reporting_standards

# 统计报告标准 本文档提供了根据 APA（美国心理学会）风格进行统计分析报告的指南，以及学术出版的一般最佳实践。 ## 一般原则 1. **透明度**：报告足够的细节以便复现 2. **完整性**：包含所有计划的分析和结果 3. **诚实性**：报告不显著的发现和违规情况 4. **清晰度**：为你的受众撰写，定义技术术语 5. **可复现性**：尽可能提供代码、数据或补充材料 --- ## 预注册与规划 ### 需要报告的内容（理想情况下在数据收集前） 1. **假设**：清晰陈述，适当时注明方向性 2. **样本量论证**：功效分析或其他依据 3. **数据收集停止规则**：何时停止收集数据？ 4. **变量**：收集的所有变量（不仅仅是分析的变量） 5. **排除标准**：排除参与者/数据点的规则 6. **统计分析**：计划的检验，包括： - 主要分析 - 次要分析 - 探索性分析（需标注） - 缺失数据的处理 - 多重比较校正 - 假设检验 **为什么要预注册？** - 防止 HARKing（在已知结果后提出假设） - 区分验证性分析与探索性分析 - 提高可信度和可复现性 **平台**：OSF, AsPredicted, ClinicalTrials.gov --- ## 方法部分 ### 参与者 **需要报告的内容**： - 总样本量 N，包括被排除的参与者 - 相关人口统计学信息（年龄、性别等） - 招募方法 - 纳入/排除标准 - 损耗/流失情况及原因 **示例**： > "参与者为 150 名本科生（98 名女性，52 名男性；平均年龄 = 19.4 岁，标准差 = 1.2，范围 18-24），从心理学课程中招募以换取课程学分。5 名参与者因数据不完整（n = 3）或未通过注意力检查（n = 2）而被排除，最终样本为 145 名。" ### 设计 **需要报告的内容**： - 研究设计（被试间、被试内、混合设计） - 自变量及其水平 - 因变量 - 控制变量/协变量 - 随机化程序 - 盲法（单盲、双盲） **示例**： > "使用了 2（反馈：积极 vs. 消极）× 2（时机：即时 vs. 延迟）的被试间析因设计。参与者使用计算机生成的随机化程序被随机分配到各条件中。"