feat(rvw): Implement RVW V2.0 Data Forensics Module - Day 6 StatValidator

Summary:
- Implement L2 Statistical Validator (CI-P consistency, T-test reverse)
- Implement L2.5 Consistency Forensics (SE Triangle, SD>Mean check)
- Add error/warning severity classification with tolerance thresholds
- Support 5+ CI formats parsing (parentheses, brackets, 95% CI prefix)
- Complete Python forensics service (types, config, validator, extractor)

V2.0 Development Progress (Week 2 Day 6):
- Day 1-5: Python service setup, Word table extraction, L1 arithmetic validator
- Day 6: L2 StatValidator + L2.5 consistency forensics (promoted from V2.1)

Test Results:
- Unit tests: 4/4 passed (CI-P, SE Triangle, SD>Mean, T-test)
- Real document tests: 5/5 successful, 2 reasonable WARNINGs

Status: Day 6 completed, ready for Day 7 (Skills Framework)
Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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2026-02-17 22:15:27 +08:00
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@@ -0,0 +1,241 @@
# RVW V2.0 Day 6 统计验证器测试报告
**测试日期**: 2026-02-17
**测试版本**: v2.0.0-day6
**测试环境**: Windows 10, Python 3.x, scipy 已安装
**测试人员**: 开发团队
---
## 1. 测试概述
### 1.1 测试目标
验证 Day 6 新增的统计验证功能:
- CI vs P 值逻辑一致性检查
- T 检验逆向验证
- SE 三角验证(回归系数 CI↔P 一致性)
- SD > Mean 启发式检查
### 1.2 测试文档
| # | 文件名 | 大小 | 表格数 |
|---|--------|------|--------|
| 1 | 119131-20241026-00176_刘锦_2019—2022年昆明市二、三级医院卒中中心急性缺血性卒中静脉溶栓指标分析_定稿0314.docx | 57.3 KB | 3 |
| 2 | 119131-20250624-00076_吴章薇_脑卒中偏瘫患者连续步行中骨盆不对称活动的动态分析_定稿0826-DRY.docx | 175.6 KB | 8 |
| 3 | 119131-20250815-00095_陈卫峰_高血压脑出血患者血清血管内皮钙黏蛋白、1-磷酸鞘氨酸水平与凝血功能及短期预后的关系_修改稿9.docx | 933.7 KB | 6 |
| 4 | 119131-20251112-00153_王雪_功能性电刺激联合不对称性等速肌力训练用于脑卒中后偏瘫的临床疗效_修改稿3.docx | 78.8 KB | 5 |
| 5 | 骶骨瘤患者围术期大量输血的术前危险因素分析及输血策略2月27 - 副本.docx | 35.0 KB | 3 |
---
## 2. 测试结果汇总
### 2.1 总体统计
| 指标 | 数值 |
|------|------|
| **测试文档数** | 5 |
| **成功提取率** | 100% (5/5) |
| **总表格数** | 25 |
| **发现问题数** | 2 |
| **ERROR 级别** | 0 |
| **WARNING 级别** | 2 |
### 2.2 统计方法检测
| 文档 | 检测到的方法 |
|------|-------------|
| 刘锦_静脉溶栓指标分析 | chi-square, mann-whitney |
| 吴章薇_骨盆不对称活动 | t-test, chi-square, anova, mann-whitney |
| 陈卫峰_VE-cadherin_S1P | t-test, chi-square, anova, logistic, mann-whitney |
| 王雪_功能性电刺激 | t-test, chi-square, mann-whitney, paired-t |
| 骶骨瘤_输血策略 | t-test, anova, logistic, mann-whitney |
---
## 3. 发现的问题详情
### 3.1 ⚠️ 存在问题的文档
**文档**: `119131-20250624-00076_吴章薇_脑卒中偏瘫患者连续步行中骨盆不对称活动的动态分析_定稿0826-DRY.docx`
**问题表格**: 表4tbl_3- 偏瘫侧和非偏瘫侧骨盆三轴活动范围差值比较
| 问题编号 | 严重程度 | 类型 | 位置 | 描述 |
|---------|---------|------|------|------|
| 1 | ⚠️ WARNING | SD > Mean | R2C4 | `0.36±0.44`CV=122.2% |
| 2 | ⚠️ WARNING | SD > Mean | R3C4 | `0.08±0.46`CV=575.0% |
**原始数据**
```
表4 偏瘫侧和非偏瘫侧骨盆三轴活动范围差值比较°±s
| 项目 | 例数 | PTAROM3-1 | POAROM3-1 | PRAROM3-1 |
|----------|------|-----------|------------|-----------|
| 偏瘫侧 | 25 | 0.50±0.15 | 0.36±0.44 | ... |
| 非偏瘫侧 | 25 | 0.53±0.31| 0.08±0.46 | ... |
```
**分析**
- 这两个数据点是 **差值指标**POAROM3-1 表示步行期间的角度变化差值)
- 差值指标可正可负SD > Mean 是统计学上合理的
- 系统正确识别为 **WARNING** 而非 **ERROR**(因为上下文不是已知的正值指标)
- **结论**:这是一个 **假阳性**False Positive但系统行为正确
---
## 4. 各文档详细测试结果
### 4.1 刘锦_静脉溶栓指标分析
| 指标 | 结果 |
|------|------|
| 表格提取 | ✅ 3/3 成功 |
| L1 算术验证 | ✅ 通过 (0 问题) |
| L2 统计验证 | ✅ 通过 (0 问题) |
| 统计方法 | chi-square, mann-whitney |
**表格清单**
- 表1: 不同级别医院静脉溶栓治疗患者一般资料比较 (9×5)
- 表2: 2019-2022年静脉溶栓率比较 (4×7)
- 表3: ONT、DNT比较 (7×4)
### 4.2 吴章薇_骨盆不对称活动 ⚠️
| 指标 | 结果 |
|------|------|
| 表格提取 | ✅ 8/8 成功 |
| L1 算术验证 | ✅ 通过 (0 问题) |
| L2 统计验证 | ⚠️ 2 个 WARNING |
| 统计方法 | t-test, chi-square, anova, mann-whitney |
**表格清单**
- 表1: 室内步行组和室外步行组基线资料比较 (15×5)
- 表2: 骨盆三轴最大角度比较 (5×5)
- 表3: 骨盆三轴活动范围比较 (5×5)
- 表4: **骨盆三轴活动范围差值比较** (5×5) ⚠️ 存在问题
- 表5: 各组不同步行时期各指标统计 (37×8)
- 表6: 重复测量方差分析结果 (37×8)
- 表7: 组内重复测量方差分析结果 (25×8)
- 表8: 事后LSD差异检验结果 (29×7)
### 4.3 陈卫峰_VE-cadherin_S1P
| 指标 | 结果 |
|------|------|
| 表格提取 | ✅ 6/6 成功 |
| L1 算术验证 | ✅ 通过 (0 问题) |
| L2 统计验证 | ✅ 通过 (0 问题) |
| 统计方法 | t-test, chi-square, anova, logistic, mann-whitney |
**表格清单**
- 表1: 高血压脑出血患者和健康志愿者一般资料比较 (17×5)
- 表2: VE-cadherin、S1P水平及凝血功能比较 (8×5)
- 表3: 不同神经缺损情况患者指标比较 (8×7)
- 表4: 短期预后的单因素分析 (45×5)
- 表5: 短期预后的多因素Logistic回归分析 (8×8) - **包含回归系数表**
- 表6: 预测效能ROC曲线 (4×8)
### 4.4 王雪_功能性电刺激
| 指标 | 结果 |
|------|------|
| 表格提取 | ✅ 5/5 成功 |
| L1 算术验证 | ✅ 通过 (0 问题) |
| L2 统计验证 | ✅ 通过 (0 问题) |
| 统计方法 | t-test, chi-square, mann-whitney, paired-t |
**表格清单**
- 表1: 脑卒中后偏瘫患者一般资料比较 (9×5)
- 表2: 手部力量比较 (6×11)
- 表3: 运动功能和肌张力比较 (6×11)
- 表4: 腕屈伸力量比较 (8×10)
- 表5: 脑血流动力学比较 (5×10)
### 4.5 骶骨瘤_输血策略
| 指标 | 结果 |
|------|------|
| 表格提取 | ✅ 3/3 成功 |
| L1 算术验证 | ✅ 通过 (0 问题) |
| L2 统计验证 | ✅ 通过 (0 问题) |
| 统计方法 | t-test, anova, logistic, mann-whitney |
**表格清单**
- 表1: 两组患者连续性变量比较 (11×4)
- 表2: 两组患者分类变量比较 (18×6)
- 表3: 多因素logistic回归分析结果 (14×8) - **包含回归系数表**
---
## 5. 验证功能覆盖情况
| 验证功能 | 测试文档覆盖 | 触发情况 |
|---------|-------------|---------|
| **CI vs P 值一致性** | 陈卫峰、骶骨瘤(有 OR/CI/P | 未触发问题(数据一致) |
| **T 检验逆向** | 吴章薇、王雪(有 M±SD, t, P | 未触发问题(样本量信息不完整) |
| **SE 三角验证** | 陈卫峰、骶骨瘤(有回归表) | 未触发问题(数据一致) |
| **SD > Mean 检查** | 所有文档 | ⚠️ 触发 2 次吴章薇表4 |
---
## 6. 结论与建议
### 6.1 测试结论
1. **Day 6 验证功能正常工作**
- 所有验证器成功初始化
- CI 解析、P 值解析正常
- Error/Warning 分级逻辑正确
2. **发现 1 个文档存在潜在数据问题**
- 吴章薇_骨盆不对称活动 (2 个 WARNING)
- 经分析为差值指标,是合理的假阳性
3. **测试文档数据质量较高**
- 25 个表格中仅 2 个触发 WARNING
- 无 ERROR 级别问题
### 6.2 后续优化建议
| 建议 | 优先级 | 说明 |
|------|--------|------|
| 增加差值指标识别 | P2 | 检测列名含"差值"、"变化"等词,降低 SD>Mean 的严重程度 |
| 完善样本量提取 | P1 | 增强从表格中提取 n 值的能力,提高 T 检验验证覆盖率 |
| 增加更多测试文档 | P2 | 寻找包含明显错误的测试用例,验证 ERROR 检测能力 |
---
## 7. 附录
### 7.1 单元测试结果
```
============================================================
Day 6 验证器测试
============================================================
scipy 可用: True
CI vs P 值一致性: ✅ PASS
SE 三角验证: ✅ PASS
SD > Mean 检查: ✅ PASS
T 检验逆向验证: ✅ PASS
🎉 所有测试通过!
```
### 7.2 新增代码文件
| 文件 | 行数 | 说明 |
|------|------|------|
| `forensics/types.py` | 115 | 新增 3 个 IssueType |
| `forensics/config.py` | 183 | 新增容错阈值、正则表达式 |
| `forensics/validator.py` | 840 | 完整实现 StatValidator |
| `test_day6_validators.py` | 246 | 单元测试脚本 |
---
*报告生成时间: 2026-02-17*
*数据侦探模块 v2.0.0-day6*

View File

@@ -0,0 +1,233 @@
# RVW V2.0 数据侦探模块测试报告
**测试日期**: 2026-02-17
**测试版本**: Week 1 开发完成
**测试人**: AI 开发助手
---
## 1. 测试概览
| 指标 | 结果 |
|------|------|
| 测试文件数 | 5 |
| 成功率 | 100% (5/5) |
| 提取表格总数 | 25 |
| 发现问题数 | 0 |
| 总执行时间 | ~38 秒 |
---
## 2. 测试文件详情
### 2.1 文件 1: 静脉溶栓指标分析
| 属性 | 值 |
|------|-----|
| 文件名 | `119131-20241026-00176_刘锦_2019—2022年昆明市二、三级医院卒中中心急性缺血性卒中静脉溶栓指标分析_定稿0314.docx` |
| 文件大小 | 57.3 KB |
| 提取表格数 | 3 |
| 检测统计方法 | chi-square, mann-whitney |
| 全文长度 | 14,100 字符 |
**表格摘要**:
- 表1: 不同级别医院接受静脉溶栓治疗患者的一般资料及临床特征比较 (9×5)
- 表2: 2019—2022年二、三级医院卒中中心静脉溶栓率比较 (4×7)
- 表3: 2019—2022年急性脑卒中进行静脉溶栓患者的总体ONT、DNT比较 (7×4)
---
### 2.2 文件 2: 脑卒中偏瘫患者步行分析
| 属性 | 值 |
|------|-----|
| 文件名 | `119131-20250624-00076_吴章薇_脑卒中偏瘫患者连续步行中骨盆不对称活动的动态分析_定稿0826-DRY.docx` |
| 文件大小 | 175.6 KB |
| 提取表格数 | 8 |
| 检测统计方法 | t-test, chi-square, anova, mann-whitney |
| 全文长度 | 20,143 字符 |
**表格摘要**:
- 表1: 室内步行组和室外步行组基线资料比较 (15×5) - **BASELINE 类型**
- 表2: 偏瘫侧和非偏瘫侧骨盆三轴最大角度比较 (5×5)
- 表3: 偏瘫侧和非偏瘫侧骨盆三轴活动范围比较 (5×5)
- 表4: 偏瘫侧和非偏瘫侧骨盆三轴活动范围差值比较 (5×5)
- 表5: 骨盆X轴和Z轴各组不同步行时期各指标的描述统计结果 (37×8)
- 表6: 骨盆X轴和Z轴各指标的重复测量方差分析结果 (37×8)
- 表7: 骨盆X轴和Z轴各指标组内重复测量方差分析结果 (25×8)
- 表8: 骨盆X轴和Z轴各指标的事后LSD差异检验结果 (29×7)
---
### 2.3 文件 3: 高血压脑出血患者分析
| 属性 | 值 |
|------|-----|
| 文件名 | `119131-20250815-00095_陈卫峰_高血压脑出血患者血清血管内皮钙黏蛋白、1-磷酸鞘氨酸水平与凝血功能及短期预后的关系_修改稿9.docx` |
| 文件大小 | 956.1 KB |
| 提取表格数 | 6 |
| 检测统计方法 | t-test, chi-square, anova, logistic, mann-whitney |
| 全文长度 | 18,282 字符 |
**表格摘要**:
- 表1: 高血压脑出血患者和健康体检志愿者一般资料比较 (17×5)
- 表2: 高血压脑出血患者与健康体检志愿者血清VE-cadherin、S1P水平及凝血功能比较 (8×5)
- 表3: 不同神经缺损情况高血压脑出血患者血清VE-cadherin、S1P水平及凝血功能比较 (8×7)
- 表4: 高血压脑出血患者短期预后的单因素分析 (45×5)
- 表5: 高血压脑出血患者短期预后的多因素Logistic回归分析 (8×8)
- 表6: 血清VE-cadherin、S1P水平对高血压脑出血患者短期预后的预测效能 (4×8)
---
### 2.4 文件 4: 功能性电刺激临床疗效
| 属性 | 值 |
|------|-----|
| 文件名 | `119131-20251112-00153_王雪_功能性电刺激联合不对称性等速肌力训练用于脑卒中后偏瘫的临床疗效_修改稿3.docx` |
| 文件大小 | 78.8 KB |
| 提取表格数 | 5 |
| 检测统计方法 | t-test, chi-square, mann-whitney, paired-t |
| 全文长度 | 13,285 字符 |
**表格摘要**:
- 表1: 2组脑卒中后偏瘫患者一般资料比较 (9×5)
- 表2: 2组脑卒中后偏瘫患者手部力量比较 (6×11)
- 表3: 2组脑卒中后偏瘫患者运动功能和肌张力比较 (6×11)
- 表4: 2组脑卒中后偏瘫患者腕屈伸力量比较 (8×10)
- 表5: 2组脑卒中后偏瘫患者脑血流动力学比较 (5×10)
---
### 2.5 文件 5: 骶骨瘤患者输血策略
| 属性 | 值 |
|------|-----|
| 文件名 | `骶骨瘤患者围术期大量输血的术前危险因素分析及输血策略2月27 - 副本.docx` |
| 文件大小 | 35.0 KB |
| 提取表格数 | 3 |
| 检测统计方法 | anova, logistic, mann-whitney |
| 全文长度 | 7,260 字符 |
**表格摘要**:
- 表1: 两组患者连续性变量的比较 (11×4)
- 表2: 两组患者分类变量的比较 (18×6)
- 表3: 两组患者多因素logistic回归分析结果 (14×8)
---
## 3. 功能验证结果
### 3.1 表格提取 ✅
| 功能点 | 状态 | 说明 |
|--------|------|------|
| .docx 文件解析 | ✅ 通过 | 5 个文件全部成功解析 |
| 表格数据提取 | ✅ 通过 | 共提取 25 个表格 |
| 合并单元格处理 | ✅ 通过 | 正确处理复杂表格结构 |
| Caption 关联 | ✅ 通过 | 表格标题正确识别 |
| 表格类型识别 | ✅ 通过 | 识别 BASELINE/OUTCOME/OTHER |
### 3.2 HTML 渲染 ✅
| 功能点 | 状态 | 说明 |
|--------|------|------|
| HTML 片段生成 | ✅ 通过 | 每个表格生成完整 HTML |
| data-coord 属性 | ✅ 通过 | R1C1 坐标系正确标注 |
| 特殊字符转义 | ✅ 通过 | HTML 安全输出 |
**HTML 结构示例**:
```html
<table id='tbl_0' class='forensics-table'>
<caption>表1 不同级别医院接受静脉溶栓治疗患者的一般资料及临床特征比较</caption>
<thead>
<tr>
<th data-coord="R1C1">项目</th>
<th data-coord="R1C2">三级医院n=1891</th>
<th data-coord="R1C3">二级医院n=1987</th>
...
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td data-coord="R2C1">性别[例(%] 男性 女性</td>
<td data-coord="R2C2">113159.81 76040.19</td>
...
</tr>
</tbody>
</table>
```
### 3.3 统计方法检测 ✅
| 方法 | 检测次数 | 状态 |
|------|----------|------|
| t-test | 3 个文件 | ✅ 正确识别 |
| chi-square | 4 个文件 | ✅ 正确识别 |
| mann-whitney | 5 个文件 | ✅ 正确识别 |
| anova | 3 个文件 | ✅ 正确识别 |
| logistic | 2 个文件 | ✅ 正确识别 |
| paired-t | 1 个文件 | ✅ 正确识别 |
### 3.4 L1 算术验证 ✅
| 功能点 | 状态 | 说明 |
|--------|------|------|
| n(%) 格式解析 | ✅ 运行 | 正确解析百分比格式 |
| Sum/Total 校验 | ✅ 运行 | 验证行总计逻辑 |
| R1C1 定位 | ✅ 通过 | 问题定位准确 |
> **注**: 本次测试的 5 个稿件数据正确,未发现算术错误,这是预期结果。
### 3.5 L2 统计验证 ✅
| 功能点 | 状态 | 说明 |
|--------|------|------|
| CI vs P值一致性 | ✅ 运行 | 验证置信区间与 P 值逻辑 |
| 方法检测联动 | ✅ 通过 | 基于检测到的方法执行验证 |
---
## 4. 性能指标
| 指标 | 测量值 | NFR 要求 | 状态 |
|------|--------|----------|------|
| 单文件最大处理时间 | ~15 秒 | - | ✅ |
| 总测试时间 | ~38 秒 | - | ✅ |
| 最大文件处理 | 956 KB | ≤ 20 MB | ✅ |
| 最大表格行数 | 45 行 | ≤ 500 行 | ✅ |
---
## 5. 遗留问题
### 5.1 待 Week 2 实现
- [ ] T 检验逆向验证 (根据均值、标准差、样本量反推 T 值)
- [ ] 卡方检验逆向验证 (根据频数表反推卡方值)
- [ ] 更完善的 CI/P 值一致性检查
### 5.2 已知限制
1. **仅支持 .docx 格式**: .doc 文件需用户自行转换
2. **复杂嵌套表格**: 部分极端复杂的合并单元格可能需要进一步优化
3. **图片中的表格**: 无法提取嵌入图片中的表格数据
---
## 6. 结论
Week 1 的开发目标已全部完成:
| 目标 | 状态 |
|------|------|
| Python 环境准备 | ✅ 完成 |
| DocxTableExtractor 实现 | ✅ 完成 |
| ArithmeticValidator 实现 | ✅ 完成 |
| Python API 封装 | ✅ 完成 |
| 5 个测试稿件验证 | ✅ 通过 |
**数据侦探模块核心功能已就绪,可进入 Week 2 开发阶段。**
---
*报告生成时间: 2026-02-17 16:52*