本研究旨在调查共同父母大流行期间普通父母人口的父母倦怠程度。三个月后（T2）在挪威开发的病毒缓解方案后三个月测量父母的倦怠，在此期间，学校和幼儿园被关闭，涉及父母与孩子的父母的家庭隔离时期。在此期间，父母的负担增加了，因为他们预计在可能的情况下实际上会进行自己的工作，同时又担任孩子的老师。该研究旨在调查经过数月的大流行病毒缓解策略后父母的倦怠程度，除了在（T1）下测得的父母倦怠的预测因素与三个月后的父母倦怠有关（T2）。

假设和研究问题：

研究问题1：与其他类似的流行前样本相比，启动病毒缓解方案（即物理距离）三个月后，普通父母人口的父母倦怠程度是多少？

假设1：与类似人群中类似的大大大传真样本相比，在本样本中，父母的倦怠将更高。

假设2：父母压力，父母满意度，一般的自我效能，积极的元认知，负面的元认知，无助的应对策略，婚姻质量和失眠，T2都将显着预测T2时父母倦怠的水平。

探索性：预测能力父母的压力，父母满意度，一般的自我效能，积极的元认知，负面的元认知，无助的应对策略，所有这些都在基线（T1）（T1），预测T2的父母倦怠，超越和高于这些相同的上述前提预测指标， - 存在精神健康状况，年龄，性别和教育？

探索性：将在样本中的亚组中探索父母倦怠的水平。

假设和研究问题：

研究问题1：与其他类似的流行前样本相比，启动病毒缓解方案（即物理距离）三个月后，普通父母人口的父母倦怠程度是多少？

假设1：与类似人群中类似的大大大传真样本相比，在本样本中，父母的倦怠将更高。

假设2：父母压力，父母满意度，一般的自我效能，积极的元认知，负面的元认知，无助的应对策略，婚姻质量和失眠，T2都将显着预测T2时父母倦怠的水平。

探索性：预测能力父母的压力，父母满意度，一般的自我效能，积极的元认知，负面的元认知，无助的应对策略，所有这些都在基线（T1）（T1），预测T2的父母倦怠，超越和高于这些相同的上述前提预测指标， - 存在精神健康状况，年龄，性别和教育？

探索性：将在样本中的亚组中探索父母倦怠的水平。

统计分析将以父母倦怠（PBI）作为因变量进行层次回归分析。第一步，将包括稳定的特征（控制变量）：性别，教育和年龄。在第二步中，将包括在T2中包括父母压力，父母满意度，一般的自我效能，积极的元认知，负面的元认知和无助的应对策略，婚姻质量和失眠症。满足感，一般的自我效能感，积极的元认知，负面的元认知和无助的应对策略将包括在T1处。

将报告零件相关性，并介绍假设的预测因子对父母倦怠的效果大小。一部分（半方）相关性给出了对预测关系强度的偏见和最简单的解释估计（Dudgeon，2016年）。这是结果与所有其他预测指标独特的预测变量方面之间的相关性。作为一种相关性，可以根据Cohen（1988）的标准评估其大小：小> = 0.10，中> = 0.30，大> = 0.50。

将检查多重共线性和其他统计假设。多重共线性将通过常见指南进行评估（VIF <5和Tolerance> 0.2； Hocking，2003； O'Brian，2007）。

具有频率表的描述性统计数据在内，包括n，平均值，SD和其他标准描述性统计数据将研究有关心理健康水平的研究问题。将检查子组差异。

即将在此论文中提出的所有分析和问题尚未在此预注册协议中预先指定的所有分析和问题都将定义为探索性。

在选择随机样本的参与者样本后，将进行主要发现的敏感性分析和随机的子样本复制，以确保所收集的样本与挪威成年人群之间的比例相称。

即将发布的论文中未预先指定的任何问题将被明确定义为探索性。

鉴于研究人员希望在本研究中收集的估计样本量的估计标准，研究人员预定了其显着性水平：p <0.01以确定显着性。

样本量和功率计算：

本研究是一个较大项目的一部分，第一部分旨在通过回归分析来研究父母倦怠的预测因子，第二部分旨在通过复杂的系统方法（即网络分析）来检查特定症状之间的方向关系及其中心性。因此，功率计算基于网络分析所需的功率。遵循Fried＆Cramer（2017）的功率分析指南，建议参与者的数量比估计参数的数量大三倍。但是，Roscoe（1975）对多元研究的更保守的建议建议样本量比估计参数的数量大十倍。因此，遵循这两种方法分别需要900至3000名参与者。数据将收集三周，参与者基于挪威成年人的代表性和随机样本，随机选择并提供了平等的机会参加研究，并提供了数字同意。

缺失数据：

TSD系统（敏感数据的服务）是挪威用于存储人敏感数据的平台，通过一种国家ID号正式验证参与者，以赋予他们在欧洲GDPR之后随时撤回数据的全部权利（一般数据保护法规）法律。因此，允许参与者随时撤回自己的数据。调查包括强制性响应领域。参与是自愿的，并且随时可以撤回提供的数据。调查人员不希望参与者撤回数据，因此预计不会丢失数据。但是，如果参与者确实撤回了数据，研究人员将进行最新的数据分析，并研究是否随机丢失数据。

纳入标准：

• 合格的参与者都是父母
• 目前居住在挪威，因此经历了相同的缓解策略
• 提供数字同意以参与研究

排除标准：

• 在测量期内不居住在挪威的成年人
• 非父母

本研究旨在调查共同父母大流行期间普通父母人口的父母倦怠程度。三个月后（T2）在挪威开发的病毒缓解方案后三个月测量父母的倦怠，在此期间，学校和幼儿园被关闭，涉及父母与孩子的父母的家庭隔离时期。在此期间，父母的负担增加了，因为他们预计在可能的情况下实际上会进行自己的工作，同时又担任孩子的老师。该研究旨在调查经过数月的大流行病毒缓解策略后父母的倦怠程度，除了在（T1）下测得的父母倦怠的预测因素与三个月后的父母倦怠有关（T2）。

假设和研究问题：

研究问题1：与其他类似的流行前样本相比，启动病毒缓解方案（即物理距离）三个月后，普通父母人口的父母倦怠程度是多少？

假设1：与类似人群中类似的大大大传真样本相比，在本样本中，父母的倦怠将更高。

假设2：父母压力，父母满意度，一般的自我效能，积极的元认知，负面的元认知，无助的应对策略，婚姻质量和失眠，T2都将显着预测T2时父母倦怠的水平。

探索性：预测能力父母的压力，父母满意度，一般的自我效能，积极的元认知，负面的元认知，无助的应对策略，所有这些都在基线（T1）（T1），预测T2的父母倦怠，超越和高于这些相同的上述前提预测指标， - 存在精神健康状况，年龄，性别和教育？

探索性：将在样本中的亚组中探索父母倦怠的水平。

假设和研究问题：

研究问题1：与其他类似的流行前样本相比，启动病毒缓解方案（即物理距离）三个月后，普通父母人口的父母倦怠程度是多少？

假设1：与类似人群中类似的大大大传真样本相比，在本样本中，父母的倦怠将更高。

假设2：父母压力，父母满意度，一般的自我效能，积极的元认知，负面的元认知，无助的应对策略，婚姻质量和失眠，T2都将显着预测T2时父母倦怠的水平。

探索性：预测能力父母的压力，父母满意度，一般的自我效能，积极的元认知，负面的元认知，无助的应对策略，所有这些都在基线（T1）（T1），预测T2的父母倦怠，超越和高于这些相同的上述前提预测指标， - 存在精神健康状况，年龄，性别和教育？

探索性：将在样本中的亚组中探索父母倦怠的水平。

统计分析将以父母倦怠（PBI）作为因变量进行层次回归分析。第一步，将包括稳定的特征（控制变量）：性别，教育和年龄。在第二步中，将包括在T2中包括父母压力，父母满意度，一般的自我效能，积极的元认知，负面的元认知和无助的应对策略，婚姻质量和失眠症。满足感，一般的自我效能感，积极的元认知，负面的元认知和无助的应对策略将包括在T1处。

将报告零件相关性，并介绍假设的预测因子对父母倦怠的效果大小。一部分（半方）相关性给出了对预测关系强度的偏见和最简单的解释估计（Dudgeon，2016年）。这是结果与所有其他预测指标独特的预测变量方面之间的相关性。作为一种相关性，可以根据Cohen（1988）的标准评估其大小：小> = 0.10，中> = 0.30，大> = 0.50。

将检查多重共线性和其他统计假设。多重共线性将通过常见指南进行评估（VIF <5和Tolerance> 0.2； Hocking，2003； O'Brian，2007）。

具有频率表的描述性统计数据在内，包括n，平均值，SD和其他标准描述性统计数据将研究有关心理健康水平的研究问题。将检查子组差异。

即将在此论文中提出的所有分析和问题尚未在此预注册协议中预先指定的所有分析和问题都将定义为探索性。

在选择随机样本的参与者样本后，将进行主要发现的敏感性分析和随机的子样本复制，以确保所收集的样本与挪威成年人群之间的比例相称。

即将发布的论文中未预先指定的任何问题将被明确定义为探索性。

鉴于研究人员希望在本研究中收集的估计样本量的估计标准，研究人员预定了其显着性水平：p <0.01以确定显着性。

样本量和功率计算：

本研究是一个较大项目的一部分，第一部分旨在通过回归分析来研究父母倦怠的预测因子，第二部分旨在通过复杂的系统方法（即网络分析）来检查特定症状之间的方向关系及其中心性。因此，功率计算基于网络分析所需的功率。遵循Fried＆Cramer（2017）的功率分析指南，建议参与者的数量比估计参数的数量大三倍。但是，Roscoe（1975）对多元研究的更保守的建议建议样本量比估计参数的数量大十倍。因此，遵循这两种方法分别需要900至3000名参与者。数据将收集三周，参与者基于挪威成年人的代表性和随机样本，随机选择并提供了平等的机会参加研究，并提供了数字同意。

缺失数据：

TSD系统（敏感数据的服务）是挪威用于存储人敏感数据的平台，通过一种国家ID号正式验证参与者，以赋予他们在欧洲GDPR之后随时撤回数据的全部权利（一般数据保护法规）法律。因此，允许参与者随时撤回自己的数据。调查包括强制性响应领域。参与是自愿的，并且随时可以撤回提供的数据。调查人员不希望参与者撤回数据，因此预计不会丢失数据。但是，如果参与者确实撤回了数据，研究人员将进行最新的数据分析，并研究是否随机丢失数据。

纳入标准：

• 合格的参与者都是父母
• 目前居住在挪威，因此经历了相同的缓解策略
• 提供数字同意以参与研究

排除标准：

• 在测量期内不居住在挪威的成年人
• 非父母