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POQ论文投稿审稿指南

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291
本指南基于Public Opinion Quarterly (POQ)的同行评审流程，帮助研究人员从投稿前就系统性地评估稿件的学术成熟度。它详细涵盖了双盲评审要求、严格的调查方法论标准（如AAPOR披露和总调查误差TSE），以及如何准备代码和数据以应对审稿人提出的挑战，确保论文具备极高的发表潜力。
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调查设计与误差测量

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307
本指南旨在帮助用户全面审计调查研究的方法论，重点聚焦于“总调查误差”（TSE）框架。它提供了详细的步骤，指导用户严谨地论证调查数据的每一个方法学要素，包括覆盖面、抽样、非响应、权重和测量等，以达到顶级学术期刊（如POQ）的最高标准。适用于提升研究的科学性和可信度。
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POQ调查数据图表规范化

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
303
本技能指导用户为学术期刊（如POQ）创建严谨、自包含的调查数据表格和图表。它确保所有视觉数据显示准确报告了设计偏差、权重调整以及基础样本量(N)，满足经验调查研究的高标准要求。
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POQ适用性与投稿框架指导

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240
本技能旨在帮助用户判断其研究项目是否符合《公共意见季刊》(POQ)的发表标准。它要求贡献必须是理论机制的突破、对当前公众舆情的深入分析或调查方法的改进，而非简单的调查结果总结。使用它来对研究范畴和理论框架进行压力测试。
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学术数据透明与复制标准指南

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475
本指南详细阐述了学术期刊提交稿件的严格数据透明和可复现性要求。它指导作者完成两大核心任务：一是系统性地提供方法学披露要素（Appendix A），二是构建完整的复制包。作者必须确保所有发表的表格和图表都能通过在永久数据仓库中提交的数据和代码进行准确重现，这必须在排版前完成。
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学术研究透明与可重复性

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392
本指南详细阐述了学术出版物（特别是包含原始数据或元科学的论文）必须遵循的开放科学和可重复性标准。它指导作者执行数据预存、协议预注册和计算信度报告等关键步骤，确保整个研究过程具有高度可审计性。
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高标准数据分析与报告规范

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本指南旨在阐述顶级心理科学期刊所需的严谨数据分析和报告标准。它强调研究必须超越单纯的p值报告，转而报告带置信区间的效应量，并要求对数据排除、实验条件进行完整披露，同时清晰区分确证性与探索性发现，以提高研究的科学性和可重复性。
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科学研究开放与透明化指南

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202
本指南详细介绍了现代学术出版，尤其是心理学领域，所要求的开放科学标准。内容涵盖了数据和材料的开放存储（需附DOI）、撰写研究透明度声明、链接预注册状态以及合理处理豁免权等关键实践，帮助作者确保稿件达到顶尖期刊所需的复现性和专业性。
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顶刊投稿评审流程与优化指南

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209
本指南详细阐述了顶级心理学期刊的投稿评审标准，重点涵盖研究结果的稳健性、数据透明度以及预注册质量。它帮助作者在投稿前进行模拟测试，预判常见的拒稿原因，并优化论文结构，提高稿件的发表成功率。
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严谨的统计研究设计规划

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447
本技能指导用户规划严谨的心理学研究设计，确保研究符合高标准的学术要求。它详细介绍了功效分析、样本量合理性论证和预注册流程的最佳实践。适用于研究项目启动或撰写预分析计划阶段，旨在确保研究设计具备高水平的严谨性和透明度。
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元分析纳入与编码规范

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499
本技能指导在进行元分析时，如何科学、透明地确定研究纳入标准和数据编码流程。它强调预先制定纳入/排除准则、构建详细代码手册、进行双重编码，并计算编码者间信度（如Kappa、ICC），以此确保研究综合结果的可靠性和可重复性。
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心理学荟萃分析方法论

psychbull-meta-analysis-methods
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本指南提供了严谨的统计学方法，用于学术界进行荟萃分析。它涵盖了标准化效应量（如Hedges' g、对数几率比）的计算、选择合适的模型（默认使用随机效应或多层次模型），并准确量化研究间的异质性（Q, I², τ², 和预测区间）。确保分析达到顶级心理学期刊的最新标准。
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