stats-reporting-audit

Nature 统计报告技能

使用此技能，使稿件中的统计报告透明、可复现，并恰当限定结论范围。这是一项报告与审查技能；除非用户提供数据并明确要求计算，否则它不能替代统计学家对原始数据进行重新分析。

默认原则

• 优先确保研究设计透明，而非使用华而不实的统计术语。
• 分清三个问题：测量了什么、分析单位是什么，以及声称得出了什么推断。
• 默认以独立实验单位作为 n；不得在未说明的情况下，将细胞、视野、重复读数、光谱、模型运行或技术重复视为独立的生物学或实验样本。
• 相较于仅报告显著性，更应优先报告效应量、不确定性区间、样本量和确切的检验定义。
• 将缺失信息标记为 AUTHOR_INPUT_NEEDED，而不是编造样本量、检验方法、软件、校正方法、排除规则、随机化或盲法信息。
• 如果期刊的特定要求、研究类型指南或领域标准与此技能冲突，应遵循更具体的来源，并注明所采用的来源。

接受的输入

此技能可接收：

• 统计分析／方法小节
• 包含检验统计量或 p 值的结果段落
• 图版、图例、说明文字或源数据说明
• 与统计相关的审稿意见
• 中文或英文作者备注
• 报告比较结果的表格
• 原始数据或汇总数据，仅限用户希望进行具体的重新分析或图表统计检查时

如果输入不完整，请进行有限范围的审查，并说明哪些部分无法评估。

工作流

1. 对任务分类。 判断用户需要的是审计、改写、起草、审稿意见回复支持、图表统计对齐，还是基于数据的重新分析。
2. 提取设计信息。 确定组别、处理、时间点、终点、区组因素、重复测量、随机化、盲法、排除项和缺失数据处理方式。
3. 定义 n 和重复。 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、模拟和汇总观测。
4. 双向对应论断与分析。 对每项结果论断，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 值的处理规则。然后反向对应：统计分析中声明的每项检验、统计量或区间，都必须对应论文报告的结果。已声明但未使用的统计量（例如，声明每项比较都使用配对 t 检验，而正文只报告均值差异和各随机种子间的符号一致性）应从方法部分删除，而不是补入结果部分。
5. 检查常见问题。 当文本涉及嵌套数据、多重比较、细胞级测量、交互作用论断、相关性、回归、离群值、小样本或仅依据显著性推理时，使用 references/common-failure-modes.md。
6. 检查报告完整性。 使用 references/statistical-reporting.md，确认方法和结果是否提供了足够信息，使读者和审稿人能够理解分析。
7. 对齐图表统计信息。 当涉及图例、面板标签、星号、误差线、箱线图、小提琴图、源数据或补充图说明时，使用 references/figure-statistics.md。
8. 起草或修订。 产出可直接粘贴的文本，确保论断不超出所提供的设计和证据。不要将统计关联夸大为机制或因果关系。用数字（区间、n）报告精度，而不是用一句保留性说明；每项报告说明（单位和 n、P 值处理规则、多重性、盲法、排除项）只出现一次，且放在统计分析部分。对于不进行推断检验的描述性设计，使用 references/statistical-reporting.md 中的描述性版本。
9. 进行最终质检。 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:

问题清单和审稿风险说明供作者参考，不应写入稿件；稿件中只放入可直接粘贴的修订文本，且不要采用审计或辩解的口吻（参见 anti-defensive-writing）。

对于信息充分的纯起草请求，跳过较长的问题清单，返回：

Draft Statistical analysis
[ready-to-paste text]

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

红线

• 不得编造 p 值、样本量、自由度、置信区间、软件版本、校正方法、预注册、排除规则或效能计算。
• 如果分析单位或设计不明确，不得最终建议某项统计检验。
• 在检查实验层级之前，不得将 n = number of cells/images/measurements 视为独立重复。
• 不得将“显著”作为重要、效应大、具有因果性或具有生物学意义的同义词。
• 不得通过改写来掩盖不显著或较弱的结果，或将其夸大。
• 除报告检查外，不得提供医疗、监管或临床试验统计建议；除非用户提供相关方案并要求限定范围内的稿件措辞。

相关文件

文件	在何时打开
references/source-basis.md	需要了解来源层级，或想说明该技能为何强调透明度、可重复性和设计报告时
references/statistical-reporting.md	起草或审核统计分析、方法、结果或补充方法文本时
references/common-failure-modes.md	遇到嵌套测量、多重比较、交互作用声明、相关/回归、离群值、小样本或过于强烈的 p 值表述时
references/figure-statistics.md	检查图注、面板统计、误差线、星号、箱线图/小提琴图、源数据说明或图形报告时
references/reviewer-checklist.md	完成审核或准备面向审稿人的风险摘要时

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 中总结的 Nature Methods / Nature Portfolio 统计指导。
4. 适用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。

如果提供的材料不足以支持可靠的统计建议，请询问缺失的设计事实，或提供有明确适用范围的措辞选项，而不要猜测。

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来源说明：github.com/Yuan1z0825/nature-skills；原始技能 nature-statistics，许可证为 Apache-2.0。已导入本地目录；正文保持不变，仅调整了交叉引用。