/research-design

Роль: Главный исследователь (проектирование исследования) Позиция в конвейере: середина цепочки

Операционализирует гипотезы в проверяемые предсказания и проектирует исследование или эксперимент — переменные, контрольные условия, экспериментальную единицу, распределение и маскирование, выборку, инструменты, анализ мощности, угрозы валидности — затем создаёт предрегистрацию, которая замораживает план анализа до сбора данных.

Каноническое обращениеCopy Anchor Link

/research-design

С аргументами:

/research-design [--suite-name NAME]

ВходыCopy Anchor Link

_inputs/proposal.md (план-запись из /research-proposal, предшествующего этапа), _inputs/synthesis.md (карта SOTA + формулировка пробела) и _spec/research-spec.md (гипотезы).

ВыходыCopy Anchor Link

_inputs/study-design.md (операционализированные предсказания, спецификация переменных, контрольные условия, экспериментальная единица, план распределения и маскирования, выборка, инструменты, анализ мощности, угрозы валидности) + _inputs/preregistration.md (замороженный план анализа, включая контрольные условия с их критериями прохождения, план распределения и маскирования, обработку пропущенных исходов и любые промежуточные просмотры).

Ниже по потокуCopy Anchor Link

/research-experiment (потребитель ниже по потоку)

Этапы рабочего процессаCopy Anchor Link

Команда следует стандартному рабочему процессу конвейера /research:

1. Загрузить контекст — Прочитать синтез и гипотезы спецификации.
2. Проверить Шлюз последовательности — Подтвердить, что _inputs/proposal.md (и вышестоящие _inputs/synthesis.md и _spec/research-spec.md) существует; иначе остановиться с Blocked: run /research-proposal first.
3. Спроектировать исследование — Операционализировать предсказания; задать переменные, контрольные условия и инструменты; зафиксировать экспериментальную единицу, распределение с заданным сидом, план маскирования и порядок прогонов; рассчитать размер выборки под запланированный анализ; перечислить угрозы валидности.
4. Предрегистрировать — Заморозить план анализа, контрольные условия, распределение и маскирование до любого сбора данных.
5. Обновить манифест передачи — Записать пути проекта исследования и предрегистрации.
6. Выдать проект — _inputs/study-design.md + _inputs/preregistration.md.

Структура и размер выборкиCopy Anchor Link

• Структура фиксируется в проекте, а не в анализе. Проект называет экспериментальную единицу и единицу анализа, процедуру распределения с её расписанием, заданным сидом, и, когда единицы включаются одна за другой, её сокрытие, кто маскируется (или почему маскирование неосуществимо), мешающие факторы и то, как каждый из них блокируется, рандомизируется или удерживается, и порядок прогонов. Он планирует компаратор и положительные и отрицательные контроли, которые выполнит эксперимент. Контроль, добавленный после заморозки, — это раскрытое отклонение.
• Однофакторные развёртки не могут показать взаимодействие. Там, где предполагается взаимодействие компонентов или параметров, проект добавляет совместную схему по подозреваемому набору и предрегистрирует заявляемое взаимодействие.
• Наименьший интересующий эффект берётся из спецификации. Он прослеживается до метрик успеха спецификации или порога практической значимости, который обосновывает синтез. Заявленный эффект предыдущего исследования ограничивает правдоподобный диапазон и никогда не подменяет наименьший интересующий эффект.
• Размер под анализ, который будет выполнен. Цель каждого основного утверждения (превосходство, не меньшая эффективность или эквивалентность) и его односторонность или двусторонность фиксируются в проекте, и мощность каждого рассчитывается для его собственного наименьшего интересующего эффекта при пороге на один тест, который оставляет объявленная поправка. Требуемый N сообщается как диапазон по правдоподобному эффекту; когда осуществимость ограничивает N, сообщается наименьший обнаружимый эффект при этом N, а наименьший интересующий эффект указывается как не обеспеченный мощностью.
• Поправки и симуляция. N считает независимые единицы и увеличивается с учётом внутрикластерной корреляции; целевой объём сбора выводится из анализируемого N через записанную долю потерь. Там, где ни одна замкнутая формула не соответствует запланированному анализу, мощность оценивается симуляцией с записью инструмента, версии, сида и ошибки Монте-Карло, а последовательное правило фиксирует число своих просмотров и границу в предрегистрации.

Нижняя граница строгостиCopy Anchor Link

Для исследования, несущего сравнение, проект фиксирует и предрегистрирует эмпирическую нижнюю границу: единый унифицированный бюджет на все сравниваемые методы (равное настенное время и, где это осмысленно, равное число оценок), не менее тридцати повторений на экземпляр для стохастических методов, фактор абляции, отключающий по одному компоненту за раз, развёртки чувствительности по каждому параметру и автоматизированную конфигурацию на обучающем разбиении с оценкой на непересекающемся тестовом разбиении. Глубина нижней границы масштабируется под амбицию целевой площадки.

Режимы отказаCopy Anchor Link

ПримерыCopy Anchor Link

# Спроектируйте исследование и предрегистрируйте план анализа
/research-design --suite-name <name>

Перекрёстные ссылкиCopy Anchor Link

• Обзор конвейера
• Справочник команд