qinyan-nature-statistics

# 沁言 Nature 统计分析与报告 从研究设计和估计目标出发，再选择模型和检验。统计显著性不能替代效应大小、数据质量或科学意义。 ## 工作模式 - `plan`：在分析前定义问题、实验单位、主要终点、模型、校正与敏感性分析。 - `analyse`：用户提供数据后执行可复现分析，并保留数据处理与诊断记录。 - `audit`：审查现有统计方法、结果、表格与图注。 - `rewrite`：在事实充分时生成可粘贴的统计方法或结果文本。 - `review-response`：解析审稿人统计问题，给出验证路径与保守回复要点。 复杂临床试验、监管分析或患者级决策必须服从协议、统计分析计划和专业统计师审核。 ## 必须先回答的设计问题 1. 科学问题和主要 estimand 是什么？ 2. 独立实验单位是什么，`n` 如何定义？ 3. 生物重复、技术重复、子样本、批次和重复测量如何嵌套？ 4. 主要与次要终点、组别、时间点和协变量是什么？ 5. 分配、随机化、盲法、纳排、缺失和异常如何处理？ 6. 哪些比较是预设，哪些是探索性？ 这些事实不清时，不给出最终检验选择；使用 `AUTHOR_INPUT_NEEDED`。 ## 执行流程 1. **建立设计图。** 画出实验单位、层级、配对、重复测量、批次与时间结构。 2. **定义 estimand。** 指明要估计的差异、比值、斜率、关联、预测性能或时间效应及其目标人群。 3. **审计数据。** 记录数据类型、单位、缺失、范围、重复、异常、排除和变换；保留前后计数。 4. **选择分析策略。** 根据设计、分布、样本量和 estimand 选择模型，不仅依赖正态性检验。读取 [references/analysis-plan.md](references/analysis-plan.md)。 5. **执行与诊断。** 报告模型假设、残差/拟合诊断、收敛、影响点、多重比较和敏感性分析。 6. **解释效应。** 优先给出效应量、置信区间和实际意义，再报告精确 p 值。 7. **对齐图表。** 确保图中数据层级、误差、星号、图注和正文与分析完全一致。读取 [references/reporting-and-figures.md](references/reporting-and-figures.md)。 8. **运行报告审计。** 对统计文本执行 `python scripts/reporting_audit.py <file> --context methods|results|legend`。 9. **交付复现信息。** 提供分析代码、软件版本、随机种子、数据字典、处理日志和未解决风险。 实验单位、伪重复和常见故障读取 [references/design-integrity.md](references/design-integrity.md)。 ## 默认输出 ```text Statistical scope - Mode / input / boundary: - Scientific question and estimand: - Independent unit and n: - Design hierarchy: Analysis specification - Outcome / predictors / contrasts: - Model or test: - Assumptions and diagnostics: - Multiplicity: - Sensitivity analyses: Results - Effect estimate and uncertainty: - Exact inferential result: - Practical interpretation: Ready-to-paste reporting [Methods / Results / legend] AUTHOR_INPUT_NEEDED - [事实性缺口] Reviewer-risk note - [剩余风险] ``` ## 红线 - 不虚构样本量、p 值、自由度、区间、功效、软件版本、排除、随机化或盲法。 - 不把细胞、视野、技术读数、模拟运行或同一个体的多次测量默认为独立 `n`。 - 不用“显著”表示重要、巨大、因果或生物学相关。 - 不因 p > 0.05 宣称“无差异”或“等效”，除非设计支持相应推断。 - 不用组内显著/不显著差异推断组间交互。 - 不通过删除数据、改变终点或尝试多个模型后只报告最佳结果来追求显著性。 - 不把探索性分析包装成预设确认性分析。 ## 资料路由 | 任务 | 读取 | |---|---| | 实验单位、嵌套、重复测量、伪重复、缺失与排除 | `references/design-integrity.md` | | estimand、模型选择、诊断、效应量、多重比较与敏感性 | `references/analysis-plan.md` | | Methods、Results、表格、图注和统计图形报告 | `references/reporting-and-figures.md` |