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研究设计是决定整篇论文方向的核心阶段。
但在实际审阅研究生论文的过程中，经常会发现：
初期设计中的一个小错误，会连锁影响数据收集、分析，甚至最终结论。
The Brain 在多年支持研究生研究的经验基础上，
整理出最常见、也最容易被忽视的 5 种研究设计错误。
1️⃣ 研究目的、研究问题与假设之间逻辑不一致
表面看起来顺畅，
但深入审查内容时，三者往往无法形成完整的逻辑链条。
例如：
研究目的：说明 A
研究问题：却围绕 B 展开
假设：转而检验 C
这种不一致会明显削弱研究的说服力，
也是导师最先指出的问题之一。
👉 研究目的 → 研究问题 → 假设
必须构成一个连贯的“说明结构”。
The Brain 会在研究初期
优先梳理这一逻辑链，
同时确保分析可行性与理论一致性。
2️⃣ 调查对象定义模糊，导致样本混杂
调查对象的定义，是问卷研究的起点。
但很多研究会将范围设定得过宽。
例如：
名义上设定为“20–40 岁在职人员”，
但实际上真正需要的可能是
“在职就读研究生”。
如果目标人群不明确：
无法设置有效的筛选题
样本混杂
分析结果的可信度显著下降
The Brain 会在初期阶段
依次完成：
目标定义 → 筛选设计 → 样本量估算，
以确保研究稳定性。
3️⃣ 未定义变量就先设计题项
先写题项、后补变量，
极易导致：
题项重复
关键变量缺失
最终无法分析
变量本质上决定的是：
“要测量什么，以及如何测量”。
因此，变量必须先于题项被明确界定。
如果缺乏变量定义，
数据结构会在分析阶段崩塌，
研究不得不被迫“从头来过”。
4️⃣ 假设与统计分析方法不匹配
常见情况包括：
想看相关关系，却使用不合适的回归模型
想比较组间差异，却未满足等方差或样本条件
当假设与统计方法无法合理对应时，
即便结果“显著”，
研究本身的方法论合理性仍然不足。
The Brain 在进行 SPSS 分析前，
会优先检查
假设—分析方法的匹配度，
确保研究模型在技术上可执行。
5️⃣ 忽略问卷逻辑（分支），导致数据扭曲
如果不区分受访者实际情况，
让所有人回答所有题项，
数据质量会迅速下降。
例如：
没有实习经验的受访者，
却被要求回答
“实习经验者专用”的详细题项。
这类错误会制造大量
看似“不认真作答”的数据，
最终不得不在分析阶段大量剔除样本。
The Brain 会在问卷发布前，
通过逻辑检查与作答流程模拟，
提前验证受访者的真实作答路径。
结语
研究设计阶段的一个小错误，
会影响：
数据是否可收集
分析是否可进行
结论是否站得住脚
稳固的研究设计，是论文成功的关键。
The Brain 从研究初期开始，
系统性支持：
研究目标梳理、对象定义、变量设计、分析路线规划与逻辑检查，
帮助研究生构建不易动摇、可被审查认可的研究结构。
