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title: Stat Lab 方法与复核边界
slug: stat-lab-method-boundary
summary: StatKit 当前承诺 14 种检验、4 类假设检查和 15 条决策规则，不应从已安装依赖推断出回归或生存分析能力。
category: research-ai
status: current
updated: 2026-10-15T10:24:13+08:00
canonical: https://www.scholay.com/wiki/stat-lab-method-boundary
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# Stat Lab 方法与复核边界

[AI 数据分析](/wiki/research-data-analysis)的统计工具不是"什么都能做"。这篇列出当前真实支持的方法，帮你判断自己的分析需求是否在范围内，以及结果中哪些地方需要你自己复核。

## 当前支持的方法

### 两组比较

**当前支持的方法**

| 方法 | 适用场景 |
| --- | --- |
| Student t 检验 | 独立两组，正态，方差齐 |
| Welch t 检验 | 独立两组，正态，方差不齐 |
| Mann-Whitney U 检验 | 独立两组，非正态或顺序数据 |
| 配对 t 检验 | 同一对象两次测量，差值正态 |
| Wilcoxon 符号秩检验 | 同一对象两次测量，差值非正态 |

### 多组比较

**当前支持的方法**

| 方法 | 适用场景 |
| --- | --- |
| 单因素方差分析 | 多组，正态，方差齐 |
| Welch 方差分析 | 多组，正态，方差不齐 |
| Kruskal-Wallis 检验 | 多组，非正态或顺序数据 |

### 分类资料

**当前支持的方法**

| 方法 | 适用场景 |
| --- | --- |
| Pearson 卡方检验 | 2×2 或 R×C，期望频数充足 |
| Yates 校正卡方检验 | 2×2，期望频数偏小 |
| Fisher 精确检验 | 2×2，小样本 |
| R×C 卡方检验 | 多行多列列联表 |
| McNemar 精确检验 | 配对分类资料 |
| Cochran-Armitage 趋势检验 | 有序分类趋势 |

### 假设检查

**当前支持的方法**

| 检查 | 用途 |
| --- | --- |
| Shapiro-Wilk（分组） | 检查每组的正态性 |
| Levene 中位数 | 检查方差齐性 |
| Shapiro-Wilk（差值） | 检查配对差值的正态性 |
| 期望频数检查 | 检查列联表的期望频数是否充足 |

系统内置 D-01 至 D-15 共 15 条决策规则，根据假设检查结果自动选择方法。

## 当前不支持的方法

执行环境虽然安装了 statsmodels、scikit-learn、lifelines 等统计库，但当前方法卡**未承诺**以下方法：

- 线性回归、逻辑回归和广义线性模型
- 混合效应模型和重复测量方差分析
- 时间序列分析
- 生存分析（Kaplan-Meier、Cox 回归）
- 因子分析和结构方程模型
- 多重比较校正（方差分析后的事后比较有建议，但不等于完整的多重校正方案）

如果你的研究需要上述方法，AI 数据分析目前无法完成，需要使用专业统计软件。不要因为助手愿意尝试就认为结果可靠——工具"能跑"不等于"结果可信赖"。

## 计算与报告流程

1. 系统按方法卡读取数据、执行假设检查。
2. 根据决策规则选择统计方法并计算。
3. 把方法说明、关键数值、假设检查结果和可下载文件写入分析记录。
4. 基于分析记录生成结构化报告（中文核心期刊风格或 APA 风格）。

统计工具的写入使用专门权限，普通工具不能修改分析记录。

## 结果仍需你复核

即使方法选择和计算由系统完成，研究者仍需核对：

- **数据编码** — 列名、分组编码和缺失值是否被正确理解。
- **假设合理性** — 假设检查通过不等于假设在你的研究语境中合理。
- **效应量解读** — 效应量需要结合领域背景判断实际意义。
- **多重比较** — 做了多次检验时，是否需要额外校正。
- **因果推断** — 观察数据不能自动推断因果，报告中不应出现因果表述。

## 数值核验开关

系统内置的数值核验（numcheck）默认为观察模式：记录异常但不阻断输出。只有手动设置 `STATKIT_NUMCHECK_ENFORCE=1` 才会在数值异常时硬阻断。当前部署环境没有启用强制阻断。