提供全面的推论统计方法，帮助您从样本数据推断总体特征，包括假设检验、置信区间估计、效应量分析等功能。
用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异，适用于两组数据的比较分析。
用于比较配对样本的均值是否存在显著差异，适用于同一对象前后对比或配对设计研究。
用于分析分类变量之间的关联性，包括拟合优度检验和独立性检验。
非参数检验方法，适用于配对样本且数据不符合正态分布的情况。
非参数检验方法，用于比较两个独立样本的分布是否存在显著差异。
计算总体均值的置信区间，支持不同置信水平和样本量的情况。
计算总体比例的置信区间，支持二项分布数据的参数估计。
计算两个总体比例之差的置信区间，适用于比较不同组间的发生率差异。
计算均值差异的标准化效应量，用于衡量两组间差异的实际意义大小。
计算Pearson、Spearman等相关系数及其效应量，评估变量间关系强度。
计算方差分析中的效应量指标，用于评估因素对结果变量的影响程度。
分析单个因素对结果变量的影响，比较多个组间均值是否存在显著差异。
分析两个因素及其交互作用对结果变量的影响，适用于复杂实验设计。
分析同一对象在不同时间点或条件下的测量数据，适用于纵向研究设计。
非参数方差分析方法，用于比较多个独立样本的分布是否存在显著差异。
自动根据数据和统计分析结果生成符合学术规范的三线表，支持自定义表头、统计量选择和格式调整。
快速生成包含均值、标准差、中位数等描述性统计量的三线表格。
整合t检验、卡方检验等假设检验结果，自动计算并显示统计量和P值。
生成包含F值、自由度、P值和效应量的方差分析结果表，支持多重比较结果展示。
计算统计检验的效能，评估研究发现真实效应的能力。
根据预期效应量、检验水准和效能要求，计算所需的最小样本量。
分析不同样本量下置信区间的宽度变化，优化研究设计的精确度。