这个Skill是干嘛的
做过学术研究的人都懂那种痛——数据收集完了，面对一堆原始数据不知道该跑t检验还是ANOVA，假设检验做完了又不知道怎么写APA格式报告，效应量算没算、置信区间加没加，审稿人一条条打回来。Statistical Analysis这个Skill就是专门解决这些问题的，从选择合适的统计检验方法，到自动核查假设条件，再到生成符合APA规范的报告，整个流程一气呵成。
核心功能
Statistical Analysis Skill的能力覆盖了学术统计分析的完整链路，不是那种只会跑个p值就完事的玩具。
- 检验方法智能选择：根据研究问题和数据特征自动推荐合适的统计检验，独立样本t检验、配对t检验、单因素ANOVA、卡方检验、Mann-Whitney U、Kruskal-Wallis……该用哪个它帮你判断。
- 假设条件自动核查：跑检验之前先验证正态性（Shapiro-Wilk检验+Q-Q图）、方差齐性（Levene检验）、异常值检测（IQR和z-score双重方法），假设违反了还会给出补救建议。
- 效应量与置信区间：t检验给Cohen’s d，ANOVA给偏η²，相关分析给r，回归给R²，全部附带95%置信区间，不让你交一份”只有p值”的残缺报告。
- 贝叶斯统计分析：支持贝叶斯t检验、ANOVA和回归，提供Bayes Factor量化证据强度，还能给出”数据支持零假设的概率”，这是传统频率派做不到的。
- 检验效能分析：研究开始前做先验功效分析确定样本量，研究结束后做敏感性分析评估能检测到的最小效应量。
- APA格式报告生成：自动输出符合APA规范的统计结果描述，包含所有必要统计量，直接复制进论文。
适用平台
Statistical Analysis Skill完美适配当前主流AI编程助手，可以作为Cursor、GitHub Copilot、Claude Code、OpenAI Codex、Gemini Code Assist、文心快码、腾讯云CodeBuddy、华为云CodeArts等工具的”最强外挂
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