统计方法推荐（精简版）
根据变量和结局指标快速确定适合您数据的统计检验方法，提供简单的理由和软件命令提示。
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使用指南
- 填写研究类型和数据特征。
- 点击 AI Run，即可在聊天中直接获得附带理由的快速统计方法建议。
- 你可以继续要求更深入的解释、替代方法，或一段 Methods 章节草稿。
医学科研研究助手
填入研究信息，一键 AI 运行，结果直接展示在对话界面
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填入研究信息
如：心血管病学、肿瘤学、公共卫生、精神科、急诊医学
描述每个变量的名称、类型和取值范围。如：自变量：治疗组（分类：药物 A / 药物 B，独立样本）；因变量：收缩压变化（连续，mmHg）；每组 45 例
如：在高血压患者中，药物 A 与药物 B 对收缩压的降幅是否存在差异？
如：简体中文、西班牙语、日语、英语
图片、PDF、文本等，最大 20MB
说明文档
工具定位
精简版统计方法推荐是一个快速决策工具：描述变量类型、组数和配对关系，AI 给出推荐的统计检验方法、假设前提核查清单，以及一段 Methods 段落草稿。适合单一结局的简单比较分析，无需统计背景。
决策逻辑
统计方法的选择取决于三个核心问题：结局变量是什么类型？比较几组？是否配对？常见组合如下：
| 结局变量 | 2 组独立 | 2 组配对 | 3 组以上 |
|---|---|---|---|
| 连续（近似正态） | 独立样本 t 检验 | 配对 t 检验 | 单因素方差分析 |
| 连续（偏态/有界） | Mann-Whitney U | Wilcoxon 符号秩 | Kruskal-Wallis |
| 二元/分类 | 卡方 / Fisher 精确 | McNemar | 卡方 |
| 计数 / 率 | Poisson 回归 | — | — |
了解这个逻辑，可以帮助您在拿到 AI 推荐后自行核验，而不是盲目信任输出结果。
何时应升级到完整版
精简版仅适合简单的单结局比较。以下场景请改用「统计方法推荐（完整版）」：调整混杂因素（多变量回归）；同一受试者多时间点（重复测量 / 纵向数据）；生存时间结局（生存分析）；样本量计算；多个主要结局需要多重比较校正。
数据隐私
只需描述数据集的结构（变量名、类型、样本量、缺失情况），不要粘贴原始患者记录或可识别信息。
常见问题