用途：为盲听音频对比测试（AB、Blind AB、ABX）提供实验设计与统计分析支持，帮助判断听感偏好或差异是否真实存在，而非确认偏差或随机猜测。
主要能力：
- 三种测试模式：AB（非盲切换，用于快速比较与训练）、Blind AB（A/B 随机映射为选项 1/2，检测无偏偏好）、ABX（X 秘密为 A 或 B，用户猜测，用于可听性测试）。
- 随机化：每个试次独立以 50% 概率映射，禁止固定顺序或交替模式。
- 响度补偿：通过 trim_db 对预设 B 做电平匹配，避免“更响=更好”的偏差，可用 calculate_auto_trim 自动计算。
- 统计分析：Blind AB 统计偏好比例，ABX 统计正确率，均用二项检验计算 p 值；p<0.05 视为显著，p<0.01 为高度显著。
- 样本量建议：小效应 50+ 试次、中等 20-30、大效应 10-15，并提供基于功效的公式与 recommended_trial_count。
- 结果导出：支持 CSV 与 JSON 格式，包含试次、选项、选择与时间戳。
- 实验设计校验：反平衡检查、试次独立性、休息提醒、参考切换计数。
使用方式：以 Rust 实现会话结构（ABSession、ABTestMode、ABAnswer），调用 create_blind_ab_session 或 create_abx_session 创建会话，记录答案后调用 analyze_blind_ab 或 analyze_abx 得到结果，再用 export_to_csv / export_to_json 导出。
适用场景：音频设备、均衡器预设、编解码器或线材等主观听感对比实验。
限制：资料未提供具体安装命令、依赖版本、平台支持与收费信息；统计结论依赖足够样本量与正确随机化，试次过少或电平不匹配会导致结果不可靠。