课本貌似没有，那看看实践领域吧。
麦肯锡第一个女咨询顾问巴巴拉·明托（Barbara Minto）在金字塔原理（The Minto Pyramid Principle）中提出的一个很重要的原则：相互独立，完全穷尽（MECE，Mutually Exclusive Collectively Exhaustive）。它的意思是，有效把握问题，并解决问题，首先需要将问题分类，这种分类必须做到不重叠、不遗漏。
尽管这是一个管理咨询领域的原则，但事实上在选项设计方面，它也通用。我们遇到的问题是，有哪些框架能够帮助我们确定不重叠、不遗漏呢？
尝试分析提炼一下这样的框架思路，是本文的主要意图。
提到“选项”，必定与选择题有关，选择题的分类有：单选/多选，封闭式/半封闭式。前者只与选项的数量有关，后者涉及到选项的设计，所以这里主要讨论后一种分类。
先看封闭式，粗略下个定义。
封闭式：选项就这些，只能在这些选项中作出选择，比如：你吃饭了吗？正在吃、吃完了、还没吃。
试想一下，选项只有“正在吃”、“吃完了”，会怎样？没错，没吃的用户无从选择。
所以，有了一个选项设计规则“选项必须尽可能覆盖所有可能的方面”。也就是说，在设计选项的时候，“必须知道所有可能的吃饭状态”。
“吃饭状态”包括“有吃”或“没吃”。在“有吃”里面加一个时间维度，可以分为“正在吃”或“吃完了”。所以，可能的吃饭状态包括“正在吃”、“吃完了”、“还没吃”（当然还可以加若干个维度）。封闭式问题的选项设计比较简单，只要从逻辑上分析，能够覆盖所有可能的情况，就可以。
一些例子：
再看半封闭式，也粗略下个定义。
半封闭式：除了给出的选项，还可以选择其他，比如：你认为世界是怎样的？黑的、白的，其他（请注明）。你可以选择其他，然后注明灰的。
为什么会有半封闭呢？
节日快到了，你想送一份礼物给某人，逛商场后发现，兜里的钱，可以买A、B、C、D四件东西中的一件，你觉得对方可能会喜欢A、C、D，但不知道更喜欢哪个，也不知道是否都不喜欢（也许喜欢别的），所以在卡片上，写了一个半封闭问题，让对方填写。问“你喜欢的礼物是什么？”，给出选项“A、C、D、其他（请注明）”。
要做到这些，无非两条路，一是找到我可以买的东西，在里面选择对方可能会喜欢的东西，二是圈定对方可能喜欢的东西，在里面选择我可以买的。
无论走哪条路，都要知道对方可能喜欢的东西。可是，问题本来就是问对方喜欢什么，还没问呢，怎么知道对方喜欢什么呢？
于是硬着头皮，随便选了几个东西，加个其他（请注明），问对方。对方可能说：其他，注明E。这个E是计划之外的，结果可能是跑断腿都找不到，或者预算买不起。
更糟的是，对方可能只选了其他，没注明内容，这个时候就等于白问，只知道你选的对方都不喜欢，但还是不知道要买什么东西作礼物。
理想的情况是，虽然有“其他”，但对方在ACD中作出了心仪的选择。
要对方在ACD中作出心仪的选择，ACD中就必须包含了对方心仪的选择。也就是说，ACD本身需要包含对方喜欢的东西。
正如上面所讲，设计选项的时候，我们不能确定对方喜欢的东西，所以就要求ACD范围内尽可能覆盖所有对方喜欢的东西。
这点与封闭式问题的选项设计规则通用。
封闭式问题的选项设计，上面提过“只要从逻辑上分析，能够覆盖所有可能的情况，就可以”，那么半封闭式问题是否也能从逻辑上推理呢？答案是肯定。
只是，常规逻辑框架（程度/有序/范围）不适用，我们要找到适合的分析框架，才能在框架中作逻辑推理。
分享几个非常有用的框架思路：
上面提到的这些思路，除了可以用在选项设计，还可以用在模型建构。
【触点梳理】
【产品解构】
依惯例，多选题的选项，应该通过开放式问卷，基于用户反馈而制定，但用户反馈与选项设计中间，其中有着非常重要的一环，即：基于某种框架思路，结合被研究的产品/服务/主题的结构，归纳整理用户反馈，才能最后设计出一套有实效的选项。在这点上，选项设计与模型指标设计，其实也是相通的。本文总结分享的正是这一环该如何做。
市场研究，是一门跨学科的交叉科学。模型或框架本身并不是最重要的，隐含在背后的思路以及思路的拓展应用才是最值得我们花时间和精力学习的地方。撰文过程中，再一次对此感悟至深。