統計についての平均的な（中央値？）会話では、このデータまたはそのタイプのデータを分析するこの方法またはその方法について話し合うことがよくあります。私の経験では、統計分析に関して特別な考慮を払った注意深い研究デザインはしばしば無視されます（生物学/生態学で働いている、これは一般的な出来事のようです）。統計学者は、収集されたデータが不十分な（またはまったく間違った）グリッドロックに陥ることがよくあります。ロナルドフィッシャーを言い換えると、彼らはデータについて死後の調査を余儀なくされ、その結果、仮に仮説が立てられたとしても、その結果はより弱いものになります。
上記の落とし穴を回避するのに役立つ幅広い方法（例：t検定、GLM、GAM、オーディネーション手法など）のために、成功した研究デザインを構築するために使用するリファレンスを教えてください。
回答:
統計コンサルタントがプロジェクトの後半に持ち込まれ、設計の欠陥を修正するには遅すぎることが多いという点に同意します。また、多くの統計図書がデザインの問題を研究することにほとんど注意を払っていないのも事実です。
「できれば幅広い方法（t検定、GLM、GAM、オーディネーション手法など）の設計が必要だ」と言います。私は、設計を統計的手法とは比較的独立していると考えています。 ）対観察研究、縦断対横断研究など。優れた研究を設計するために理解する必要がある測定、領域固有の理論的知識、および領域固有の研究設計原理に関連する多くの問題もあります。
本に関しては、ドメイン固有の本を見る傾向があります。心理学（出身）では、これは測定のための心理測定学に関する本、研究方法に関する本、統計に関する本、さらにはドメイン固有の研究方法に関する幅広い本を意味します。社会科学のための無料のオンラインリソースについては、Research Methods Knowledge Baseをチェックしてください。
公開されたジャーナルの記事は、特定のドメインでのベストプラクティスについての良いガイドでもあります。
一般的に、タイトルにDOE（実験計画法）が含まれているすべての本は、法案に適合します（多くあります）。
そのようなリソースの私の経験則は、特にあなたの質問に対して、ウィキページから始めることです、ロナルドA.フィッシャーに続く実験計画の原則に注意してください
しかし、より深刻な答えはドメイン固有です（臨床試験には膨大なマニュアルがありますが、マウスの研究については、おそらく他の分野に関連した本と一緒に行くでしょう）
格言で答えると、あなたの研究デザインは、それが実際に本格的な形で存在するようになるとすぐに成功すると思います。アカデミアで行われるレビューゲームは、主に、たとえば、想定に違反したり、予想されるバイアスを省略したりすることによって、そのステップを完全に完了していないことを互いに示す学者のゲームです。研究デザインがスキルである場合、それはあなたの研究をこれらの批評家に防弾にするスキルです。
あなたの質問は非常に興味深いですが、短い答えはありません。私の知る限り、実験的であれ観察的であれ、研究デザインについて徹底的に学ぶ唯一の方法は、専門分野の文献を読んでから、さらに多くのことを学ぶために学者とつながることでさらに一歩進むことです。最終的には独自の研究デザインを作成するために、それらがどのように機能するかについて。
私の分野（ヨーロッパの政治学）では、あらゆる種類の研究にまたがる「研究デザイン」コースを一般的に提供していますが、それでも重要な傾向を見逃していて、手法についての深い理解が不足しています。これらのコースのうち少なくとも3つを受講した後、実際の環境に直接直面する前に、他の学者からの学習に取って代わる学力はないと確信しました。
あなたの分野にもこれらの「方法ジャーナル」があり、実際の「研究デザイナー」にとって有益で興味深いよりも、面倒で退屈で部外者にとって複雑になる可能性があるので、最初にこの文献を掘り始めることをお勧めします生物学/生態学の研究デザインで最も役立つかもしれない繰り返しの書誌事項を追跡する。Google Scholarは、「生態学の研究方法」という言葉でいくつかの本にフラグを立てています。
これはあなたが探しているものではないかもしれませんが、社会科学における定量的および定性的な研究デザインにまたがるいくつかの本を挙げることができます。（個人的には、研究の質問、フィールドの既存の知識、比較の単位、データのアクセシビリティに設計を適合させるための完全なオプションを手元に用意しておくと非常に役立ちます。）
Gschwend、T.＆＆Schimmelfennig、F.（編著）。（2007）。政治学における研究デザイン：彼らが説教することを実践する方法。ハウンズミル他：マクミラン。
Leavy、P.（2017）。研究デザイン：定量的、定性的、混合手法、芸術ベース、およびコミュニティベースの参加型研究アプローチ。[Sl]：ギルフォード。
（元の質問のトピックからは離れていますが、研究デザインの基礎となるロジックについて詳しく知りたいこの質問の読者に役立つ可能性があります：質的および量的な調査モードにおける研究デザインの共通点と相違点についての壮大な議論。最初の本は基本的に、定性的研究がどのようにして因果関係の論理に従い、そうである必要があり、それに従っているかをスケッチしています。