研究模板

在第 1 步结束时填完。它的作用不是交作业，而是让你在清洗数据和换方法时， 还能回到最初的问题与假设。

题目：
研究问题：
  （对象 + 变量 + 关系 + 范围）

H0：
H1：

变量清单：
  因变量：        类型：        编码：
  核心自变量：    类型：        编码：
  协变量：        类型：        编码：
  分组变量：      类型：        编码：

研究设计：
  （横断面 / 实验 / 准实验 / 纵向；时间与地点）

抽样与样本：
  目标人群：
  招募方式：
  纳入标准：
  排除标准：
  样本量：        计算依据（效应量 / α / power / 单双侧）：

测量：
  量表来源：
  题项与计分：
  反向题：
  预试计划：

分析计划：
  主检验：
  补充分析：
  缺失值处理：
  异常值处理：
  多重比较校正：

伦理与数据保存：
  知情同意：
  匿名化：
  保存期限：

七个字段：变量名、标签、类型、取值范围、编码规则、缺失码、备注。 收数据前先填一遍，能提前发现多选题、反向题和分类水平的问题。

variable,label,type,scale,coding,missing,note
id,被试编号,string,-,S001 起,不允许,唯一标识
age,年龄,continuous,岁,周岁,空,18 岁及以上
gender,性别,binary,-,0=男；1=女,空,可作分组变量或协变量
grade,年级,ordinal,1-4,1=大一；4=大四,空,有序分类
hours,日均使用时长,continuous,小时,保留 1 位小数,空,过去一周日均
dep1,依赖题 1,ordinal,1-5,1=完全不符合；5=完全符合,空,正向计分
sleep1,睡眠题 1,ordinal,1-5,1=很差；5=很好,空,正向计分

下载完整数据字典模板（CSV）

以下模板只留占位符。每一处下划线都要替换成工具实际输出的数字； 不要凭记忆填，也不要把“显著”当成结论的全部。

独立样本 t 检验显示，[组 A]（M = __，SD = __）与 [组 B]（M = __，SD = __）
的 [因变量] 差异未达到统计学显著水平，t(__) = __，p = __，均值差 = __，
95% CI [__ , __]。
（组间差异显著时，把“未达到统计学显著水平”改为“差异具有统计学意义”，
并补充效应量 Cohen's d = __。）

单因素方差分析显示，[因素] 各组的 [因变量] 差异 [达到 / 未达到] 统计学显著水平，
F(__, __) = __，p = __，η² = __。
（若显著，继续报告事后比较：采用 [Tukey / Bonferroni / Games-Howell] 校正，
[组 A] 与 [组 B] 的均值差为 __，95% CI [__ , __]，p = __。）

Pearson 卡方检验显示，[变量 A] 与 [变量 B] 的关联 [达到 / 未达到]
统计学显著水平，χ²(__, N = __) = __，p = __，Cramér's V = __。
（期望频数小于 5 的单元格较多时，改用 Fisher 精确检验，并说明原因。）

[变量 A] 与 [变量 B] 的 Pearson 相关为 r = __，
95% CI [__ , __]，p = __，N = __。
（变量偏态或存在极端值时改用 Spearman，并报告 ρ 而不是 r。）

以 [因变量] 为因变量、[自变量] 为预测变量进行线性回归，
模型解释的方差为 R² = __，F(__, __) = __，p = __。
[自变量] 的非标准化系数 b = __，SE = __，95% CI [__ , __]，
t = __，p = __。
（多元回归需报告每个预测变量的 b、SE、CI 与 p，并说明共线性检查结果。）

提交前逐项核对。任何一项做不到，都应在局限或方法里说明原因。

• Table 1 有样本量、分母、均值 / 标准差或频数 / 百分比。
• 方法部分写明设计、抽样、纳入排除标准、样本量依据。
• 方法部分写明测量工具、计分方式、反向题与信度。
• 方法部分写明缺失值处理、异常值处理和分析策略。
• 结果部分每个主检验都有统计量、df、精确 p、效应量与 95% CI。
• 未显著的结果按“未观察到统计学显著差异”表述，不写“没有差异”。
• 图表有编号、标题、样本量和误差线说明。
• 讨论部分区分统计显著、实际重要和因果边界。
• 局限具体到设计、样本、测量，而不是只写“样本有限”。
• 数据字典、清洗日志、工具输出和图表源文件可提供。
• 模拟数据在页面、CSV 和报告中均有明确标注。

模板是空壳，完整案例是填好的示例。建议先看完整案例里每个数字怎么来，再回到这里填自己的研究。 案例使用模拟数据，页面和 CSV 均有标注。