轻量统计分析
概述
把最常见的统计动作变成一句话命令：均值方差分布、两变量相关性。适合先快速摸数据再决定是否上重模型。
何时使用
- 快速看数据分布与基本统计
- 判断两列变量是否相关
- 报告前的探索性分析
快速使用
# 描述统计（含偏度/峰度；加 -j 输出 JSON）
python3 scripts/stats_helper.py describe 数据.csv -c 销售额
python3 scripts/stats_helper.py describe 数据.csv -j
# 两列相关（Pearson）
python3 scripts/stats_helper.py corr 数据.csv 广告费 销售额
# 正态性检验 / t 检验
python3 scripts/stats_helper.py normality 数据.csv -c 销售额
python3 scripts/stats_helper.py ttest 数据.csv 实验组 对照组
# 单因素方差分析（分组是否有显著差异）
python3 scripts/stats_helper.py anova 数据.csv 得分 组别
# 卡方独立性检验（两分类变量是否相关）
python3 scripts/stats_helper.py chi2 数据.csv 性别 是否购买
# 非参数两样本（不满足正态/方差齐时替代 t 检验）
python3 scripts/stats_helper.py mwu 数据.csv 实验组 对照组
# 配对非参数（替代配对 t 检验）
python3 scripts/stats_helper.py wilcoxon 数据.csv 前测 后测
# 线性回归（可多自变量）
python3 scripts/stats_helper.py linreg 数据.csv 销售额 广告费 客流量
# 信度系数 Cronbach α（量表内部一致性）
python3 scripts/stats_helper.py cronbach 数据.csv Q1 Q2 Q3 Q4
依赖安装
# 提示：脚本用相对路径 scripts/，请先 cd 到本技能目录再运行
python3 -m pip install pingouin pandas
常见错误 / 注意
- 依赖 scipy/numpy/pandas，安装体积适中但非重 ML 框架
- 已含 describe/corr/normality/ttest/anova，新增 chi2(卡方独立性)/mwu(非参数两样本)/wilcoxon(配对非参数)/linreg(线性回归)/cronbach(信度) 五类检验，JSON 输出便于程序化集成
- 中文列名需源文件编码为 UTF-8
实测验证（v0.1.0）
- 核心依赖：
pingouin - 安装体积：🔴 383.4 MB（依赖闭包实测，重量级）
- 环境要求：依赖 scipy / statsmodels / scikit-learn / pandas，安装体积最大（约 383MB），但纯 CPU 无 GPU 要求。
- 单元测试：
python3 -m unittest tests.test_...（须 cd 到本技能目录运行） - CLI 冒烟：已通过端到端实测
已验证行为
- ✅ describe：描述统计（含偏度/峰度）
- ✅ corr：相关性（含 p 值与置信区间）
- ✅ normality：Shapiro-Wilk 正态性检验
- ✅ ttest：t 检验（含 Cohen's d 效应量）
- ✅ anova：单因素方差分析（含 F 值与 p 值）
- ✅ chi2：卡方独立性检验（含期望/观测/统计量 DataFrame）
- ✅ mwu：非参数两样本 Mann-Whitney U 检验（正态/方差齐性不满足时的 t 检验替代）
- ✅ wilcoxon：配对样本 Wilcoxon 检验（配对 t 检验替代）
- ✅ linreg：线性回归（支持多自变量，自动加截距，返回系数/标准误/p 值/R²）
- ✅ cronbach：Cronbach α 信度系数（量表内部一致性）
- ✅ 所有子命令支持 -j/--json 输出
已知边界 / 坑
- ⚠️ pingouin 没有 describe()，描述统计由 pandas 提供，推断统计才用 pingouin
- ⚠️ 样本量 ≤4 时 power 估计返回 NaN，属正常告警
