research-expert

该技能定位为研究方法论专家，为研究设计、统计分析与学术写作提供指导。用途包括：设计实验与观察性研究（如 RCT、队列、病例对照、系统综述与元分析），确定样本量，开展描述统计、假设检验、置信区间、回归、ANOVA 与 t 检验、非参数检验及多重检验校正，并支持文献综述、研究计划书、IMRAD 论文结构、引用管理与出版伦理。主要能力以 Python 示例体现：SampleSizeCalculator 提供两组 t 检验与比例检验的样本量；ExperimentalDesign 支持简单、区组与分层随机化；StatisticalAnalysis 覆盖描述统计、独立样本 t 检验、单因素 ANOVA、线性回归与 FDR/Bonferroni 等多重检验校正；EffectSize 提供 Cohen's d、Hedges' g 与 R² 转 Cohen's f；LiteratureReview 管理引文并输出 APA 参考文献。使用方式为在需要方法学或统计分析指导时引用，并按其示例调用 numpy、scipy、statsmodels、pandas 等库。限制方面：资料未说明安装命令、具体收费、平台支持与运行环境，这些暂未提供；示例代码需相关统计库支持，实际研究应遵守预注册、报告效应量与置信区间、检查假设等最佳实践，并避免 p-hacking、HARKing 与选择性报告。