随着科研实践的变化，越来越多的研究成果已经不再只体现在“论文文本”本身。数据共享、代码复现、软件工具和标准化量表，正在成为科研可重复性与透明度的重要组成部分。
也正因为如此，APA 第七版首次用较大篇幅，系统规范了 Data Sets, Software, and Tests 的引用方式。这一部分内容，对很多作者来说并不陌生，却极容易“写得不规范”：该不该列入参考文献？需不需要 DOI？是不是只在正文提一下就够了？这些问题，如果判断不清楚，很容易在投稿后被编辑或审稿人指出。
本期AJE将逐一拆解这三类文献的使用边界与引用写法。
Data Sets（数据集）
APA 明确指出，规范引用数据集本身，就是科研诚信的一部分。数据引用不仅有助于他人发现和复用数据，也能明确承认数据创建者的学术贡献 。
什么时候需要引用数据集？
APA 建议，在以下两种情况下，应当为数据集提供正文引用 + 参考文献条目：
- 你对公开存档的数据进行了二次分析
- 你在当前论文中首次公开并存档了自己的研究数据
换句话说：
只要数据本身是研究对象或研究结果的重要组成部分，就应当被当作独立文献来引用。
数据集引用中的关键判断点
在具体写 reference 时，需要注意几个核心要素 ：
- 日期
- 已发布数据：使用发表年份
- 未发布数据：使用数据收集的年份或年份区间
- 版本号
- 如存在版本号，必须在标题后用圆括号标出
- 方括号说明
- 可灵活使用，如 [Data set]、[Data set and code book]
- 来源（source）
- 已发布数据：提供发布或存档机构
- 未发布数据：如已知，可提供大学或机构名称
- 检索日期
- 仅在数据会持续变化时才需要（如仍在收集中）
图源：APA官网
已发布数据集
示例：
D’Souza, A., & Wiseheart, M. (2018). Cognitive effects of music and dance training in children (ICPSR 37080; Version V1) [Data set]. ICPSR. https://doi.org/10.3886/ICPSR37080.v1
National Center for Education Statistics. (2016). Fast Response Survey System (FRSS): Teachers’ use of educational technology in U.S. public schools, 2009 (ICPSR 35531; Version V3) [Data set and code book]. National Archive of Data on Arts and Culture. https://doi.org/10.3886/ICPSR35531.v3
Pew Research Center. (2018). American trends panel Wave 26 [Data set]. https://www.pewsocialtrends.org/dataset/american-trends-panel-wave-26
未发表的原始数据
当数据尚未通过任何公开平台发布，但你仍需要在论文中引用时，应当明确标注其状态。
示例：
Baer, R. A. (2015). [Unpublished raw data on the correlations between the Five Facet Mindfulness Questionnaire and the Kentucky Inventory of Mindfulness Skills]. University of Kentucky.
Oregon Youth Authority. (2011). Recidivism outcomes [Unpublished raw data].
APA 特别说明 ：
- 若数据集没有正式标题，应在方括号中给出描述性说明
- 若数据来源已知（如大学或部门），应在 reference 末尾标出
软件、应用程序与实验设备
在科研论文中，“是否需要引用软件”是一个被频繁误解的问题。APA 第七版在这一节给出了非常清晰、也非常实用的界定。
图源：APA官网
图源：APA官网
不需要引用的情况
以下情况通常不需要列入参考文献，只需在正文中提及名称（必要时加版本号）即可 ：
- 常见办公软件：Microsoft Word、Excel、PowerPoint
- 常见统计软件：SPSS、R、SAS
- 常见社交媒体与调查平台：Facebook、Instagram、Qualtrics
- 编程语言本身：Java、Python
例如：
Data were analyzed with IBM SPSS Statistics (Version 25).
需要引用的情况
当出现以下情形时，应提供正文引用 + 参考文献条目：
- 你引用或改写了软件文档内容
- 软件、应用或设备并非常见工具，读者可能不熟悉
- 使用的是专业设备或有限分发的软件
软件
示例：
Borenstein, M., Hedges, L., Higgins, J., & Rothstein, H. (2014). Comprehensive meta-analysis (Version 3.3.070) [Computer software]. Biostat. https://www.meta-analysis.com/
注意要点：
- 软件名称在 reference 中使用斜体
- 年份对应所使用版本的发布时间
- 作者与出版者相同，则不重复列出
实验设备或仪器
示例：
SR Research. (2016). Eyelink 1000 plus [Apparatus and software]. https://www.sr-research.com/eyelink1000plus.html
Tactile Labs. (2015). Latero tactile display [Apparatus]. http://tactilelabs.com/products/haptics/latero-tactile-display/
APA 说明 ：
- 若设备包含软件，应在方括号中同时标注
- 若型号未出现在标题中，应在标题后补充型号信息
- 作者与出版者一致时，省略出版者
移动应用
示例：
Epocrates. (2019). Epocrates medical references (Version 18.12) [Mobile app]. App Store. https://itunes.apple.com/us/app/epocrates/id281935788?mt=8
移动应用中的参考条目
示例：
Epocrates. (2019). Interaction check: Aspirin + sertraline. In Epocrates medical references (Version 18.12) [Mobile app]. Google Play Store. https://play.google.com/store/apps/details?id=com.epocrates&hl=en_US
测验、量表与测量工具
在心理学、教育学、医学和社会科学领域，量表和测试工具的引用几乎是不可避免的。APA 第七版在这一节中强调了一个优先原则：如果存在支持文献（如手册或原始论文），应优先引用支持文献，而不是直接引用测试本身。
图源：APA官网
量表或测验手册
示例：
Tellegen, A., & Ben-Porath, Y. S. (2011). Minnesota Multiphasic Personality Inventory–2 Restructured Form (MMPI-2-RF): Technical manual. Pearson.
直接引用测验本身
仅在没有任何手册或支持文献可引用时，才可采用这种方式。
示例：
Project Implicit. (n.d.). Gender–Science IAT. https://implicit.harvard.edu/implicit/takeatest.html
测试数据库记录
当你使用的是测试数据库中独有的描述性或管理信息时，应引用数据库记录本身。
示例：
Alonso-Tapia, J., Nieto, C., Merino-Tejedor, E., Huertas, J. A., & Ruiz, M. (2018). Situated Goals Questionnaire for University Students (SGQ-U, CMS-U) [Database record]. PsycTESTS. https://doi.org/10.1037/t66267-000
Cardoza, D., Morris, J. K., Myers, H. F., & Rodriguez, N. (2000). Acculturative Stress Inventory (ASI) (TC022704) [Database record]. ETS TestLink.
APA 指出 ：如果你并未使用数据库记录中的独有信息，而只是使用量表本身，应优先引用其支持文献。
最后
如果我们用一句话来总结的话，本章的核心思想是：：凡是对研究结论具有实质支撑作用的“研究工具”，都应当被当作可引用的学术对象来对待。只要你在写作时先想清楚三件事——
- 数据是否独立使用？
- 工具是否为研究关键组成部分？
- 是否存在更权威的支持文献？
就几乎不会在这一部分的引用规范上出错。AJE祝您科研顺利，继续关注我们下一期的解析内容。
