How do I install the Statistical Analysis skill?

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Is Statistical Analysis safe to use?

This skill has not completed SkillMD's automated safety review yet. Capability flags: executes scripts. SkillMD never runs a skill's scripts for you; review the SKILL.md before installing.

Which AI agents work with Statistical Analysis?

This skill is tagged as working with Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex. SKILL.md is an open format, so most agents that read a skills directory can load it too.

Is Statistical Analysis free to use?

Yes. Installing skills from SkillMD is free. This skill is licensed under MIT license.

Who published Statistical Analysis?

Clearailhc (@clearailhc) published this skill. Their other Agent Skills are listed on their SkillMD profile.

Statistical Analysis by clearailhc — Agent Skill

Name: Statistical Analysis
Rating: 4.2 (5 reviews)
Author: Clearailhc

Statistical Analysis

【假设验证·统计检验】选择合适检验方法、检查前提、执行分析并产出可审计结论。适用：验证两组条件差异、相关性、回归关系、组间对比。不适用：首触未知数据文件（用 exploratory-data-analysis）；深度关联分析与诊断（用 data-analysis）。

Clearailhc Updated Sep 22, 2026

File contents

统计分析 Skill（ClearAI 版）

使用边界

适用：已有明确假设与干净表格数据，需统计检验支撑结论。
不适用：数据尚未探查 → exploratory-data-analysis；需深度关联与根因分析 → data-analysis。

ClearAI 工具与路径映射

数据 → read / bash（pandas 读 input/ 或 lab/）
分析脚本 → lab/scripts/stats_*.py（可用已复制 scripts/ 模板）
结果表 → lab/extracted/stats_results.md 或 .csv
图表 → lab/diagrams/
交付摘要 → products/reports/（若用户要求正式报告）
经验回写 → clear/memory/statistical_analysis_lessons.md

环境契约

python -c "import pandas, scipy, statsmodels, pingouin; print('statistics capability ready')"

上述统计栈属于 ClearAI 基础安装能力。若 import 验证失败，记录缺失包与当前 Python 路径并停止，提示用户修复部署；禁止在 Agent 运行中执行 pip install 或 uv。

工作流

1. 检验选型

问题类型	典型检验
两组均值	t 检验 / Mann-Whitney
多组均值	ANOVA / Kruskal-Wallis
分类关联	卡方
两变量关系	Pearson/Spearman 相关、OLS 回归
时序对比	配对检验、变化点（简述）

详见 references/test_selection.md、references/assumptions_and_diagnostics.md。

2. 前提检查

正态性、方差齐性、样本量、独立性
不满足时选用非参数或明确声明局限

3. 执行与报告（工程口径，非 APA）

每条结论须含：

检验名称、统计量、p 值/置信区间、效应量
物理证据：基于哪份文件、哪几列、样本量 n=?
工程意义：差异是否在业务上显著？

4. 证据闭环

无统计输出文件/图表路径 → 不得宣称「已验证」
与 hypothesis-generation 产出的 H1/H2 逐条对应

报告模板（`lab/extracted/stats_results.md`）

## 假设 H1: ...
- 方法：...
- 结果：stat=..., p=..., effect_size=...
- 证据：lab/diagrams/xxx.png, 输入=input/yyy.csv
- 结论：支持/拒绝/ inconclusive
- 局限：...

---name: statistical-analysisdescription: 【假设验证·统计检验】选择合适检验方法、检查前提、执行分析并产出可审计结论。适用：验证两组条件差异、相关性、回归关系、组间对比。不适用：首触未知数据文件（用 exploratory-data-analysis）；深度关联分析与诊断（用 data-analysis）。license: MIT license---# 统计分析 Skill（ClearAI 版）## 使用边界- **适用**：已有明确假设与干净表格数据，需统计检验支撑结论。- **不适用**：数据尚未探查 → `exploratory-data-analysis`；需深度关联与根因分析 → `data-analysis`。## ClearAI 工具与路径映射- 数据 → `read` / `bash`（pandas 读 `input/` 或 `lab/`）- 分析脚本 → `lab/scripts/stats_*.py`（可用已复制 `scripts/` 模板）- 结果表 → `lab/extracted/stats_results.md` 或 `.csv`- 图表 → `lab/diagrams/`- 交付摘要 → `products/reports/`（若用户要求正式报告）- 经验回写 → `clear/memory/statistical_analysis_lessons.md`## 环境契约```bashpython -c "import pandas, scipy, statsmodels, pingouin; print('statistics capability ready')"```上述统计栈属于 ClearAI 基础安装能力。若 import 验证失败，记录缺失包与当前 Python路径并停止，提示用户修复部署；**禁止**在 Agent 运行中执行 `pip install` 或 `uv`。## 工作流### 1. 检验选型| 问题类型 | 典型检验 ||----------|----------|| 两组均值 | t 检验 / Mann-Whitney || 多组均值 | ANOVA / Kruskal-Wallis || 分类关联 | 卡方 || 两变量关系 | Pearson/Spearman 相关、OLS 回归 || 时序对比 | 配对检验、变化点（简述） |详见 `references/test_selection.md`、`references/assumptions_and_diagnostics.md`。### 2. 前提检查- 正态性、方差齐性、样本量、独立性- 不满足时选用非参数或明确声明局限### 3. 执行与报告（工程口径，非 APA）每条结论须含：- 检验名称、统计量、p 值/置信区间、效应量- **物理证据**：基于哪份文件、哪几列、样本量 n=?- 工程意义：差异是否在业务上显著？### 4. 证据闭环- 无统计输出文件/图表路径 → 不得宣称「已验证」- 与 `hypothesis-generation` 产出的 H1/H2 逐条对应## 报告模板（`lab/extracted/stats_results.md`）```markdown## 假设 H1: ...- 方法：...- 结果：stat=..., p=..., effect_size=...- 证据：lab/diagrams/xxx.png, 输入=input/yyy.csv- 结论：支持/拒绝/ inconclusive- 局限：...```

Frequently asked questions