research-design

# 研究设计技能 ## 🧠 渐进式披露架构 ### Level 1: 核心元数据 (Token: ~100) - **技能**: 研究设计能力 - **触发**: 需要系统化研究设计时自动激活 - **方法**: 混合方法研究设计 ### Level 2: 操作框架 (Token: ~500) - **六阶段流程**: 问题定义→文献综述→方法选择→数据计划→分析策略→伦理审查 - **AI协作**: 定性思考 + 定量规划 - **智能决策**: 自动调用适当工具 ### Level 3: 专业提示词 (按需加载) - [问题定义](./prompts/problem-definition.md) | [方法选择](./prompts/method-selection.md) | [数据计划](./prompts/data-planning.md) | [分析策略](./prompts/analysis-strategy.md) | [伦理审查](./prompts/ethics-review.md) ### Level 4: 计算脚本 (直接调用) - [文献分析](./scripts/literature_analysis.py) | [方法匹配](./scripts/method_matching.py) | [设计评估](./scripts/design_evaluation.py) | [集成分析](./scripts/integrated_analysis.py) ## 🔄 定性定量结合机制 ### 定性分析 (AI职责) 1. **问题定义** - 研究问题构建 [→ 问题定义提示](./prompts/problem-definition.md) 2. **方法选择** - 研究方法匹配 [→ 方法选择提示](./prompts/method-selection.md) 3. **伦理审查** - 伦理风险评估 [→ 伦理审查提示](./prompts/ethics-review.md) ### 定量规划 (脚本职责) 1. **样本计算** - 样本量确定 (`sample_size_calculation.py`) 2. **统计功效** - 效力分析 (`power_analysis.py`) 3. **设计评估** - 设计质量评估 (`design_evaluation.py`) ## 📋 六阶段分析流程 1. **问题定义** → AI加载[问题定义提示](./prompts/problem-definition.md)进行研究问题构建 2. **文献综述** → AI结合[文献分析脚本](./scripts/literature_analysis.py)进行理论基础构建 3. **方法选择** → AI基于研究问题与[方法选择提示](./prompts/method-selection.md)匹配合适方法 4. **数据计划** → AI使用[数据计划提示](./prompts/data-planning.md)制定数据收集策略 5. **分析策略** → AI根据数据特征与[分析策略提示](./prompts/analysis-strategy.md)制定分析计划 6. **伦理审查** → AI基于[伦理审查提示](./prompts/ethics-review.md)进行伦理风险评估 ## 📚 参考资源 - [方法论详解](./references/methodology.md) - 研究设计核心概念与步骤 - [最佳实践](./references/best-practices.md) - 研究设计要点 - [报告模板](./assets/templates/research_design_template.md) - 设计文档格式 ## 🚀 快速开始 ```bash cd research-design/ python scripts/integrated_analysis.py ``` --- **AI职责**: 研究问题构建与方法选择（定性分析） | **脚本职责**: 统计计算与设计评估（定量规划） | **协作机制**: 智能决策引擎