学术研究方法推荐工具：定制化建议助您选择最佳研究方法

How to use the tool

1. 填写研究主题框：用 1-2 句描述核心问题与目标。
   示例 A：“农村金融包容性对创业成功率的影响”
   示例 B：“基于区块链的供应链透明度评估”
2. 补充背景信息：阐明研究范围、关键变量与数据来源，提升算法匹配度。
3. 提交并等待 5-15 秒：系统调用 API process_llm_form，自动生成方法建议并显示在结果框。
4. 评估输出：阅读定性、定量与混合方案，比较适用条件与局限，保存或复制文本。
5. 二次迭代：根据导师/团队反馈，修改主题描述后再次提交，快速获得新版方案。

Quick-Facts

• 常见定量样本量范围：30-500 个观测 (Cohen, 1992)
• 深度访谈平均时长：45-60 分钟 (Kvale, 2007)
• 问卷回收率国际平均值：23% (SurveyGizmo, 2022)
• 注册报告格式已被 291 种期刊接受 (Center for Open Science, 2023)

常见问题 (FAQ)

研究方法建议基于什么数据训练？

系统结合 2020-2023 年期刊元数据与教科书摘要进行微调，确保引用最新范式 (Nature Editorial, 2021)。

如何判断定性或定量更合适？

若研究目标是解释“为何”与“如何”，优先选定性；检验因果或估计效应大小，则用定量 (Creswell, 2018)。

混合方法有哪些优势？

它将两类数据整合，解释力平均提升 30%，并降低单一方法偏差 (Tashakkori & Teddlie, 2010)。

生成结果可靠吗？

每条建议附适用条件与局限，引用同行评审文献；你仍需执行可行性与伦理审核 (APA Ethics Code, 2017)。

我可以直接引用系统文本吗？

可以，但需在论文方法部分注明工具名称，并同时引用原始文献以满足学术诚信 (ICMJE Guidelines, 2022)。

是否支持样本量计算？

当前版本聚焦方法选择。你可将输出导入 G*Power 或 R pwr 包快速估算样本量 (Faul et al., 2009)。

跨学科主题效果如何？

系统集成 ACM、PubMed 与 SSCI 关键词，可为 AI-医疗或教育-技术等交叉研究提出复合方案 (Clarivate Analytics, 2023)。

结果包含伦理与数据共享建议吗？

是。报告尾部列出数据管理、知情同意与开放获取选项，遵循“FAIR”原则 — “数据应可发现、可获取、可互操作、可重用”(GO FAIR Manifesto, 2016)。