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# statistical-test-suite 自动统计检验工具 —— 根据数据特征自动选择合适的统计检验方法（t 检验 / 卡方 / ANOVA / Mann-Whitney 等），一键输出检验结果和中文通俗解读。 ## 能力概览 | 功能 | 说明 | |------|------| | 独立样本 t 检验 | 2 组 + 正态数据，比较均���差异 | | Welch t 检验 | 2 组 + 正态但方差不齐 | | Mann-Whitney U | 2 组 + 非正态数据（非参数） | | 单因素 ANOVA | 3+ 组 + 正态数据 | | Kruskal-Wallis | 3+ 组 + 非正态数据（非参数） | | 卡方独立性检验 | 两个分类变量的关联性 | | 配对 t 检验 | 前后对比（正态） | | Wilcoxon 符号秩 | 前后对比（非参数） | | 自动选择 | 根据组数、正态性、数据类型自动决定 | | 通俗解读 | 每个指标和结论都给出中文白话说明 | ## Quick Start ```bash # 分组比较（自动选择检验方法） python3 scripts/statistical_test_suite.py data.csv --group treatment --value score # 卡方检验（两个分类变量） python3 scripts/statistical_test_suite.py survey.csv --group gender --value preference # 配对检验（前后对比） python3 scripts/statistical_test_suite.py experiment.csv --col1 pre_score --col2 post_score --paired # 强制指定检验方法 python3 scripts/statistical_test_suite.py data.csv --group group --value score --test mann-whitney # 保存结果到 JSON python3 scripts/statistical_test_suite.py data.csv -g treatment -v score -o result.json ``` ## 详细用法 ### 模式一：分组比较 用 `--group` 指定分组列，`--value` 指定比较列，工具自动判断用哪种检验。 ```bash python3 scripts/statistical_test_suite.py <数据文件> --group <分组列> --value <数值列> [选项] ``` 自动选择逻辑： 1. 两列都是分类变量 → **卡方检验** 2. 2 个组 + 数据正态 → **独立样本 t 检验**（方差不齐则用 Welch t） 3. 2 个组 + 数据非正态 → **Mann-Whitney U 检验** 4. 3+ 个组 + 数据正态 → **单因素 ANOVA** 5. 3+ 个组 + 数据非正态 → **Kruskal-Wallis 检验** ### 模式二：配对比较 用 `--col1` 和 `--col2` 指定前后两个变量列。 ```bash python3 scripts/statistical_test_suite.py <数据文件> --col1 <前> --col2 <后>