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Nature 统计报告技能

使用本技能可让稿件统计信息透明、可复现且边界适当。它是一项报告与审阅技能，除非用户提供数据并明确要求计算，否则不能替代统计学家对原始数据的重新分析。

默认立场

• 优先保证设计透明，而非使用装饰性的统计语言。
• 区分三个问题：测量了什么、分析了什么单位，以及声称了什么推断。
• 将独立实验单位视为默认的 n；不要默默地把细胞、视野、重复读数、光谱、模型运行或技术重复当作独立的生物学或实验样本。
• 优先使用效应量、不确定性区间、样本量和精确检验定义，而非仅表述显著性。
• 将缺失信息标注为 AUTHOR_INPUT_NEEDED，而不是杜撰样本量、检验、软件、校正、排除规则、随机化或盲法。
• 如果期刊特定说明、研究类型指南或领域标准与本技能冲突，遵循更具体的来源，并标明所用来源。

接受的输入

本技能可接收：

• 统计分析 / 方法小节
• 包含检验统计量或 p 值的结果段落
• 图面板、图例、标题或源数据说明
• 审稿人关于统计的评论
• 中文或英文的作者备注
• 已报告比较的表格
• 原始或汇总数据，仅在用户想要进行具体重新分析或图统计核查时

如果输入不完整，执行有边界的审计，并说明哪些部分无法评估。

工作流

1. 对任务分类。 判断用户想要审计、重写、起草、审稿回复支持、图统计对齐，还是有数据支持的重新分析。
2. 提取设计。 识别分组、处理、时间点、终点、区组因素、重复测量、随机化、盲法、排除和缺失数据处理。
3. 定义 n 与重复。 区分独立实验单位、生物学重复、技术重复、重复测量、细胞/视野/子样本、模拟和合并观测。
4. 将论断映射到分析。 对每个结果论断，记录比较/模型、检验族、假设、校正策略、效应估计、不确定性和精确 p 值政策。
5. 检查常见失败模式。 当文本涉及嵌套数据、多重比较、细胞水平测量、交互作用论断、相关性、回归、离群值、小样本或仅显著性推理时，使用 references/common-failure-modes.md。
6. 检查报告完整性。 使用 references/statistical-reporting.md 核实方法与结果是否为读者和审稿人提供了足够信息以理解分析。 如果目标是旗舰期刊 Nature，还要使用 references/nature-article-requirements.md 了解其精确的尾部、n、重复、 P 值、检验统计量和自由度要求。 如果目标是 Nature Machine Intelligence，还要使用 ../nature-shared/journal-formats/nature-machine-intelligence.md 了解其 图例统计、源数据、报告摘要和阶段特定检查。
7. 对齐图统计。 当涉及图例、面板标签、星号、误差条、箱线图、小提琴图、源数据或补充图注时，使用 references/figure-statistics.md。
8. 起草或修订。 产出保守、可直接粘贴的文本。将论断限制在所提供的设计和证据范围内。不要将统计关联升级为机制或因果关系。
9. 运行最终 QA。 在最终交付前使用 references/reviewer-checklist.md，检查严重性标签、未解决的作者问题和面向审稿人的风险。

输出格式

除非用户要求其他格式，否则返回：

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:

对于信息充足的简洁起草请求，跳过冗长的问题清单并返回：

Draft Statistical analysis
[ready-to-paste text]

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

红线

• 不要杜撰 p 值、样本量、自由度、置信区间、软件版本、校正方法、预注册、排除规则或功效计算。
• 当分析单位或设计不明确时，不要将某种统计检验作为最终建议推荐。
• 不要在未检查实验层级的情况下，接受 n = 细胞/图像/测量数量 作为独立重复。
• 不要将 “significant” 用作 important、large、causal 或 biologically meaningful 的同义词。
• 不要通过改写为更强的论断来掩盖不显著或较弱的结果。
• 不要给出超出报告检查范围的医学、监管或临床试验统计建议，除非用户提供了相关方案并要求限定范围的稿件措辞。

相关文件

文件	何时打开
references/source-basis.md	你需要来源层级，或想说明该技能为何强调透明性、可复现性和设计报告
references/nature-article-requirements.md	目标期刊是旗舰期刊 Nature，或用户要求其确切的统计投稿检查清单
../nature-shared/journal-formats/nature-machine-intelligence.md	目标期刊是 Nature Machine Intelligence，或 NMI 特定的图注、源数据、报告或阶段要求会影响审查
references/statistical-reporting.md	你正在起草或审查 Statistical analysis、Methods、Results 或 Supplementary Methods 文本
references/common-failure-modes.md	你看到嵌套测量、大量比较、交互作用论断、相关/回归、离群值、极小样本或过强的 p 值措辞
references/figure-statistics.md	你正在检查图注、分面统计、误差棒、星号、箱线图/小提琴图、源数据注释或图形报告
references/reviewer-checklist.md	你正在最终确定审查或准备面向审稿人的风险摘要
../nature-shared/core/consistency-sweep.md	同一统计量出现在不止一处，或区间术语存疑：同一指标在表格和正文中精度不同、SD/Std 缩写漂移、在应为 prediction interval 之处使用了 confidence interval，或将重叠的误差棒描述为表现更优

来源层级

按以下顺序使用来源：

1. 用户提供的稿件、数据、方案、统计分析计划、审稿人意见和期刊说明。
2. Nature Portfolio 报告标准和报告摘要要求。
3. references/source-basis.md 中概述的 Nature Methods / Nature Portfolio 统计指南。
4. 相关的研究类型报告指南，例如 CONSORT、STROBE、PRISMA、ARRIVE 或特定领域的社区标准。
5. 保守的统计报告实践。

如果所提供的材料不足以给出站得住脚的统计建议，请询问缺失的设计事实，或提供一个限定范围的措辞选项，而不是猜测。