统计分析 · 方法推荐

为你的研究设计，获得一份明确的统计方法推荐而不是含糊的「看情况」

直接问 AI 该用什么检验，得到的往往是「看分布情况」，却没有告诉你实际上该怎么判断。真正的医学研究需要基于你具体的结局类型、组间结构和样本量的推荐。

统计方法推荐（精简版）把真实的统计咨询流程变成一个可填写的模板。描述你的数据特征，AI 就会给出首选方法及原因、备选方案与假设检验方法，以及一句可直接用于 Methods 部分的草稿——无需学习提示词工程。

使用免费模板

模板怎么分工

你只填写研究信息，统计咨询时该先确认的问题已经预先写好

你填写

  • 研究领域: 告诉 AI 这是心内科、肿瘤科、ICU 还是其他方向，方便它按该领域更常见的统计报告习惯来建议。
  • 数据描述: 说明结局变量、自变量、分组数量、是否配对、样本量，以及你已经知道的分布或缺失情况。
  • 研究问题: 明确你是想比较两组差异、看相关性、评估预测因素，还是处理时间结局。
  • 输出语言: 让整份推荐、解释和 Methods 草稿用你习惯的语言输出，方便直接讨论或汇报。

模板已内置

  • 信息不完整时先追问关键缺口，而不是擅自假设数据分布、样本结构或配对关系
  • 如果有多个可行方法，会把主推荐和备选方案一起列出来，并说明各自适用条件
  • 每个方法都要求给出关键假设，以及具体怎么检查，比如 Shapiro-Wilk、Levene 检验或 Q-Q 图
  • 不仅告诉你“跑哪个检验”，还会解释结果里最该看哪个统计量、什么叫显著、什么不代表没有效应
  • 顺手给一段可改写的 Methods 句式，方便你把分析方法写进论文

同一个问题，两种问法

差别不在于 AI 会不会报出检验名称，而在于它有没有先把影响决策的数据特征问清楚

直接问 AI

你发给 AI

比较两组患者术后住院天数，用什么统计方法？

常见结果

- AI 可能同时提 t 检验和 Mann-Whitney U，但不说该怎么判断
- 不会先确认两组是否独立、住院天数是否偏态、样本量多大
- 也不会提醒你假设不满足时该换什么方法

最后你还是得自己去补完整个判断链。
用模板提问

模板填写的变量

研究领域：重症医学
数据描述：结局为术后住院天数（连续型，明显右偏）；两组独立；暴露为是否早期活动；每组约 45 例
研究问题：比较两组住院天数差异
输出语言：中文

你拿到的结构化结果

1. 数据特征确认
   - 连续型结局，2 组独立样本，样本量中等

2. 推荐方法
   - 主推荐：Mann-Whitney U 检验
   - 原因：住院天数常偏态，和均值相比中位数/IQR 更稳妥

3. 备选方案
   - 若近似正态且方差可接受，可改用独立样本 t 检验

4. 结果解读与 Methods 草稿
   - 提醒报告效应量、显著性含义和论文写法

一轮咨询会给你什么

这些内容直接来自 statistical-method-advisor-lite 的输出结构，不是后期补上的营销包装

数据特征确认

先把结局类型、预测变量、分组数量、是否配对和样本量重新说清楚，避免推荐建立在误解上。

主推荐方法

明确告诉你优先用什么方法，并用通俗语言解释为什么这个方法和你的数据结构匹配。

备选方案与假设检查

同时给出可替代方法、适用条件，以及正态性、方差齐性等假设该怎么具体检查。

结果解读与 Methods 句式

告诉你跑完后重点看什么统计量、常见误解是什么，并附上一段可直接改写进论文的方法学描述。

怎么用

01

先把数据描述完整

尽量说明变量类型、组数、是否配对、样本量，以及你已知的分布特征。信息越完整，推荐越可直接执行。

02

复制 Prompt 发给 AI

把生成后的完整提示词发给 ChatGPT、Claude 或你常用的 AI。它会先复述并检查你的数据特征。

03

据此决定分析方案

先按提示检查关键假设，再确定最终方法；如果进入多变量、纵向或生存分析，再升级到更完整的统计工作流。

统计方法推荐（精简版）免费

输入研究领域、数据描述和研究问题，快速得到统计方法主推荐、备选方案、假设检查建议、结果解读提示和一段 Methods 草稿。

使用免费模板

常见问题

这个模板适合什么场景？

最适合单变量或双变量的常见统计决策，比如两组比较、分类结局分析、相关性判断或基础时间结局判断。它的目标是帮你先把统计决策链理顺，而不是替代完整统计咨询。

如果我的数据不服从正态分布怎么办？

模板会要求 AI 说明该如何检查正态性和方差齐性，并在假设不满足时给出替代方案。像住院天数、费用这类明显偏态的数据，通常会更倾向非参数方法。

它会直接给我 R 或 SPSS 完整代码吗？

Lite 版更侧重方法选择、理由解释和基础命令提示，不是完整脚本生成器。如果你后面需要可直接执行的代码或更复杂模型，应该继续进入更完整的统计分析流程。

我可以直接把真实患者数据贴进去吗？

不建议。更稳妥的做法是描述数据结构，而不是粘贴原始行级数据或可识别信息。比如写“连续型结局、两组独立、每组 45 例、右偏分布”，通常已经足够让 AI 做方法判断。

多变量回归、重复测量或生存分析也能靠这个模板解决吗？

能做初步方向判断，但 Lite 版不是为复杂模型设计的。如果你已经明确涉及多变量回归、纵向数据、聚类数据或生存分析，建议直接转到平台里更完整的统计方法版本。