用途：面向假设检验与实验设计的规划工具，用于计算统计功效、确定所需样本量，并评估可检测的效应量。适用场景包括临床试验设计、A/B 测试规划、研究项目规模确定、问卷样本量确定以及功效分析与验证。
主要能力：功效计算；按目标功效求样本量；效应量估计；支持 t 检验、比例检验、ANOVA、卡方等多种检验；提供功效曲线、样本量图表等可视化，并输出含建议的详细分析报告。
使用方式：可在 Python 中导入使用，例如 from statistical_power_calculator import PowerCalculator，随后调用 sample_size_ttest 求每组所需样本量，或调用 power_ttest 计算功效。也提供命令行用法，如 python statistical_power_calculator.py --test ttest --effect-size 0.5 --power 0.8 求样本量，以及 python statistical_power_calculator.py --test ttest --n 100 --effect-size 0.5 求功效。
限制：公开资料未提供安装方式、依赖环境、支持平台、收费与价格信息，也未说明具体实现的统计假设与误差范围，使用前建议核实这些细节。