在关于统计的平均（中位数？）对话中，您经常会发现自己正在讨论分析这种或那种数据的这种或那种方法。以我的经验，经常忽略对统计分析有特殊想法的仔细研究设计（从事生物学/生态学工作，这似乎很普遍）。统计人员经常发现自己陷入僵局，收集的数据不足（或完全错误）。用罗纳德·费舍尔（Ronald Fisher）来解释，他们被迫对数据进行事后检验，这往往导致结论很弱，即使有的话。
我想知道您使用哪些参考来构建成功的研究设计，最好是用于帮助您避免上述陷阱的多种方法（例如t检验，GLM，GAM，排序技术...）。
在关于统计的平均（中位数？）对话中，您经常会发现自己正在讨论分析这种或那种数据的这种或那种方法。以我的经验，经常忽略对统计分析有特殊想法的仔细研究设计（从事生物学/生态学工作，这似乎很普遍）。统计人员经常发现自己陷入僵局，收集的数据不足（或完全错误）。用罗纳德·费舍尔（Ronald Fisher）来解释，他们被迫对数据进行事后检验，这往往导致结论很弱，即使有的话。
我想知道您使用哪些参考来构建成功的研究设计，最好是用于帮助您避免上述陷阱的多种方法（例如t检验，GLM，GAM，排序技术...）。
Answers:
我同意这样的观点，即统计顾问通常在项目后期才被接受，而现在为弥补设计缺陷而为时已晚。的确，许多统计书籍都很少注意研究设计问题。
您说您想要设计“最好用于多种方法（例如t检验，GLM，GAM，排序技术...”）。我认为设计相对独立于统计方法：例如，实验（受试者之间和受试者内部因素）相对于观察性研究；纵向与横截面；等等。为了设计一个好的研究，还需要了解很多与测量，领域特定的理论知识以及领域特定的研究设计原理相关的问题。
在书籍方面，我倾向于看特定领域的书籍。在心理学（我来自哪里）中，这指的是用于测量的心理计量学书籍，一本关于研究方法的书，一本关于统计的书，以及一系列甚至更多领域特定的研究方法的书。您可能想查看“ 研究方法知识库”，以获取社会科学的免费在线资源。
发表的期刊文章也是特定领域最佳实践的良好指南。
总的来说，我想说的是，任何有标题的DOE（实验设计）的书都符合要求（而且有很多）。
对于此类资源，我的经验法则是从Wiki页面开始，特别是对于您的问题，请遵循Ronald A. Fisher的实验设计原则。
但是，更严格的答案将是针对特定领域的（临床试验有大量手册，但是对于小鼠的研究，您可能会选择其他与领域相关的书）
格言地回答，我相信您的学习设计将以完全成熟的形式存在时立即获得成功。在学术界中进行评论的游戏主要是一场学术比赛，它们相互表明他们尚未完全完成这一步骤，例如通过违反假设或在期望的地方省略偏见。如果研究设计是一项技能，那么它就是使您的研究对这些批评家无懈可击的技能。
您的问题很有趣，但恐怕没有简短的答案。据我所知，要全面了解研究设计（无论是实验性的还是观察性的）的唯一方法是阅读您专业领域的文献，然后与学者联系以加倍努力以学习更多知识关于它们的工作原理，以便最终编写自己的研究设计。
在我的领域（欧洲政治学）中，我们通常提供涵盖所有类型研究的“研究设计”课程，但是即使如此，我们仍然错过了重要的趋势并且也对我们的方法缺乏深刻的了解。在学习了至少三门课程之后，我变得坚信，在直接面对现实环境之前，没有任何学术资源可以代替其他学者的学习。
我想您的领域也有这些“方法期刊”，它们对外部人而言可能是无聊的，复杂的，而不是对实际的“研究设计师”有用且有趣的，因此建议您首先开始研究这些文献，最终追踪可能对您在生物学/生态学研究设计方面最有帮助的重复书目项目。Google学术搜索肯定会在几本书上标明“生态研究方法”。
这可能不是您所寻找的100％，但是我可以列举几本涵盖社会科学中定量和定性研究设计的书。（就个人而言，我认为手头有全部选项对设计进行调整非常适合您的研究问题，该领域的现有知识，比较单位以及数据的可访问性。）
Gschwend，T.和Schimmelfennig，F.（编辑）。（2007）。政治学研究设计：如何实践他们的讲道。Houndsmill等：Macmillan。
Leavy，P.（2017年）。研究设计：定量，定性，混合方法，基于艺术和基于社区的参与式研究方法。[Sl]：Guildford。
（与原始问题无关的其他主题，但对于希望进一步了解研究设计的基本逻辑的问题的读者可能有所帮助：关于定性和定量研究模式中研究设计的共性和差异的激烈辩论。第一本书基本上勾勒出定性研究如何，应该并且遵循因果逻辑，第二本书提供了一些“是，但是...”，并有总结和综合的章节。）