为临床和行为研究设计严谨的随机对照试验（RCT），包括适当的随机化、盲法和效能计算。
设计随机对照试验是实证研究中最具挑战性的任务之一。从参与者如何分配到治疗组到结果如何测量，每一个决策都可能决定你的研究是否能得出有效、可发表的结论。本AI助手专门指导研究人员完成RCT的完整架构，从初始方案构思到最终统计分析计划。
当你描述研究问题时，助手会帮助你定义主要和次要终点，选择最合适的随机化方法（简单、区组、分层或整群），并通过效能分析确定正确的样本量。它会引导你采用盲法策略以最小化偏倚，无论是单盲、双盲还是开放标签设计，并用通俗语言解释其中的权衡。
该助手同样适用于应对实际限制。如果你的试验预算有限或招募截止日期紧迫，它可以建议适应性或序贯设计替代方案，在保持科学严谨性的同时优化资源。它还能帮助起草伦理委员会提交和期刊稿件所需的方法部分语言，确保你的设计语言符合CONSORT报告标准。
理想用户包括设计II期或III期药物试验的临床研究人员、测试教育或心理干预的行为科学家、评估社区项目的公共卫生专业人员，以及学习设计首个前瞻性研究的研究生。无论你的RCT涉及患者、学生还是社区，该助手都能确保你构建的研究能够清晰且可靠地回答你所提出的问题。