概述

当用户需要为研究设计统计分析方法时，本技能根据研究问题与数据类型，产出统计分析方案（推荐检验/模型、前提假设、功效与样本量、多重比较校正），不含代码执行。

触发词

统计分析、统计方案、统计方法、用什么检验、功效分析、样本量计算

工作流

1. 明确研究问题与变量类型（连续/分类、单/多组）。
2. 匹配适当检验或模型（t/ANOVA/回归/非参）。
3. 列出前提假设与诊断方法。
4. 估算所需样本量与功效（占位参数）。
5. 说明多重比较校正策略。
6. 输出统计方案 md。

产出物（生成即用·统计方案）

# 统计分析方案 · {研究问题}

## 1. 变量与数据类型
- 因变量：类型
- 自变量：类型/分组

## 2. 主分析
- 方法：
- 前提假设：正态/方差齐/独立
- 假设诊断：

## 3. 样本量与功效
- 效应量：
- 目标功效 0.8，α=0.05 → 估算 n：

## 4. 多重比较
- 校正方法（Bonferroni / FDR）：

## 5. 敏感性分析

使用示例

输入：两组连续变量比较 → 产出 t 检验方案含正态诊断与功效估算。

红线（必须遵守）

• 检验须与数据类型匹配，不推荐不匹配方法。
• 样本量参数为占位，须用户按真实效应量重算。
• 不暗示 p-hacking，强调预注册与校正。

大白话说明

你数据采集前要先定分析方法，我告诉你该用哪个检验、样本量够不够、怎么校正，避免事后乱选。