--- title: AI 数据分析 slug: research-data-analysis summary: 在受控统计环境中读取研究数据、选择方法、执行分析并交付可复查结果。 category: research-ai status: current updated: 2026-10-15T10:24:13+08:00 canonical: https://www.scholay.com/wiki/research-data-analysis --- # AI 数据分析 需要对研究数据做统计分析时，在科研助手中使用"数据分析"模板。系统会在受控环境中读取数据、选择方法、执行计算并交付结果文件。 ## 准备数据 在上传之前做好这几件事： 1. **保留原始文件** — 上传的是副本，原始文件留在本地。 2. **准备变量字典** — 在提问中写清每一列的含义、单位、分组编码和缺失值编码。不要让助手猜列名的意思。 3. **转换格式** — SPSS、Stata、SAS 专有文件需先导出为 CSV 或 XLSX。中文 Windows 导出的 CSV 注意编码问题。 4. **检查数据质量** — 明显的录入错误、空列和重复行应在上传前处理，不要全部交给 AI 去猜。 - [附件格式与转换说明](https://www.scholay.com/wiki/claw-attachments-and-references) — 支持的文件类型、大小限制和不支持格式的处理方式。 ## 入口 在科研助手新对话页选择"数据分析"模板，附上数据文件并写清研究问题。 ![科研助手 · 数据分析入口]() ## 先写清研究设计，再要求选择方法 不要只上传一个表格然后说"帮我分析一下"。第一问应包含研究问题、变量角色、数据结构和你期望的输出内容。 ### 按数据结构选择提问模板 替换文件名、变量名、单位与编码说明。 #### 两组比较 ```text 只分析附件【文件名】。研究问题是【问题】；结局变量为【变量】，分组变量为【变量】，单位与编码为【说明】，缺失值编码为【说明】。先检查变量类型、样本量、缺失、异常值和分布；信息不足时先提问，不要自行假设。选择合适的两组比较方法，报告描述统计、假设检查、效应量、区间、p 值和方法选择理由。不要把组间差异表述为因果关系。 ``` #### 多组比较 ```text 只分析附件【文件名】。比较【组别变量】的多个组在【结局变量】上的差异。先检查每组样本量、分布、方差与缺失；选择合适的多组检验，报告整体检验、效应量和必要的事后比较。若当前工具不能完成所需比较，请明确说明。 ``` #### 配对数据 ```text 附件【文件名】包含同一对象在【两个时间点/两个条件】下的配对观测。对象标识为【ID】，结果变量为【变量】。先验证配对关系和缺失情况，再选择配对检验，报告配对差值、描述统计、假设检查、效应量、区间和 p 值。 ``` #### 分类资料 ```text 分析附件【文件名】中【变量 A】与【变量 B】的分类资料关系。先列出列联表、样本量与期望频数，再选择卡方或精确检验，说明选择理由、效应大小与限制。稀疏单元格或编码不清时先报告问题。 ``` ## 检查结果 助手完成分析后，不要只看对话中的文字结论。应该做以下检查： 1. **打开交付文件** — 下载表格、图形和方法说明文件，核对数字是否与对话文字一致。 2. **核对方法选择** — 检查助手选用的统计方法是否适合你的数据结构和研究设计。 3. **检查假设** — 正态性、方差齐性、独立性等假设检查是否已执行并报告。 4. **理解效应量** — 不要只看 p 值；效应量和置信区间比单独的显著性判断更有用。 5. **区分差异和因果** — AI 不能从观察数据自动推断因果关系，描述中不应出现因果表述。 ## 当前支持的统计方法 Scholay将持续接入社会科学、自然科学的常用统计库、统计语言包，但系统支持的方法范围有限，用户可通过社区或后台反馈咨询支持进度。 - [Stat Lab 方法与复核边界](https://www.scholay.com/wiki/stat-lab-method-boundary) — 查看当前的检验方法、假设检查和决策规则的完整清单入。 ## 下一步 1. [把分析结果带入论文写作](/wiki/prism-writing-workflow) — 在正文中报告方法、结果和效应量，继续核对数据来源。 2. [用科研绘图制作数据图](/wiki/research-figure-and-slides) — 把分析结果可视化为可编辑的图形。