By name: quant-methods description: 定量研究方法审稿技能。用于检查问卷、实验、准实验、回归、结构方程、元分析等研究的方法严谨性与统计报告质量，并输出重大问题/次要问题。
定量方法审查
执行流程
- 先识别文章类型（问卷调查、实验、准实验、元分析等）与因果推断边界。
- 优先审查研究问题与方法匹配度，再审查样本、测量、统计分析与结果解释。
- 先判定是否存在致命方法缺陷，再输出重大问题/次要问题与修改建议。
定量检查清单
- 检查研究设计与因果推断边界（实验、准实验、横断、纵向）。
- 检查样本量、统计功效、抽样偏差和缺失数据处理。
- 检查测量工具的信度/效度报告是否充分。
- 检查统计模型前提、效应量与置信区间是否完整报告。
- 检查多重检验、模型稳健性与敏感性分析是否恰当。
- 检查“统计显著”与“教育意义”是否被混淆。
- 检查问卷题项构建是否与目标构念一致，是否存在题项-构念错配。
分级细则（定量）
- 样本量问题通常归为次要问题；仅在结论几乎不可解释时升级为重大问题。
- 关键构念测量失真（例如仅单一自评测量、缺少必要维度）可列为重大问题。
- 题项构建明显不合理、核心变量操作化失当，可列为重大问题。
效应量口径提示
- 独立样本 t 检验：优先建议补充 Cohen's d。
- 元分析：优先采用 Hedges' g。
- 其他场景允许差异化指标，但需说明口径与理由。
输出限制
- 只输出问题与建议，不输出接收/拒稿/大修/小修结论。
- 证据不足时明确标注缺失的统计报告项。