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把調研做對,讓結論經得起檢驗
提供涵蓋研究設計、問卷與量表、樣本回收、資料管理、統計分析及報告方法的實作指南,確保每個步驟可追溯、可複核。
研究入門 問卷與量表 樣本與回收 統計與報告 資料管理
指南研究入門
第三方报告能直接当证据吗?引用检测、抽检与评测结论前的四道核查
把别人的检测、抽检或评测结论写进研究报告之前,需要先核对四件事:样品是谁决定的、机构与谁有利害关系、方法与原始记录能不能复核、结论能外推到多大范围。本文给出送检样品责任边界的法规依据、0/3 与 0/59 全合格样本量算例、要索取的信息清单,以及可直接套用的四句引用措辞。
指南統計與報告
能识别 AI 生成内容吗?别用自评题,用辨别任务和信号检测论分开“能力”与“倾向”
在问卷里问“您能否分辨 AI 生成的内容”,测到的是信心而不是正确率。要判断一群人能否识别 AI 生成内容,需要平衡配置 AI 与真人材料的辨别任务,并用信号检测论把辨别力(d′)与反应倾向(判准 c)拆开;本文给出一个可复算的 2×2 算例、素材配比的假高分陷阱,以及四条设计与报告规则。
指南資料管理
问卷自报和后台记录对不上,先分清是记录、链接还是人的问题
把问卷回答与后台或行政记录合并时,不一致有三种来源:记录的口径与覆盖、链接本身的漏配与错配、以及个体层面的真实差异与报告误差。本文给出一个可复算的 1,000 条记录算例、一张三层来源分诊表和四条决策规则,说明为什么先量化链接质量,再解释不一致率。
指南研究入門
第一学历歧视怎么测?问卷测感知,发生率要靠审计实验
把「有没有被差别对待」的自报感知与「招聘环节实际发生的差异」拆成两件事:比较自报问卷、情境实验与简历审计实验各自能回答的问题,给出回复率差的置信区间与样本量算例、一份九项审计设计表,以及结论只能停在何处的边界。
指南統計與報告
常用功能的人更满意,等于同一个人多用后会更满意吗?
把纵向变量拆成个人长期均值与每期偏离,用四人三波算例展示人间和人内关系如何方向相反,并说明中心化、时间项与因果边界。
指南資料管理
不收姓名,问卷就匿名了吗?先审计组合字段与开放回答
从接收者和发布方式出发,逐字段检查直接识别、组合唯一、外部链接和文本线索,并用泛化、抑制、分层访问与复核降低再识别风险。

