统计方法选错，半年白干 —— 这个 5 步向导把「该用什么方法」问清楚了一个真实的、几乎人人都踩过的坑先看两个场景：
场景一：你攒了 60 份数据，分两组，想比较某个指标。你顺手做了个 t 检验，P<0.05，很高兴。 投出去，审稿人第一句话："这两组数据做正态性检验了吗？不符合正态该用秩和检验。" 补做——P=0.08，结论反了。
场景二：你选了「年龄」列当"分组变量"，想比较不同年龄组的效果。跑完发现结果乱七八糟。 因为年龄是连续变量，不能直接当分组用——你得先把它分成"青年/中年/老年"，再比较。
这两个坑，都不是统计水平问题，是"一开始就没选对"。
传统做法：翻书、问人、赌运气
翻教材 → 教材讲的是原理，不告诉你你手头这份数据该用哪个
问师兄 → 师兄说"你就用 t 检验吧"，但他不知道你的数据是不是正态
用 SPSS → 菜单里几十个方法并列摆着，它不会告诉你该点哪个
最要命的是：选错了不会报错。软件照样给你算出 P 值，只是那个 P 值没有意义。
小圆圈的解法：把"选方法"这件事做成 5 步
「我该用什么统计方法？」 —— 上传 → 识别 → 推荐 → 出图 → 结论。
第 1 步：上传数据 CSV / Excel 都行，也可以直接从项目里已有的数据表调。不知道格式？点「下载标准模板」。
第 2 步：系统自动识别每一列是什么 这一步很关键。系统会告诉你：这一列是连续变量、那一列是分类变量、这列是日期、那列看着像ID。 识别错了？点一下就能改。
第 3 步：它告诉你该用哪个方法 你只需要指定两件事："分组变量"（X轴） 和 "数值变量"（Y轴）。 然后系统按变量类型自动匹配：
连续变量 + 分 2 组 → 推荐 独立样本 t 检验（备选：Mann-Whitney U 检验）
连续变量 + 分 3 组及以上 → 推荐 单因素方差分析 ANOVA（备选：Kruskal-Wallis H 检验）
分类变量 + 分类变量 → 推荐 卡方检验
第 4 步：当场跑出结果 不用切软件。点「开始分析」，直接出：方法名、统计量、P 值、自由度，配一张箱线图或柱状图。
结论直接用中文写好了："差异有极显著统计学意义（P<0.001）"第 5 步：导出 结论可复制，报告可下载，图可以出 SVG 矢量图 / PNG 300·600dpi（投稿够用），还能一键保存进项目，写论文时直接引用。
它到底解决了什么它不教统计，它替你做"该选哪个"的判断。
不用背"什么情况用卡方"不用问师兄不用担心"我是不是选错了"而且报错也是中文的人话。比如你只给了每组 1 个数据，它不会报 ValueError: zero-size array，而是告诉你：
"每组至少需要 2 个观测值才能计算组内方差"
说清楚边界（不吹）这个向导专注基础组间比较，主打 t 检验 / 方差分析 / 秩和检验 / 卡方 这几类最常用的方法，把"选对 + 跑通 + 出图 + 出结论"这一条最短路径做到位。
如果你要做生存分析、Logistic 回归、ROC 曲线、列线图、Meta 分析这些，平台里另有专门模块（页面顶部就有快捷入口直接跳过去）。
想先搞清楚"该用什么方法"的，从这儿进。
小圆圈医研站 告诉 我该用什么统计方法？
