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orchestrating-mixed-methods

orchestrating-mixed-methods

github.com/timlai666数据与数据库075 次安装2 天前更新
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关于 orchestrating-mixed-methods

该 skill 指导研究者围绕共同研究问题整合质性与量化证据,适用于研究设计、分析、文献综述和创新应用。它根据问题与资料依赖选择分析顺序,并要求两类发现相互修正、明确呈现矛盾与证据限制。

主要功能

  1. 01质性与量化分析排序
  2. 02研究问题与证据对齐
  3. 03跨阶段调整取样与变量
  4. 04整合一致、互补与矛盾发现
  5. 05区分结论与待检验方案

适用场景

  1. 01设计结合访谈与问卷的研究
  2. 02用访谈解释数据中的趋势或异常
  3. 03综合文献中的质性与量化证据
  4. 04依据证据提出待验证的应用方案

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/timlai666/skills --skill orchestrating-mixed-methods

安装后在 Claude Code 中输入/orchestrating-mixed-methods确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

agents/
openai.yaml
references/
01-routing-rules.md
02-sequencing-and-integration.md
03-validation-scenarios.md

详细介绍

来自项目 README

Orchestrating Mixed Methods

Overview

整合質性與量化研究,支援研究設計、資料分析、文獻探討、證據綜整與創新應用。 質性分析協助理解需求、情境、動機與尚未定義的問題,量化分析協助檢查規模、 差異、趨勢與效果。兩者的發現要互相影響,共同回答研究問題。

依研究問題採用質性先行、量化先行或同步分析。順序是達成整合的安排, 交付重點是整合如何支持研究結論、改善研究設計或形成應用方向。

Input Contract

從使用者的要求與現有資料確認:

  • 研究目的:要理解、解釋或檢驗的問題,以及本輪交付範圍。
  • 質性證據:訪談、觀察、案例或文獻中的質性發現,含來源與適用對象。
  • 量化證據:問卷、行為數據、實驗或文獻中的量化結果,含定義、樣本與期間。
  • 限制:指定方法、資料使用範圍、資源與時程。

可從上下文取得的資訊不重問。缺口會影響研究方向時才詢問,其餘先用可取得的 證據推進,標示假設與待補部分。只有研究計畫的任務,交付設計即可。

Workflow

1. 確定兩種分析要共同回答的問題

把研究目的轉成可研究的問題,說明質性與量化各自提供什麼,以及哪個判斷需要 兩者整合。避免分別做完兩份分析後,才尋找表面相似的結論。

使用者明確限制只用單一方法時,依限制完成本輪工作,說明因此尚未處理的問題。 若補充另一方法有必要,可提出建議,但不自行擴大執行範圍。

2. 安排分析順序
安排適用情況兩種分析如何銜接
質性先行 mixed-qual-first需求或概念尚未釐清先釐清概念與假設,再轉成量化可檢驗的問題
量化先行 mixed-quant-first已有可定位差異、趨勢或異常的數據先找出值得探究的現象,再用質性資料探究情境與可能解釋
同步分析 mixed-parallel兩類資料可各自分析同一問題,無須等待另一方定義問題分析後對照一致、矛盾與互補處,再修正整合解讀

依問題與資料的依賴關係選擇,不因資料有數字就自動量化先行。 難以判斷順序或只有一類資料時,讀 分析安排。

3. 執行並互相修正

依需要使用訪談整理、編碼、主題分析、描述統計、比較或實驗分析等能力。 從當前可用工具與 skills 選擇能完成工作的組合。文獻探討與跨研究整合時,讀 證據整合 的文獻段落。

前一階段的結果應實際改變下一階段的取樣、問題、變項或候選方案。 後一階段若不支持原先解讀,回頭修正解讀或方案。需要具體銜接做法時,讀 階段銜接與整合。

只有一類證據時,先完成可執行部分,交代另一階段所需資料與補充方式。 清楚區分混合研究計畫、目前完成的分析與尚待檢驗的想法。

4. 整合成符合研究目的的成果

對照兩類發現,說明哪些一致、哪些互補、哪些矛盾,以及這如何改變問題理解。 依任務形成研究結論、研究缺口、修訂後的研究設計,或創新洞察與候選方案。 提出後續驗證時,交代它要解決哪個尚未確定的判斷。

有矛盾時,檢查樣本、期間、定義、測量方式與群體差異。無法解決的矛盾保留在 結論中,說明它限制了哪個判斷,以及哪項補充證據能協助釐清。

按需要搭配 ultrathink

使用者明確指定,或研究設計有重要取捨、證據衝突涉及不同解釋、關鍵假設待檢查時,若 ultrathink 可用,載入其主檔,依它的規則選用相關方法與複核。 本 skill 負責質性與量化的銜接和整合,ultrathink 協助檢查問題、假設、替代 解釋與推論。把具體疑點及相關證據交給它,再將檢查結果用來修正研究工作。

使用者未指定且沒有實質疑點時不額外啟用。ultrathink 不可用時,依現有證據與工具完成可做的 分析,交代尚未解決的問題。兩個 skill 維持獨立,不互相要求反覆載入。

Output Contract

交代分析安排與理由、證據來源、整合方式及目前完成的部分,再依任務交付:

任務主要成果
研究設計研究問題、取樣與資料蒐集、兩類分析及整合計畫
資料分析與研究主要發現、整合結論、成立條件與未解決問題
文獻探討可追溯來源的證據綜整、差異與研究缺口
創新應用證據支持的機會、候選方案與驗證方式

只要求計畫時,不填入尚未取得的研究結果。

可用短文或表格,不要求兩種分析篇幅相等。只有使用者或實際下游工具需要時, 才使用結構化格式,欄位依接收者需求決定。

Quality Rules

  • 分析結論須能追溯證據。清楚區分觀察、推論與新提出的方案。
  • 說明整合如何影響研究判斷,不能只並列兩份摘要。
  • 訪談提及次數只能描述該份資料,不能自行推論整體市場比例。
  • 數值差異與受訪者的解釋都不自動構成因果證明。
  • 沒有分析兩類證據時,不宣稱完成混合分析或交叉驗證。
  • 創新方案是待檢驗的提議,除非已有適當效果證據,不能宣稱成效已獲證實。
  • 不以平均、投票或模糊措辭掩蓋證據矛盾。

References

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