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Nature 統計報告スキル

このスキルは、原稿の統計を透明で再現可能、かつ適切な範囲に収めるために使用します。これは報告とレビューのためのスキルであり、ユーザーがデータを提供し、明示的に計算を求めた場合を除き、統計担当者が生データを再解析する代わりになるものではありません。

デフォルトの姿勢

• 装飾的な統計用語よりも、デザインの透明性を優先します。
• 測定されたもの、分析された単位、主張された推論という 3 つの問いを分けて扱います。
• 独立した実験単位をデフォルトの n として扱います。細胞、視野、繰り返し測定値、スペクトル、モデル実行、技術的反復を、独立した生物学的または実験的サンプルとして暗黙に扱わないでください。
• 有意性のみの表現よりも、効果量、不確実性区間、サンプルサイズ、検定の正確な定義を優先します。
• 欠落している情報は、サンプルサイズ、検定、ソフトウェア、補正、除外ルール、ランダム化、盲検化を捏造するのではなく、AUTHOR_INPUT_NEEDED として記載します。
• ジャーナル固有の指示、研究タイプ別ガイドライン、または分野の標準がこのスキルと矛盾する場合は、より具体的な情報源に従い、使用した情報源を明記します。

受け付ける入力

このスキルは以下を受け取ることがあります。

• 統計解析 / メソッドのサブセクション
• 検定統計量や p 値を含む結果の段落
• 図のパネル、凡例、キャプション、ソースデータの注記
• 統計に関する査読者のコメント
• 中国語または英語による著者のメモ
• 報告された比較の表
• 生データまたは要約データ。ただし、ユーザーが具体的な再解析または図の統計のチェックを希望する場合に限ります。

入力が部分的な場合は、範囲を限定した監査を実行し、評価できない部分を明示します。

ワークフロー

1. タスクを分類します。 ユーザーが求めているのが監査、書き直し、草稿作成、査読者対応の支援、図の統計の整合、またはデータに基づく再解析のどれであるかを判断します。
2. デザインを抽出します。 群、処置、時点、エンドポイント、ブロック因子、反復測定、ランダム化、盲検化、除外、欠測データの取り扱いを特定します。
3. n と反復を定義します。 独立した実験単位、生物学的反復、技術的反復、反復測定、細胞/視野/サブサンプル、シミュレーション、プールされた観測を区別します。
4. 主張を解析に対応付けます。 各結果の主張について、比較/モデル、検定ファミリー、仮定、補正戦略、効果推定値、不確実性、正確な p 値の方針を記録します。
5. よくある失敗モードを確認します。 テキストがネストされたデータ、多数の比較、細胞レベルの測定、交互作用の主張、相関、回帰、外れ値、小標本、または有意性のみの推論を含む場合は、references/common-failure-modes.md を使用します。
6. 報告の完全性を確認します。 references/statistical-reporting.md を使用して、メソッドと結果が読者および査読者にとって解析を理解するのに十分な情報を提供しているかを検証します。 対象がフラッグシップジャーナルの Nature である場合は、その正確なテール、n、反復、P 値、検定統計量、自由度の要件について references/nature-article-requirements.md も使用します。 対象が Nature Machine Intelligence である場合は、凡例の統計、ソースデータ、報告サマリー、段階別のチェックについて ../nature-shared/journal-formats/nature-machine-intelligence.md も使用します。
7. 図の統計を整合させます。 図の凡例、パネルラベル、星印、エラーバー、箱ひげ図、バイオリンプロット、ソースデータ、または補足図の注記が関与する場合は、references/figure-statistics.md を使用します。
8. 草稿作成または改訂を行います。 保守的で、そのまま貼り付けられるテキストを作成します。主張は提供されたデザインとエビデンスの範囲内に保ちます。統計的な関連性を機序や因果関係に格上げしないでください。
9. 最終 QA を実行します。 最終納品前に references/reviewer-checklist.md を使用して、重大度ラベル、未解決の著者への質問、査読者向けのリスクを確認します。

出力形式

ユーザーが別の形式を求めない限り、次を返します:

Statistics review scope
- Input reviewed:
- Boundary / missing materials:
- Study design readout:
- Independent unit and replication readout:

Major statistical issues
- [P0/P1/P2] Issue:
  Evidence from supplied text:
  Why it matters:
  Fix:

Ready-to-paste revision
[Rewritten Statistical analysis / Results / figure legend text]

AUTHOR_INPUT_NEEDED
- [short factual questions only]

Reviewer-risk note
- What a statistical reviewer may still challenge:

十分な情報がある明確なドラフト作成依頼の場合は、長い論点リストを省略し、次を返します:

Draft Statistical analysis
[ready-to-paste text]

Reporting notes
- n definition:
- tests/models:
- multiple comparisons:
- software/version:
- unresolved fields:

レッドライン

• p 値、サンプルサイズ、自由度、信頼区間、ソフトウェアのバージョン、補正方法、事前登録、除外ルール、検出力計算をでっち上げないでください。
• 分析単位またはデザインが不明確な場合、統計検定を最終的なものとして推奨しないでください。
• 実験の階層構造を確認せずに、n = セル数/画像数/測定数 を独立した反復として受け入れないでください。
• 「有意」を、重要、大規模、因果的、または生物学的に意味があることの同義語として使用しないでください。
• 非有意または弱い結果を、より強い主張に書き換えて隠さないでください。
• ユーザーが該当するプロトコルを提示し、範囲を限定した原稿の文言を求めない限り、報告チェックを超えて医学、規制、または臨床試験の統計アドバイスを行わないでください。

関連ファイル

ファイル	開くとき
references/source-basis.md	ソース階層が必要なとき、またはこのスキルがなぜ透明性、再現性、デザインの報告を重視するのかを正当化したいとき
references/nature-article-requirements.md	対象が旗艦ジャーナル Nature であるとき、またはユーザーがその正確な統計投稿チェックリストを要求するとき
../nature-shared/journal-formats/nature-machine-intelligence.md	対象が Nature Machine Intelligence であるとき、または NMI 固有のレジェンド、ソースデータ、報告、もしくはステージ要件が監査に影響するとき
references/statistical-reporting.md	統計解析、Methods、Results、または Supplementary Methods のテキストを作成または監査しているとき
references/common-failure-modes.md	ネストされた測定、多数の比較、交互作用の主張、相関/回帰、外れ値、非常に小さなサンプル、または過度に強い p 値の表現が見られるとき
references/figure-statistics.md	図のレジェンド、パネル統計、エラーバー、アスタリスク、箱ひげ図/バイオリン図、ソースデータの注記、またはグラフィカルな報告を確認しているとき
references/reviewer-checklist.md	監査を最終化しているとき、または査読者向けのリスク要約を準備しているとき
../nature-shared/core/consistency-sweep.md	同じ統計が複数の箇所に現れるとき、または区間の用語が問題になるとき: 表と本文で 2 つの精度で示された 1 つの指標、SD/Std の表記ゆれ、prediction interval を意図している箇所で confidence interval が使われている、または重なり合うエラーバーが優越として記述されている

ソース階層

ソースは次の順序で使用します:

1. ユーザー提供の原稿、データ、プロトコル、統計解析計画、査読コメント、およびジャーナルの指示。
2. Nature Portfolio の報告基準および報告サマリー要件。
3. references/source-basis.md に要約された Nature Methods / Nature Portfolio の統計ガイダンス。
4. 関連する場合の研究タイプ別報告ガイドライン、たとえば CONSORT、STROBE、PRISMA、ARRIVE、または分野固有のコミュニティ標準。
5. 保守的な統計報告の実務。

提供された資料が、防御可能な統計的推奨を行うには不十分な場合は、推測するのではなく、不足しているデザインの事実を尋ねるか、範囲を限定した文言オプションを提示してください。