
- 中文版公开发表论文（通常附录或联系作者）
- 心理学期刊官网（如《心理学报》）
- 授权邮箱（邮件联系作者）
- 部分商业平台（需付费购买）

**信效度要求：**
- 克隆巴赫 α ≥ .70（可接受）
- 克隆巴赫 α ≥ .80（较好）
- 验证性因素分析（CFI/TLI/RMSEA）达到标准

**量表使用前检查：**
- [ ] 是否有中文版？
- [ ] 是否在目标群体中做过信效度检验？
- [ ] 版权是否已获取/授权？
- [ ] 计分方式是否清楚？（哪些题反向？维度如何计算？）

---

## 2. 常用量表分类

### 2.1 人格与个体差异

| 量表名称 | 用途 | 题数 | 信度 α | 备注 |
|---------|------|------|--------|------|
| 大五人格量表简版 (BFI-10) | 神经质/外向性等 | 10 | .70+ | 国际常用 |
| 大五人格量表 (BFI-44) | 大五人格 | 44 | .80+ | 详细版 |
| 艾森克人格问卷 (EPQ) | 内外向/神经质/精神质 | 88 | .80+ | 经典工具 |
| 自我概念量表 | 自我认同 | 20-30 | .70+ | 多版本 |

### 2.2 情绪与情感

| 量表名称 | 用途 | 题数 | 信度 α | 备注 |
|---------|------|------|--------|------|
| 状态-特质焦虑量表 (STAI) | 状态/特质焦虑 | 40 | .90+ | 应用广泛 |
| 抑郁自评量表 (SDS) | 抑郁程度 | 20 | .80+ | 自评工具 |
| 流调中心抑郁量表 (CES-D) | 抑郁症状 | 20 | .85+ | 流行病学研究 |
| 积极情感-消极情感量表 (PANAS) | 正负情感 | 20 | .80+ | 高频使用 |
| 情绪调节问卷 (ERQ) | 认知重评/表达抑制 | 10 | .70+ | 情绪调节研究 |

### 2.3 认知与动机

| 量表名称 | 用途 | 题数 | 信度 α | 备注 |
|---------|------|------|--------|------|
| 成就动机量表 (AMS) | 追求成功/害怕失败 | 30 | .80+ | 成就动机研究 |
| 内在动机量表 (IMS) | 内在动机 | 11 | .70+ | 学习动机 |
| 拖延量表 (PASS) | 拖延行为 | 16 | .80+ | 拖延研究 |
| 时间管理量表 (TMS) | 时间管理能力 | 20 | .80+ | 时间相关研究 |
| 一般自我效能量表 (GSE) | 自我效能感 | 10 | .80+ | 应用广泛 |

### 2.4 社会心理与健康

| 量表名称 | 用途 | 题数 | 信度 α | 备注 |
|---------|------|------|--------|------|
| 社会支持量表 (SSRS) | 社会支持 | 10 | .80+ | 健康研究 |
| 领悟社会支持量表 (PSSS) | 感知社会支持 | 12 | .80+ | 常用 |
| 压力知觉量表 (PSS) | 感知压力 | 10 | .70+ | 简短 |
| 心理弹性量表 (CD-RISC) | 心理弹性 | 25 | .80+ | 韧性研究 |
| 积极心理学量表 (PPS) | 心理资本 | 24 | .80+ | 积极心理 |

### 2.5 拖延行为相关

| 量表名称 | 用途 | 题数 | 信度 α | 备注 |
|---------|------|------|--------|------|
| 拖延评估量表 (AIP) | 拖延程度 | 20 | .80+ | 成人拖延 |
| 一般拖延量表 (GPS) | 拖延倾向 | 12 | .80+ | 通用 |
|  procrastination scale | 拖延频率 | 9 | .80+ | Lay's (1986) |

---

## 3. 量表数据处理注意事项

### 反向计分题目
收集数据前，必须标注所有反向计分题目：

| 量表 | 反向题编号 | 处理方式 |
|------|-----------|---------|
| STAI（部分版本） | 21, 26, 27, 30, 33, 35, 37, 39, 40 | 7 - 原始分 |
| SDS | 2, 5, 6, 11, 12, 14, 15, 17, 18, 20 | 4 - 原始分 |
| CES-D | 4, 8, 12, 16 | 4 - 原始分 |
| PANAS（正性情感） | 无 | - |
| ERQ | 4, 7, 10 | 7 - 原始分 |

**常见错误：** 漏做反向计分处理导致结果虚假相关/差异。

### 缺失值处理规则

**规则建议：**
- 单题缺失：量表总分用有效题目的均值替代（前提：缺失 < 20%）
- 整题量表缺失：该被试删除
- 超过 20% 题目缺失：该被试删除

**操作：**
```python
# Python 示例
# 若某被试在某量表上缺失题目超过 20%，则删除
threshold = len(scale_items) * 0.2
missing_count = df[scale_items].isnull().sum(axis=1)
df = df[missing_count < threshold]
```

---

## 4. 常见陷阱

| 陷阱 | 问题 | 规避方法 |
|------|------|---------|
| 直接用英文量表 | 中文被试理解偏差 | 使用已有中文版 |
| 只看总分不看维度 | 忽略量表结构 | 同时报告总分+维度 |
| 漏做反向计分 | 数据分析方向错误 | 数据清洗第一步处理 |
| 多维度量表只用一个维度 | 浪费数据价值 | 预设分析计划 |
| 不知道量表版权 | 论文发表有风险 | 提前联系作者获取授权 |

---

## 5. 数据收集前的量表检查清单

- [ ] 量表版权已确认（论文中引用/授权邮件）
- [ ] 中文版已有信效度检验（目标群体）
- [ ] 反向计分题目已标注
- [ ] 计分方式已确认（维度分/总分）
- [ ] 每个量表的题目数 × 预计被试数 = 总作答时长（在合理范围内）
- [ ] 知情同意书中说明数据用途


path: references/study_designs.md
content: # 不同研究设计类型的数据需求

## 1. 被试间设计（Between-Subjects）

### 典型场景
- 实验组 vs 对照组
- 多条件对比（3组以上）
- 不同类型群体的差异

### 必须收集的数据

**基础人口学变量（每组都要）：**
- 性别
- 年龄（或年级）
- 教育背景
- 其他相关人口学变量

**实验操控检查：**
- 操控检验题目（如"你认为自己在哪个条件？"）
- 熟悉度/经验程度（前测问题）

**因变量数据：**
- 所有测量条件下的 Y 分数
- 时间戳（防止数据采集顺序混淆）

**控制变量（如有）：**
- 协变量（前测分数、基线分数）
- 潜在混淆变量

### 容易遗漏
- ⚠️ 每组的实际 N（若中途有被试退出）
- ⚠️ 被试随机分配记录
- ⚠️ 条件间被试特征是否均衡（基线差异检验）

---

## 2. 被试内设计（Within-Subjects）

### 典型场景
- 前后测对比
- 多条件重复测量
- 学习/训练效果研究

### 必须收集的数据

**顺序效应控制：**
- 测量顺序记录
- 每个被试在各条件下的顺序
- 条件间隔时间

**练习效应检测：**
- 最初几次试次的分数
- 单独记录前几 trial 的数据（用于排除）

**因变量数据：**
- 每个时间点/条件的 Y
- 每个被试的完整数据（不能有缺失）

**潜在顺序效应变量：**
- 条件呈现顺序
- 前一个条件的影响

### 容易遗漏
- ⚠️ 条件呈现顺序（需拉丁方平衡）
- ⚠️ 试次间休息时长
- ⚠️ 数据收集的时段（上午/下午被试可能疲劳度不同）

---

## 3. 混合设计（Mixed Design）

### 典型场景
- 被试间（组别）× 被试内（时间/条件）
- 典型前后测实验组对照组设计

### 必须收集的数据

**被试间因素：**
- 组别标签（实验组/对照组）
- 组别的人口学变量

**被试内因素：**
- 每个时间点的 Y
- 时间点标签（前测/后测/追踪）

**交互效应所需：**
- 完整的交叉表数据（每个被试在每个时间点的值）
- 不能有被试在某时间点缺失

**其他：**
- 测试时间点
- 施测顺序

### 容易遗漏
- ⚠️ 缺失被试的处理方案（删除还是插补？）
- ⚠️ 组别 × 时间点的完整对应
- ⚠️ 前测的基线分数作为协变量

---

## 4. 问卷调查研究（Survey/ correlational）

### 典型场景
- 变量间相关研究
- 多元回归/预测研究
- 横断面调查

### 必须收集的数据

**所有研究变量：**
- 自变量 X（如心理特质）
- 因变量 Y（如行为结果）
- 中介变量 M
- 调节变量 W
- 控制变量（性别、年龄等）

**量表数据完整性：**
- 完整量表题目数据
- 反向计分题目列表（便于后期处理）
- 每个量表的计算方式（哪些题反向？）

**质量控制：**
- 作答时间（用于剔除无效问卷）
- 相同答案比例（用于剔除不认真作答）
- 注意力检测题（若有）

**人口学变量：**
- 性别、年龄、教育程度、专业/职业
- 其他根据研究需要

### 容易遗漏
- ⚠️ 反向计分题未标注（数据分析时容易忘）
- ⚠️ 题目缺失值的处理规则（删除还是均值填补？）
- ⚠️ 多因素量表各维度的分数（不仅要总分）

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## 5. 追踪/纵向研究（Longitudinal）

### 典型场景
- 多次测量（如前测、后测、追踪）
- 发展心理学研究
- 干预效果追踪

### 必须收集的数据

**时间点标识：**
- T1, T2, T3... 的时间标签
- 实际施测日期

**被试追踪 ID：**
- 唯一标识符（姓名缩写 + 学号等，用于前后匹配）
- 联系方式（若需追踪提醒）

**每个时间点的完整数据：**
- 各时间点的 Y
- 各时间点的协变量

**脱落/失访记录：**
- 哪些被试在哪次失踪
- 脱落原因（如果知道）

### 容易遗漏
- ⚠️ 被试的唯一标识符（无法匹配前后测数据！）
- ⚠️ 追踪时每次测量的日期
- ⚠️ 脱落后的处理方案

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## 6. 实验研究（含操控）注意事项

### 操控有效性检验
- 操控检查问题（如"你觉得任务难吗？"）
- 操控成功后才能继续分析

### 随机化记录
- 随机分配表
- 每组最终 N

### 双盲问题（如果适用）
- 被试是否知道条件
- 主试是否知道条件

### 设备/材料校准
- 行为实验的设备设置
- 软件版本/参数
- 任务材料的标准化

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## 7. 数据质量控制必查项

无论哪种设计，数据收集前需确认：

- [ ] 变量命名规范（英文/拼音/首字母统一）
- [ ] 数据编码表（如性别：1=男，2=女）
- [ ] 缺失值标记规则（999？NA？）
- [ ] 数据备份方案
- [ ] 被试匿名化处理方案
- [ ] 数据录入/采集人员培训


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