SSA-Pro 智能统计分析原型 V2.0

数据加载成功

已解析 150 条记录，包含 Gender, Age, GLU, BMI 等 12 个变量。

您可以直接告诉我您的分析目标，例如：
“分析性别对血糖的影响” 或 “做一下年龄和血压的相关性”。

比较不同性别组的血糖（GLU）是否有差异。

收到，我为您规划了以下分析方案，请确认：

分析方案确认 T-Test

分组变量 (Group)

Gender (分类: Male/Female)

检验变量 (Value)

GLU (数值型)

统计护栏 (自动执行)

⚠️ 若正态性检验失败，将自动降级为 Wilcoxon 秩和检验。

执行路径完成

加载数据 (n=150)

正态性检验 (Shapiro-Wilk)

P = 0.002 (< 0.05) ❌ -> 拒绝正态假设

策略切换: T-Test -> Wilcoxon Test

计算完成

基于非参数检验 (Wilcoxon rank sum test)

Group	N	GLU (Median [IQR])	Statistic (W)	P-Value
Male	78	5.80 [5.20 - 6.50]	1254.5	0.002 **
Female	72	5.10 [4.80 - 5.50]	1254.5	0.002 **

Note: IQR = Interquartile Range; ** P < 0.01.

Male

Female

P < 0.01

统计方法：首先对数据进行正态性检验（Shapiro-Wilk test）。由于 GLU 数据不满足正态分布（P < 0.05），故采用非参数的 Wilcoxon 秩和检验 (Mann-Whitney U test) 比较两组差异。

结果解读：结果表明，男性组和女性组的血糖水平存在显著差异 (W=1254.5, P=0.002)。男性组的中位血糖水平 (5.80) 显著高于女性组 (5.10)。

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