statistical-analysis

用途：该技能用于系统化统计分析与假设检验，覆盖 t 检验、ANOVA、卡方、回归、相关与贝叶斯分析，并在分析前检查假设、计算效应量，最后按 APA 格式报告，适合学术研究中的实验或观察数据分析。主要能力包括：依据研究问题与数据特征选择检验、进行先验功效分析确定样本量、规划多重比较校正；自动检查离群值、正态性（Shapiro-Wilk 与 Q-Q 图）、方差齐性（Levene 检验）等假设并给出诊断图和补救建议；执行假设检验、回归、相关与贝叶斯替代方法；计算并解释效应量及其置信区间；生成 APA 风格报告与可发表图表。使用方式：通过 uv 安装依赖，核心频率学派栈为 uv pip install "pingouin>=0.6" "scipy>=1.11" "statsmodels>=0.14.6" pandas matplotlib seaborn，贝叶斯建模为 uv pip install "pymc>=5.0" "arviz>=0.17"。技能提供 scripts/assumption_checks.py 等模块，可在技能目录下运行或加入 sys.path 后调用 comprehensive_assumption_check 等函数。限制与注意：使用前须检查假设；违反正态性可依严重程度选择参数或非参数方法，方差不齐可用 Welch 检验；Pingouin 0.5+ 列名已变更，t 检验单侧贝叶斯因子已移除；statsmodels 需 0.14.6 以上以避免兼容错误；ArviZ 0.23+ 需 Python 3.12+。具体安装与 API 细节以资料为准，未提供价格与平台信息。