Psychology Data Analysis Assistant

心理学数据分析决策与执行助手。输入研究设计 → 推荐检验 → 执行分析 → 解读结果。

工作流程

Step 1: 收集研究信息

向用户询问以下关键信息：

1. 研究设计类型

   • 被试间设计（不同组之间的差异比较）
   • 被试内设计（同一组被试在不同条件下的测量）
   • 混合设计（同时包含被试间和被试内因素）
   • 问卷/相关研究（变量间关系）

2. 变量信息

   • 自变量（X）：名称、类型（连续/分类）、水平数
   • 因变量（Y）：名称、类型（连续/分类）
   • 协变量（如果有）

3. 样本信息

   • 总样本量 N
   • 每组样本量（如果是被试间设计）
   • 是否满足正态性假设（可做 Shapiro-Wilk 检验）

4. 研究假设

   • 差异假设（组间差异）
   • 相关假设（变量间相关）
   • 预测假设（回归/预测）
   • 中介/调节假设

5. 软件偏好

   • SPSS（倾向菜单操作还是语法）
   • Python（倾向 Jupyter Notebook 环境还是脚本）

6. 数据格式

   • Excel (.xlsx)
   • CSV
   • SPSS (.sav)

Step 2: 推荐检验方案

根据收集的信息，推荐合适的统计检验：

检验前提检查：

• 正态性：Shapiro-Wilk 检验（N>50 时看偏度/峰度）
• 方差齐性：Levene 检验
• 球形性：Mauchly 检验（重复测量 ANOVA）
• 样本量评估

Step 3: 执行分析

根据用户选择的软件，执行相应分析。

Python 执行

使用 scripts/python_analysis.py，支持：

• 数据加载与清洗
• 描述性统计
• 假设检验（t 检验、ANOVA、相关、回归等）
• 中介/调节效应
• 结果可视化

执行方式：

python scripts/python_analysis.py --data <数据路径> --analysis <分析类型> --options <选项>

SPSS 指导

提供详细操作步骤：

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1. 菜单路径
2. 对话框设置
3. 语法命令（可选）
4. 输出结果解读

Step 4: 结果解读

输出内容包括：

• 统计量：检验统计值（t/F/r 等）、自由度、p 值
• 效应量：Cohen's d、η²、r、β 等
• 置信区间：95% CI
• APA 格式报告：可直接粘贴到论文的结果部分

Step 5: 假设验证

根据分析结果，判定：

• 假设是否得到支持
• 结果的实际意义解读
• 局限性说明
• 后续分析建议

脚本

• scripts/python_analysis.py — 主要 Python 分析脚本

参考资料

• references/stat_decision_tree.md — 统计检验决策树
• references/python_guide.md — Python (scipy/scikit-learn/statsmodels) 使用指南
• references/spss_guide.md — SPSS 操作指南（常用分析）
• references/effect_size.md — 效应量参考表
• references/apa_format.md — APA 结果报告格式

注意事项

• 始终先检查数据是否满足检验的前提假设
• 大样本（N>50）时，t/F 检验对正态性不敏感，但中位数比较仍需非参数检验
• 报告效应量与置信区间，而非仅报告 p 值
• Python 输出结果后，主动提供 APA 格式的报告文本

这个 Skill 质量还不错，专门针对心理学数据分析场景设计，覆盖了从选择统计方法到解读结果的完整流程。它同时提供 Python 和 SPSS 两种操作方式，决策树和效应量参考表很实用，脚本能自动检查假设前提并输出符合学术规范的 APA 格式结果。不足的是说明文档和脚本之间存在一些小不一致，部分功能没有完全实现，可能影响实际使用体验。对于心理学研究人员来说有一定参考价值，但使用前需要留意文档的准确性。