技能 statistical-analysis
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statistical-analysis

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使用統計檢驗和APA報告格式分析數據

也可從以下取得: davila7

不再猜測該使用哪種統計檢驗。獲得指導性的檢驗選擇、假設檢查以及適合您研究數據的APA格式結果。非常適合需要嚴謹統計分析的學生和研究人員。

支援: Claude Codex Code(CC)
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開啟並開始使用

測試它

正在使用「statistical-analysis」。 I want to compare anxiety levels between therapy group and control group. Which test should I use?

預期結果:

  • Recommended test: Independent samples t-test
  • Assumptions to check:
  • Independence: Participants in separate groups
  • Normality: Use Shapiro-Wilk test (n < 50) or visual inspection (n > 50)
  • Homogeneity of variance: Use Levene's test
  • Scale type: Continuous dependent variable required
  • If assumptions violated: Use Welch's t-test (if only homogeneity violated) or Mann-Whitney U test (if normality violated)
  • Effect size: Calculate Cohen's d with 95% CI

正在使用「statistical-analysis」。 How do I report an ANOVA result in APA format?

預期結果:

  • F(df_between, df_within) = F-value, p = p-value, partial eta-squared = value
  • Example: F(2, 57) = 4.56, p = .014, ηp² = .14
  • Report means and standard deviations for each group in a table
  • Include a figure if helpful for visualization
  • Interpret: There was a significant effect of the independent variable

安全審計

安全
v4 • 1/17/2026

All 190 static findings are FALSE POSITIVES. The 'external_commands' detections are Python code examples in markdown documentation blocks (not shell execution). The 'weak cryptographic algorithm' detections are triggered by common words like 'comprehensive' in documentation text at line 3 of markdown files. The 'system reconnaissance' detections flag statistical terms like ACF/PACF (Autocorrelation Function). This is a legitimate statistical analysis documentation skill with no security risks.

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已掃描檔案
3,639
分析行數
3
發現項
4
審計總數

風險因素

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品質評分

68
架構
100
可維護性
87
內容
21
社群
100
安全
87
規範符合性

你能建構什麼

為論文數據選擇統計檢驗

獲得選擇正確檢驗、檢查假設以及撰寫APA風格結果部分的幫助,適用於您的論文或學位論文。

在進行研究前驗證分析計劃

規劃您的統計分析策略,使用檢定力分析確定樣本量,並確保為資助提案選擇適當的檢驗方法。

學習正確的統計檢驗工作流程

遵循指導性工作流程,了解何時使用t檢驗、ANOVA與非參數替代方案,以及假設檢查。

試試這些提示

選擇正確的檢驗方法
I want to compare test scores between students who received tutoring vs those who didn't. I have 30 students in each group. Which statistical test should I use and what assumptions do I need to check?
檢查假設
I'm planning to run a one-way ANOVA with 4 groups. How do I check normality and homogeneity of variance assumptions? Show me the code and how to interpret results.
以APA格式報告結果
I ran an independent t-test and got t(58) = 2.34, p = .022, with means of 78.5 (SD = 8.2) and 72.1 (SD = 9.5). Write this in proper APA format with effect size.
檢定力分析
I need to detect a medium effect size (Cohen's d = 0.5) with 80% power for an independent t-test at alpha = .05. How many participants do I need per group?

最佳實務

  • 在解釋檢驗結果之前始終檢查假設 - 永遠不要跳過這個步驟
  • 報告效應量時要包含信賴區間,而不僅僅是p值
  • 對於大型樣本(n > 100),使用視覺檢查來判斷常態性,因為正式檢驗會變得過度敏感

避免

  • 根據期望的結果而非數據特徵來選擇檢驗方法
  • 只報告p值而不包含效應量或信賴區間
  • 不檢查假設就假設數據符合常態性,特別是小樣本情況

常見問題

參數檢驗和非參數檢驗有什麼區別?
參數檢驗假設特定的分布(通常是常態分布)和相等的變異數。非參數檢驗的假設較少,但可能檢定力較低。當假設滿足時,使用參數檢驗。
如何判斷我的數據是否呈常態分布?
同時使用視覺(Q-Q圖、直方圖)和正式檢驗(Shapiro-Wilk檢驗)。當n > 30時,由於中央極限定理,輕微的違反通常是可以接受的。
如果我的數據違反多個假設怎麼辦?
考慮數據轉換(對數、平方根)、使用穩健的替代方案(Welch檢驗),或轉換為非參數檢驗。記錄所有違反情況和補救措施。
如何以APA格式報告統計結果?
包含檢驗統計量、自由度、p值和效應量:t(58) = 2.34, p = .022, d = 0.61。始終報告效應量的信賴區間。
什麼時候應該使用貝葉斯統計?
當您有先驗訊息、想要量化證據強度(貝葉斯因子),或需要隨著數據累積更新信念時,貝葉斯方法很有用。
我需要的最少樣本量是多少?
在數據收集之前進行檢定力分析。對於中等效應和80%的檢定力,t檢驗通常每組需要25-35人。較小的效應需要更大的樣本。