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# SSA-Pro 理想状态与智能化愿景设计
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> **文档版本：** v1.0
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> **创建日期：** 2026-02-20
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> **文档类型：** 愿景设计 (Vision Design)
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> **核心理念：** 以终为始，定义理想的智能统计分析系统
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## 1. 执行摘要
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### 1.1 核心洞察
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**医生不会问"帮我做 T 检验"，医生会问：**
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> "我想知道这个新药对高血压患者有没有效？"
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> "我收集了 200 个患者的数据，男女各半，想看看血压变化。"
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> "能不能帮我分析一下，发篇论文？"
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### 1.2 理想的智能统计分析
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**不是"执行方法"，而是"规划流程"**
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传统思维：
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用户 → 选方法 → 执行 → 结果
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理想思维：
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用户 → AI 理解意图 → 规划完整分析流程 → 分步执行 → 综合结论
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### 1.3 智能化的本质
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| 维度 | 传统系统 | 智能系统 |
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| 输入 | 用户指定方法 | AI 理解意图 |
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| 执行 | 单个方法 | 完整流程编排 |
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| 输出 | P 值 + 图表 | 论文级报告 |
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| 适应性 | 假设数据满足条件 | 自动诊断并调整 |
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## 2. 医生的真实场景分析
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### 2.1 用户画像
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| 特征 | 描述 |
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| **统计知识** | 了解基本概念，但不精通方法选择 |
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| **核心诉求** | 得到可发表的统计结果 |
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| **表达方式** | 用临床语言描述问题，非统计术语 |
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| **容错期望** | 希望系统自动处理数据问题 |
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### 2.2 用户输入的不确定性
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| 挑战 | 描述 | 示例 |
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| **意图模糊** | "有没有效"到底是什么？ | 降压幅度？有效率？达标率？ |
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| **数据未知** | 用户不知道数据特征 | 正态吗？缺失多吗？有异常值吗？ |
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| **方法未知** | 用户不知道该用什么方法 | T 检验？Wilcoxon？ANOVA？ |
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| **流程未知** | 统计分析不是"一个方法" | 需要完整的分析流程 |
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### 2.3 数据形态的多样性
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| 数据问题 | 发生频率 | 系统应对 |
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| **缺失值** | 80%+ 数据集 | 自动检测，提供处理策略 |
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| **异常值** | 60%+ 数据集 | 自动识别，建议处理方式 |
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| **非正态分布** | 50%+ 变量 | 自动检验，切换非参数方法 |
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| **小样本** | 30%+ 研究 | 提示功效不足，建议精确方法 |
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| **不平衡分组** | 40%+ 研究 | 提示问题，调整分析策略 |
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## 3. 理想的智能统计分析过程
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### 3.1 完整流程示例
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**用户输入：**
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> "我有 200 个高血压患者的数据，分成治疗组和对照组，想比较治疗前后的血压变化，看看新药是否有效。"
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### 3.2 Step 1: 意图解析 (Intent Understanding)
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Step 1: 意图解析 │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ AI 识别出： │
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│ - 研究目的：差异比较（治疗 vs 对照） │
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│ - 结局变量：血压变化（连续变量） │
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│ - 分组变量：治疗组/对照组（二分类） │
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│ - 设计类型：独立样本（两组不同的人） │
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│ - 潜在混杂：前后对比（可能需要配对分析？） │
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│ │
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│ 🤔 AI 追问（当不确定时）： │
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│ "您说的血压变化，是指每个患者治疗前后的变化值， │
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│ 还是比较两组治疗后的血压？这会影响分析方法的选择。" │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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**意图解析的核心能力：**
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| 用户说 | AI 理解为 |
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|--------|-----------|
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| "有没有效" / "有没有差异" | 差异比较 → 假设检验 |
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| "影响因素" / "相关因素" | 关联分析 → 回归建模 |
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| "预测风险" / "预后模型" | 预测建模 → 分类/生存模型 |
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| "描述情况" / "基线特征" | 描述统计 → 频数/均值表 |
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### 3.3 Step 2: 数据诊断 (Data Diagnosis)
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Step 2: 数据诊断 │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ 系统自动扫描数据，生成"数据体检报告"： │
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│ │
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│ 📊 数据概况 │
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│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 总样本量：200 │ │
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│ │ 治疗组：102 (51%) │ │
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│ │ 对照组：98 (49%) │ │
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│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │
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│ 📈 分布特征 │
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│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 变量 分布检验 结论 │ │
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│ │ ─────────────────────────────────────────────────────── │ │
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│ │ 血压变化(治疗) Shapiro P=0.02 ⚠️ 偏态分布 │ │
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│ │ 血压变化(对照) Shapiro P=0.15 ✅ 近似正态 │ │
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│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │
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│ ⚠️ 数据问题 │
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│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 1. 缺失值：血压字段有 12 例缺失 (6%) │ │
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│ │ 2. 异常值：2 例血压 > 300 mmHg（疑似记录错误） │ │
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│ │ 3. 正态性：治疗组不满足正态分布假设 │ │
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│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │
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│ 💡 系统建议 │
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│ - 建议处理 2 例异常值后再分析 │
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│ - 由于正态性不满足，建议使用非参数方法 │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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**数据诊断的核心检测项：**
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| 检测项 | 方法 | 阈值 | 处理建议 |
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|--------|------|------|----------|
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| 正态性 | Shapiro-Wilk | P < 0.05 | 切换非参数方法 |
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| 方差齐性 | Levene | P < 0.05 | 使用 Welch 校正 |
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| 缺失比例 | 统计 | > 20% | 提示多重插补 |
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| 异常值 | IQR 方法 | > 3×IQR | 提示检查/剔除 |
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| 样本量 | 统计 | < 30 | 提示使用精确方法 |
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### 3.4 Step 3: 分析路径规划 (Analysis Pathway Planning)
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Step 3: 分析路径规划 │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ 基于意图 + 数据特征，AI 规划完整分析路径： │
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│ │
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│ 📋 统计分析计划 (SAP) │
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│ │
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│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 1️⃣ 数据预处理 │ │
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│ │ ├─ 剔除 2 例异常值 (血压 > 300) │ │
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│ │ └─ 缺失值处理：完全案例分析 (剔除 12 例) │ │
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│ ├─────────────────────────────────────────────────────────┤ │
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│ │ 2️⃣ 描述性统计 │ │
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│ │ ├─ 两组基线特征比较 (年龄、性别、基础血压) │ │
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│ │ └─ 血压变化的均值、中位数、四分位数 │ │
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│ ├─────────────────────────────────────────────────────────┤ │
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│ │ 3️⃣ 主要分析 │ │
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│ │ ├─ 方法：Mann-Whitney U 检验 │ │
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│ │ └─ 理由：治疗组血压变化不服从正态分布 │ │
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│ ├─────────────────────────────────────────────────────────┤ │
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│ │ 4️⃣ 敏感性分析 │ │
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│ │ ├─ 补充 T 检验结果（作为参考） │ │
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│ │ └─ Bootstrap 置信区间（不依赖分布假设） │ │
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│ ├─────────────────────────────────────────────────────────┤ │
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│ │ 5️⃣ 效应量与临床意义 │ │
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│ │ ├─ Cohen's d 效应量 │ │
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│ │ └─ 95% CI 判断临床显著性 │ │
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│ ├─────────────────────────────────────────────────────────┤ │
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│ │ 6️⃣ 可视化 │ │
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│ │ ├─ 两组血压变化箱线图 │ │
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│ │ └─ 个体变化瀑布图 │ │
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│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │
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│ [📝 修改计划] [✅ 确认执行全部] [⏭️ 跳过某些步骤] │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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**分析路径的核心概念：流程模板**
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| 分析目的 | 标准流程模板 |
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|----------|-------------|
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| 差异比较 | 数据清洗 → 描述统计 → 假设检验 → 敏感性分析 → 效应量 → 可视化 |
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| 关联分析 | 数据清洗 → 描述统计 → 相关分析 → 回归建模 → 模型诊断 → 可视化 |
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| 描述统计 | 数据清洗 → 连续变量统计 → 分类变量统计 → 基线表生成 |
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| 生存分析 | 数据清洗 → K-M 曲线 → Log-rank 检验 → Cox 回归 → 风险预测 |
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### 3.5 Step 4: 分步执行与实时反馈
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Step 4: 分步执行与实时反馈 │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ │
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│ ✅ 1/6 数据预处理完成 [00:02] │
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│ → 剔除 14 例，最终分析 186 例 │
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│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 原始样本：200 │ │
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│ │ 剔除异常值：2 │ │
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│ │ 剔除缺失：12 │ │
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│ │ 最终样本：186 (治疗组 94, 对照组 92) │ │
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│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │
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│ ✅ 2/6 描述性统计完成 [00:05] │
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│ → 生成描述性统计表 │
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│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 组别 N 均值±SD 中位数(IQR) │ │
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│ │ ───────────────────────────────────────────────────── │ │
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│ │ 治疗组 94 -15.2±8.3 -14.5(-20,-8) │ │
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│ │ 对照组 92 -5.1±7.9 -4.8(-10,1) │ │
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│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │
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│ 🔄 3/6 正在执行 Mann-Whitney U 检验... [运行中] │
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│ ├─ 🔍 检查样本量... ✅ 通过 (N=186) │
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│ ├─ 🔍 检查数据类型... ✅ 通过 (连续变量) │
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│ └─ 🚀 执行检验... 进行中 │
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│ │
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│ ⏳ 4/6 敏感性分析 [等待中] │
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│ ⏳ 5/6 效应量计算 [等待中] │
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│ ⏳ 6/6 可视化生成 [等待中] │
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│ │
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│ [⏸️ 暂停] [⏭️ 跳过当前步骤] [❌ 取消全部] │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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**执行引擎的核心能力：**
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| 能力 | 描述 |
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|------|------|
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| **顺序编排** | 按 SAP 定义的顺序执行多个方法 |
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| **结果串联** | 上一步的输出作为下一步的输入 |
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| **实时反馈** | 每步完成后立即展示中间结果 |
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| **错误处理** | 某步失败时提供跳过/重试选项 |
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| **可中断** | 用户可随时暂停、跳过、取消 |
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### 3.6 Step 5: 综合结论生成
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Step 5: 综合结论生成 │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ │
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│ 📊 分析结果 │
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│ │
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│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 表 1. 两组血压变化比较 │ │
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│ │ ─────────────────────────────────────────────────────── │ │
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│ │ 组别 N 中位数(IQR) P 值 效应量(r) │ │
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│ │ ─────────────────────────────────────────────────────── │ │
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│ │ 治疗组 94 -14.5(-20,-8) │ │
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│ │ <0.001 0.52 │ │
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│ │ 对照组 92 -4.8(-10,1) │ │
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│ │ ─────────────────────────────────────────────────────── │ │
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│ │ 注：采用 Mann-Whitney U 检验 │ │
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│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │
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│ 📈 可视化 │
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│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ [箱线图] │ │
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│ │ │ │
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│ │ 治疗组 ████████████████████ -14.5 │ │
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│ │ 对照组 ████████ -4.8 │ │
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│ │ │ │
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│ │ P < 0.001 *** │ │
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│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │
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│ 📝 结论（论文级） │
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│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 本研究共纳入 186 例高血压患者进行分析。 │ │
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│ │ │ │
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│ │ Mann-Whitney U 检验结果显示，治疗组血压变化 │ │
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│ │ (中位数 -14.5 mmHg) 显著大于对照组 (-4.8 mmHg)， │ │
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│ │ 差异具有统计学意义 (U=2341, P<0.001)。 │ │
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│ │ 效应量 r=0.52，提示中等程度的效应。 │ │
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│ │ │ │
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│ │ 敏感性分析（独立样本 T 检验）得到一致结论 │ │
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│ │ (t=5.23, P<0.001)，结果稳健。 │ │
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│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │
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│ ⚠️ 方法学说明 │
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│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 由于治疗组数据不满足正态分布假设 │ │
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│ │ (Shapiro-Wilk P=0.02)，故采用非参数方法作为主要分析。 │ │
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│ │ │ │
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│ │ 本分析剔除了 14 例数据： │ │
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│ │ - 2 例异常值（血压 > 300 mmHg） │ │
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│ │ - 12 例缺失值（血压字段缺失） │ │
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│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │
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│ [📥 下载报告(Word)] [📥 下载 R 代码] [🔄 调整分析] │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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**结论生成的核心要素：**
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| 要素 | 描述 | 示例 |
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|------|------|------|
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| **样本描述** | 纳入/排除情况 | "共纳入 186 例" |
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| **主要结果** | 核心统计量 | "P<0.001, r=0.52" |
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| **临床解读** | 效应量含义 | "中等程度效应" |
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| **敏感性** | 结果稳健性 | "T检验得到一致结论" |
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| **方法说明** | 选择理由 | "因不满足正态性..." |
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| **局限性** | 数据处理说明 | "剔除 14 例数据" |
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## 4. 智能化的核心能力
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### 4.1 意图理解能力
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**从模糊输入到精确分析目标的映射：**
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用户输入解析流程：
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"比较新药疗效"
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→ 提取关键词：比较、疗效
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→ 识别意图：差异比较
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→ 识别目标：Goal = Difference
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"分析影响因素"
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→ 提取关键词：影响、因素
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→ 识别意图：关联分析
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→ 识别目标：Goal = Association
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"预测复发风险"
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→ 提取关键词：预测、风险
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→ 识别意图：预测建模
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→ 识别目标：Goal = Prediction
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```
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**意图分类体系：**
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| Goal 类型 | 用户表达 | 典型方法 |
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|-----------|----------|----------|
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| Difference | 比较、差异、疗效 | T 检验、ANOVA、卡方 |
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| Association | 相关、影响、因素 | 相关分析、回归 |
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| Prediction | 预测、风险、预后 | 逻辑回归、生存分析 |
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| Description | 描述、特征、分布 | 频数、均值、百分比 |
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### 4.2 数据自适应能力
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**根据数据特征自动选择方法：**
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数据诊断 → 方法决策树
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┌─ 正态 → T 检验
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┌─ 两组 ───┤
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│ └─ 非正态 → Mann-Whitney U
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│
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连续Y ──┤ ┌─ 正态 → 单因素 ANOVA
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│ │
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└─ 多组 ───┼─ 非正态 → Kruskal-Wallis
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│
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└─ 配对 → 重复测量 ANOVA
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┌─ 2×2 表 → 卡方检验/Fisher
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分类Y ──┼─ 两组 ───┤
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│ └─ 期望频数<5 → Fisher 精确
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│
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└─ 多组 ──── χ² 检验
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```
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||
**方法选择的四维匹配：**
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| 维度 | 描述 | 取值 |
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|------|------|------|
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| Goal | 分析目的 | Difference / Association / Prediction |
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| Y_Type | 因变量类型 | Continuous / Categorical / Survival |
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| X_Type | 自变量类型 | Categorical_2 / Categorical_Multi / Continuous |
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| Design | 实验设计 | Independent / Paired / Repeated |
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### 4.3 路径规划能力
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||
**不是单个方法，而是完整流程：**
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```
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||
一个完整的统计分析 ≠ 一个方法
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||
而是：
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┌─────────┬─────────┬─────────┬─────────┬─────────┬─────────┐
|
||
│数据清洗 │描述统计 │假设检验 │敏感性 │效应量 │可视化 │
|
||
│ │ │（主要）│分析 │ │ │
|
||
└─────────┴─────────┴─────────┴─────────┴─────────┴─────────┘
|
||
```
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||
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||
**标准分析流程模板：**
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||
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||
| 流程名称 | 步骤序列 |
|
||
|----------|----------|
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||
| 两组差异比较 | CLEAN → DESC → NORMALITY_CHECK → [T_TEST \| MANN_WHITNEY] → EFFECT_SIZE → PLOT_BOX |
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||
| 多组差异比较 | CLEAN → DESC → NORMALITY_CHECK → [ANOVA \| KRUSKAL] → POST_HOC → EFFECT_SIZE → PLOT_BOX |
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||
| 相关性分析 | CLEAN → DESC → SCATTER_PLOT → [PEARSON \| SPEARMAN] → REGRESSION → PLOT_REG |
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||
| 基线特征表 | CLEAN → DESC_CONTINUOUS → DESC_CATEGORICAL → TABLE_ONE |
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||
|
||
### 4.4 不确定性处理能力
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|
||
**当 AI 无法确定时，应该追问而非猜测：**
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||
```
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||
场景 1：无法确定设计类型
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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||
│ 🤔 AI 追问： │
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│ │
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│ "您的数据中，每个患者有治疗前和治疗后两次测量吗？ │
|
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│ - 如果是同一患者的前后对比，我建议用配对分析 │
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│ - 如果是不同患者的组间对比，我建议用独立样本分析" │
|
||
│ │
|
||
│ [ 同一患者前后对比 ] [ 不同患者组间对比 ] │
|
||
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||
|
||
场景 2：变量角色不明确
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||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||
│ 🤔 AI 追问： │
|
||
│ │
|
||
│ "您想比较的是： │
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│ - A) 治疗后的血压值 │
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│ - B) 治疗前后的血压变化值 │
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||
│ │
|
||
│ 这会影响分析方法的选择。" │
|
||
│ │
|
||
│ [ 比较治疗后血压 ] [ 比较血压变化值 ] │
|
||
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||
|
||
场景 3：多个可能的分析目标
|
||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||
│ 🤔 AI 澄清： │
|
||
│ │
|
||
│ "根据您的描述，我理解您可能想要： │
|
||
│ │
|
||
│ 1. 比较两组的疗效差异（假设检验） │
|
||
│ 2. 分析疗效的影响因素（回归分析） │
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||
│ 3. 预测患者的治疗反应（预测模型） │
|
||
│ │
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||
│ 请选择您最主要的分析目标，或选择"全部"进行综合分析。" │
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||
│ │
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│ [ 差异比较 ] [ 因素分析 ] [ 预测模型 ] [ 全部 ] │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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### 4.5 结论生成能力
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**生成论文级的综合结论：**
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| 结论要素 | 模板结构 | 示例 |
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|----------|----------|------|
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| 样本描述 | "本研究共纳入 {{N}} 例..." | "本研究共纳入 186 例高血压患者" |
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| 主要结果 | "{{方法}}结果显示，{{统计量}}" | "Mann-Whitney U 检验结果显示，U=2341, P<0.001" |
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| 效应解读 | "效应量 {{r}}，提示 {{程度}}" | "效应量 r=0.52，提示中等程度效应" |
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| 敏感性 | "敏感性分析得到 {{结论}}" | "敏感性分析得到一致结论，结果稳健" |
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| 方法说明 | "由于 {{原因}}，故采用 {{方法}}" | "由于不满足正态性，故采用非参数方法" |
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## 5. 系统架构蓝图
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### 5.1 理想系统的核心组件
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 理想的智能统计分析系统 │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ │
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│ ┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 1. 意图理解器 (Intent Parser) │ │
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│ │ - LLM 意图识别 │ │
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│ │ - Goal/Y/X/Design 四维提取 │ │
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│ │ - 不确定时追问澄清 │ │
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│ └──────────────────┬───────────────────────────────────┘ │
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│ ↓ │
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│ ┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 2. 数据诊断器 (Data Diagnostician) │ │
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│ │ - 分布检验（正态性、方差齐性） │ │
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│ │ - 数据质量（缺失值、异常值） │ │
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│ │ - 样本特征（样本量、平衡性） │ │
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│ └──────────────────┬───────────────────────────────────┘ │
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│ ↓ │
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│ ┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 3. 路径规划器 (Pathway Planner) ⭐ 核心 │ │
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│ │ - 决策表匹配（四维 → 方法） │ │
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│ │ - 流程模板选择 │ │
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│ │ - 数据驱动的方法调整 │ │
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│ │ - 生成完整 SAP │ │
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│ └──────────────────┬───────────────────────────────────┘ │
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│ ↓ │
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│ ┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 4. 流程执行器 (Workflow Executor) │ │
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│ │ - 多方法顺序编排 │ │
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│ │ - 结果串联传递 │ │
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│ │ - 护栏检查与自动降级 │ │
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│ │ - 实时进度反馈 │ │
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│ └──────────────────┬───────────────────────────────────┘ │
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│ ↓ │
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│ ┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 5. 结论生成器 (Conclusion Generator) │ │
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│ │ - 结果整合 │ │
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│ │ - 论文级结论模板 │ │
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│ │ - 方法学说明 │ │
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│ │ - 局限性声明 │ │
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│ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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### 5.2 数据流架构
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用户输入
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▼
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│ 意图理解器 │ ← LLM + 意图分类
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└────────┬────────┘
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│ (Goal, Y, X, Design)
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▼
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┌─────────────────┐
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│ 数据诊断器 │ ← R 统计检验
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└────────┬────────┘
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│ (Data Profile)
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▼
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┌─────────────────┐
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│ 路径规划器 │ ← 决策表 + 流程模板
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└────────┬────────┘
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│ (SAP: workflow_steps[])
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▼
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┌─────────────────┐
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│ 流程执行器 │ ← R 方法库 + 编排引擎
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└────────┬────────┘
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│ (step_results[])
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▼
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┌─────────────────┐
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│ 结论生成器 │ ← LLM + 解读模板
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└────────┬────────┘
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│
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▼
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综合报告
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### 5.3 与现有架构的关系
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| 组件 | 现有系统 | 理想系统 | 差距 |
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| 意图理解器 | ❌ 无 | ✅ LLM + 分类 | 需新建 |
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| 数据诊断器 | 🟡 R 服务内部 | ✅ 独立模块 | 需提取 |
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| 路径规划器 | ❌ 单方法选择 | ✅ 完整流程 | 需重构 |
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| 流程执行器 | ❌ 单方法执行 | ✅ 多方法编排 | 需新建 |
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| 结论生成器 | 🟡 简单解读 | ✅ 论文级 | 需增强 |
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## 6. 实施路线图
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### 6.1 当前状态 vs 目标状态
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当前状态 (MVP Phase 1):
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┌──────────────────────────────────────┐
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│ 用户 → 选 T 检验 → 执行 → P 值结果 │
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└──────────────────────────────────────┘
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目标状态 (理想系统):
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┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 用户 → AI 理解 → 数据诊断 → 规划流程 → 分步执行 → 综合报告 │
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└──────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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### 6.2 分阶段演进
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 当前: 单方法执行 (L1) │
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│ - 用户指定方法 │
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│ - 执行单个 R 脚本 │
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│ - 返回 P 值结果 │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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↓
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 阶段 1: 智能选方法 (L2) │
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│ + 意图识别（Goal/Y/X/Design） │
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│ + 决策表匹配 │
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│ + 自动选择方法 │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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↓
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 阶段 2: 数据自适应 (L3) │
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│ + 数据诊断器 │
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│ + 根据数据特征调整方法 │
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│ + 护栏自动降级 │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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↓
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 阶段 3: 流程编排 (L4) │
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│ + 流程模板 │
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│ + 多方法顺序执行 │
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│ + 结果串联 │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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||
↓
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 阶段 4: 论文级输出 (L5) │
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│ + 综合结论生成 │
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│ + 方法学说明 │
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│ + 完整报告导出 │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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### 6.3 优先级建议
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| 优先级 | 组件 | 价值 | 工作量 |
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|--------|------|------|--------|
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| P0 | 决策表匹配 | 智能选方法的基础 | 中 |
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| P0 | 流程模板 | 从单方法到流程的关键 | 中 |
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| P1 | 流程执行器 | 多方法编排 | 高 |
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| P1 | 数据诊断器 | 自适应能力 | 中 |
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| P2 | 意图理解器 | 用户体验提升 | 中 |
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| P2 | 结论生成器 | 输出质量提升 | 中 |
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## 7. 成功标准
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### 7.1 用户体验标准
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| 指标 | 当前 | 目标 |
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|------|------|------|
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| 用户需要知道方法名 | ✅ 必须 | ❌ 不需要 |
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| 用户需要理解数据特征 | ✅ 必须 | ❌ 不需要 |
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| 输出可直接用于论文 | ❌ 需整理 | ✅ 可直接用 |
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| 分析过程可追溯 | 🟡 部分 | ✅ 完整 |
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### 7.2 智能化标准
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| 能力 | 当前 | 目标 |
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|------|------|------|
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| 意图理解 | ❌ 无 | ✅ 自动识别 |
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| 方法选择 | 🟡 硬编码 | ✅ 决策表驱动 |
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| 数据适应 | 🟡 部分 | ✅ 完全自适应 |
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| 流程规划 | ❌ 单方法 | ✅ 完整流程 |
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| 结论生成 | 🟡 简单 | ✅ 论文级 |
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## 8. 附录
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### 8.1 术语表
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| 术语 | 定义 |
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| SAP | Statistical Analysis Plan，统计分析计划 |
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| Goal | 分析目的（差异比较/关联分析/预测建模） |
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| Y_Type | 因变量类型（连续/分类/生存时间） |
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| X_Type | 自变量类型（二分类/多分类/连续） |
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| Design | 实验设计（独立/配对/重复测量） |
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| 流程模板 | 预定义的多步骤分析流程 |
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||
| 护栏 | 统计前提条件检查 |
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| 降级 | 当前提不满足时切换到替代方法 |
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### 8.2 相关文档
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| 文档 | 路径 |
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||
| 当前架构设计 | `00-系统设计/SSA-Pro 严谨型智能统计分析架构设计方案V4.md` |
|
||
| 配置中台设计 | `00-系统设计/SSA-Executor_专家配置要素.md` |
|
||
| Planner 设计 | `00-系统设计/Planner 统计分析计划与配置映射.md` |
|
||
| MVP 开发计划 | `04-开发计划/00-MVP开发计划总览.md` |
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**文档维护者：** SSA 架构团队
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**创建日期：** 2026-02-20
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**版本：** v1.0
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