前言¶

做臨牀或生信方向的分析時，卡方檢驗和 t 檢驗是繞不開的兩步：整理列聯表、算統計量、查自由度、對 p 值做判斷。自己寫腳本可以，但要反覆處理邊界情況——樣本量小、方差不齊、單元格期望頻數不足，不同實現給出的結果口徑也不完全一致。下面介紹的這個 Skill 把這兩類檢驗收斂成一個統一的調用入口，輸入結構化 JSON，返回統計量、自由度與 p 值，不依賴本地工具鏈。

這是什麼¶

臨牀生信統計 / Clinical biostatistics 是一個面向數據分析場景的託管 Skill，座標爲 @user_f4fc8899/bio-clinical-biostatistics-integrated，版本 1.4.19，由社區發佈者 user_f4fc8899 維護，來源標註爲 community，歸類在 data-analysis。它解決的問題是：在已有數據框或統計結果的基礎上，快速拿到兩類常用假設檢驗的統計量、自由度與 p 值，而不必自己去拼裝檢驗過程。

核心功能¶

按官方簡介，Skill 提供兩類常用假設檢驗：

1、卡方檢驗，針對列聯表（分類變量之間的關聯性檢驗）。
2、Welch t 檢驗，針對兩組連續變量（兩組均值比較，不假設方差齊性）。

兩類檢驗的返回都包含統計量、自由度與 p 值。需要說明的是，這個 Skill 的執行形態是「註冊的託管執行器」：它接收文檔化的 JSON 輸入，返回結構化內容，在提供相應參數時也會返回 Markdown。它不運行上游本地工具鏈，也不操作任何第三方賬號；交付物就是經過服務端校驗的響應本身。

安裝與啓用¶

已抓取資料中沒有給出具體的安裝命令、目錄路徑或配置字段，只有以下元數據：

座標: @user_f4fc8899/bio-clinical-biostatistics-integrated
版本: 1.4.19
來源: community
分類: data-analysis
標籤: pricing_type=alipay, requires_api_key=false

兩點可以直接確認：requires_api_key=false 表示不需要預先準備 API Key；pricing_type=alipay 是價格策略標註，具體計費方式以官方頁面爲準。安裝與啓用的完整步驟（包括在 Cursor / Codex CLI / Claude Code 中的接入差異）資料中沒有提供，這裏不臆寫。建議通過官方地址獲取最新說明後再啓用。

典型用法¶

已抓取資料中只有能力簡介，沒有附帶可復現的輸入 JSON 示例，因此這裏給出調用時應滿足的約束，而不是編造樣例：

1、輸入應是文檔化的 JSON 結構，按檢驗類型組織數據：卡方檢驗給出列聯表的行列分佈，Welch t 檢驗給出兩組連續變量的觀測值或彙總量。
2、輸出爲結構化內容，包含統計量、自由度與 p 值；若調用時要求返回 Markdown，則同一份結果以 Markdown 形式返回。
3、調用方不要依賴本地統計庫做二次計算，交付物以服務端響應爲準。

缺少完整字段定義時，先看官方頁面上的輸入契約，再寫調用代碼。

適用場景與注意¶

適合的場景：臨牀或生信項目的常規假設檢驗步驟，已經拿到數據框，需要快速得到卡方或 Welch t 的結果與 p 值；以及希望統一不同腳本之間的統計口徑、減少重複實現的情況。

需要注意的限制：

1、Skill 只覆蓋兩類檢驗——卡方（列聯表）與 Welch t（兩組連續變量）。方差分析、秩和檢驗、生存分析、多重比較校正等不在能力範圍內。
2、它是託管執行器，不做本地計算，因此不運行上游本地工具鏈，也不接觸第三方賬號；對數據不出域、必須離線計算的項目不適用。
3、返回的統計量、自由度與 p 值直接採用服務端結果，調用方應確認輸入數據滿足對應檢驗的前提（例如列聯表的期望頻數、Welch 檢驗的兩組獨立觀測）。
4、當前頁面顯示安裝數爲 0，說明使用者少，遇到問題時缺乏社區案例參考，需要自行對照官方文檔排查。

結尾¶

這個 Skill 的價值在於把臨牀生信分析裏最常用的兩類假設檢驗做成一個統一的託管調用：輸入 JSON，返回統計量、自由度與 p 值，不引入本地工具鏈依賴。如果你在列聯表關聯分析和兩組連續變量比較上反覆寫同樣的代碼，可以先試它；範圍之外的統計需求仍需另找工具。

官方地址：https://www.skillhub.cn/skills/user_f4fc8899/bio-clinical-biostatistics-integrated
接口地址：https://api.skillhub.cn/user_f4fc8899/bio-clinical-biostatistics-integrated