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# design-research-methodology

## Task Description

基于可行性分析和知识库支撑，设计详细的研究方法和技术路线，确保研究目标的有效达成。

## Prerequisites

- 已完成可行性研究分析
- 已构建研究知识库
- 已确定研究目标和关键问题
- 可访问方法设计模板和最佳实践库

## Task Flow

### Step 1: 研究问题分解

将主要研究目标分解为具体问题：

```yaml
问题分解框架:
核心研究问题: "{{main_research_question}}"

子问题分解:
  - 子问题1: "{{sub_question_1}}"
    类型: "理论验证/实证分析/技术开发"
    难度等级: "高/中/低"
    所需方法: ["方法A", "方法B"]
    
  - 子问题2: "{{sub_question_2}}"
    类型: "{{problem_type}}"
    难度等级: "{{difficulty_level}}"
    所需方法: ["{{required_methods}}"]
```

### Step 2: 方法选择和匹配

为每个子问题选择最适合的研究方法：

1. **数据获取方法**：
   - 实验设计：对照实验、因子实验、响应面实验
   - 调研方法：问卷调查、访谈研究、案例研究
   - 观测方法：现场观测、长期跟踪、自然实验

2. **数据分析方法**：
   - 统计分析：描述统计、推断统计、多元分析
   - 机器学习：监督学习、无监督学习、强化学习
   - 建模仿真：数学建模、计算仿真、系统建模

3. **验证评估方法**：
   - 性能评估：指标体系、基准测试、对比分析
   - 有效性验证：交叉验证、外部验证、专家评审
   - 鲁棒性测试：敏感性分析、压力测试、边界测试

### Step 3: 技术路线设计

设计清晰的技术实施路线：

```yaml
技术路线设计:
阶段1_基础准备:
  任务: ["文献深度分析", "理论框架构建", "工具平台搭建"]
  方法: ["系统综述", "概念建模", "环境配置"]
  输出: ["理论基础文档", "技术平台", "基准数据集"]
  时长: "{{phase1_duration}}"
  
阶段2_方法开发:
  任务: ["算法设计", "原型开发", "初步验证"]
  方法: ["创新设计", "编程实现", "小规模测试"]
  输出: ["核心算法", "原型系统", "初步结果"]
  时长: "{{phase2_duration}}"
  
阶段3_系统集成:
  任务: ["系统集成", "功能完善", "性能优化"]
  方法: ["模块集成", "功能测试", "性能调优"]
  输出: ["完整系统", "功能文档", "性能报告"]
  时长: "{{phase3_duration}}"
  
阶段4_验证评估:
  任务: ["大规模验证", "对比分析", "结果评估"]
  方法: ["实证验证", "基准对比", "效果评估"]
  输出: ["验证结果", "对比报告", "效果评估"]
  时长: "{{phase4_duration}}"
```

### Step 4: 实验设计规划

详细设计实验和验证方案：

1. **实验设计原则**：
   - 对照设置：设置合理的对照组和实验组
   - 变量控制：确定自变量、因变量和控制变量
   - 随机化：避免系统性偏差的随机化策略
   - 重复验证：确保结果可重复性的实验设计

2. **数据收集计划**：
   - 数据来源：明确数据的获取渠道和方式
   - 样本设计：确定样本大小和抽样策略
   - 质量控制：数据质量检查和清洗流程
   - 伦理考虑：数据使用的伦理和隐私保护

3. **评估指标体系**：
   - 核心指标：直接反映研究目标的关键指标
   - 辅助指标：支撑分析的补充性指标
   - 基准标准：用于对比的基准值或竞争方法
   - 统计检验：确定统计显著性的检验方法

### Step 5: 质量保证机制

建立方法实施的质量控制体系：

```yaml
质量保证框架:
过程质量控制:
  - 阶段评审: "每个阶段完成后的质量评审"
  - 同行检查: "关键步骤的同行评议"
  - 文档管理: "完整的过程文档记录"
  
结果质量验证:
  - 内部验证: "团队内部的结果验证"
  - 外部验证: "外部专家的独立验证"  
  - 重复验证: "关键结果的重复实验验证"
  
风险缓解措施:
  - 备选方案: "主要方法失效时的备选方案"
  - 进度监控: "及时发现和处理进度偏差"
  - 质量监控: "持续监控结果质量"
```

## Output Format

使用 `methodology-design-template.yaml` 生成方法设计文档：

```yaml
methodology_design:
  research_framework:
    core_question: "{{main_research_question}}"
    sub_questions: ["{{sub_question_list}}"]
    research_type: "{{research_type}}"
    innovation_points: ["{{innovation_list}}"]
    
  method_selection:
    data_collection: ["{{collection_methods}}"]
    data_analysis: ["{{analysis_methods}}"]
    validation_approach: ["{{validation_methods}}"]
    tools_platforms: ["{{required_tools}}"]
    
  technical_route:
    phases: ["{{phase_definitions}}"]
    dependencies: ["{{phase_dependencies}}"]
    milestones: ["{{key_milestones}}"]
    deliverables: ["{{phase_deliverables}}"]
    
  experimental_design:
    experiment_type: "{{experiment_design_type}}"
    variables: "{{variable_definitions}}"
    sample_design: "{{sampling_strategy}}"
    evaluation_metrics: ["{{metric_definitions}}"]
    
  quality_assurance:
    validation_strategy: "{{validation_approach}}"
    risk_mitigation: ["{{risk_mitigation_plans}}"]
    quality_checkpoints: ["{{quality_gates}}"]
```

## User Interaction Points

1. **方法选择确认**：用户确认或调整研究方法选择
2. **技术路线审查**：用户评估技术路线的合理性
3. **实验设计验证**：用户确认实验设计的科学性
4. **质量标准设置**：用户设定可接受的质量标准

## Quality Checks

- [ ] 研究方法与问题匹配度高
- [ ] 技术路线逻辑清晰可行
- [ ] 实验设计科学严谨
- [ ] 质量保证机制完善
- [ ] 创新点明确且可实现

## Success Criteria

- 方法设计能够有效解决研究问题
- 技术路线具有可操作性
- 实验设计符合科学标准
- 质量控制体系完整可靠

## Output Files

- `methodology-design.yaml` - 方法设计主文档
- `technical-route.md` - 技术路线详细说明
- `experimental-design.md` - 实验设计文档
- `quality-assurance-plan.md` - 质量保证计划