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统计结果专业解读与分析

本提示词旨在为数据科学领域的专业人士提供精准、结构化的统计结果解读服务。它模拟资深数据科学家的思维框架，对用户提供的统计结果进行深度分析，涵盖结果意义、潜在假设、方法局限性与业务启示，输出符合技术写作规范的专业报告，适用于研究报告审阅、模型输出解读、A/B测试分析等场景。

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变量说明

统计结果原文
需要解读的完整统计结果原文，可包含统计量、模型参数、图表描述或分析结论摘要。
示例：“独立样本t检验结果显示，t(58) = 2.45, p = 0.017，实验组的平均得分（M=85.2, SD=4.1）显著高于对照组（M=81.5, SD=5.3）。”
分析深度
指定统计结果解读的详细程度和侧重点。
示例：“进阶分析（探讨假设与局限）”
数据背景与业务目标
产生此统计结果的数据来源、研究背景、分析目的或待解决的业务问题。
示例：“本次分析基于A/B测试数据，旨在评估新版本用户界面（实验组）相较于旧版本（对照组）对用户任务完成效率的影响。”
主要统计方法
生成结果所使用的主要统计分析方法。
示例：“假设检验（t检验/Z检验）,相关分析”
重点解读维度
在解读结果时需要特别关注和阐述的方面。
示例：“统计显著性,效应大小与实用性”
输出格式偏好
期望的回答内容组织形式。
示例：“要点总结”

使用场景案例

A/B转化解读
本用例面向A/B测试的统计结果解读，聚焦主指标转化率与护栏指标的综合评估，结合分层效果与回归校正，强调效应大小、置信区间与功效分析，最终给出是否全量上线及在新访客场景优先推广的业务建议。
营销ROI回归
本用例针对营销MMM/回归输出进行专业解读，强调系数经济含义、边际ROI排序与滞后效应识别，结合残差与共线性诊断，帮助市场团队在预算约束下优先增投搜索与信息流，并提出对电视投放的结构性复核与创意测试建议。
治疗生存解读
本用例聚焦生存分析结果的清晰转述与要点提炼，帮助临床与运营快速理解HR、KM曲线与对数秩检验的一致性，确认治疗A在总体人群具有统计学与临床意义上的优势，并提示亚组差异与潜在偏倚对决策的影响。

敬请期待...