1. 三线表 (Three-Line Table)
三线表是学术论文中标准的表格格式，由三条横线组成：顶线、表头线、底线。无竖线、无多余横线。
结构：
• 顶线（粗线）：表格最上方
• 表头线（细线）：分隔表头与数据
• 底线（粗线）：表格最下方
统计内容：
• 分类变量：频数 (n)，组间比较用卡方检验 (χ² test) 或 Fisher 精确检验
• 连续变量：均值 ± 标准差 (正态分布) 或 中位数 [四分位距] (非正态分布)
• 正态分布变量：组间比较用独立样本 t 检验
• 非正态分布变量：组间比较用 Mann-Whitney U 检验 (Wilcoxon 秩和检验)
2. 正态性检验 (Normality Test)
Shapiro-Wilk: W = (Σ aᵢx₍ᵢ₎)² / Σ(xᵢ − x̄)²
Shapiro-Wilk 检验用于判断数据是否服从正态分布。
判断标准：
• p > 0.05：数据服从正态分布 → 使用均值 ± 标准差描述，t 检验比较组间差异
• p ≤ 0.05：数据不服从正态分布 → 使用中位数 [Q1, Q3] 描述，Mann-Whitney U 检验比较组间差异
注意：
Shapiro-Wilk 检验适用于样本量 3-5000。当样本量较大时，可考虑 Kolmogorov-Smirnov 检验。
3. 卡方检验 (Chi-Square Test)
χ² = Σ (O−E)² / E
用于比较分类变量在各组间的分布是否有显著差异。
适用条件：
• 每个格子期望频数 ≥ 5 → 使用 Pearson 卡方检验
• 有格子期望频数 < 5 → 使用 Fisher 精确检验
• 变量类别 > 2 且为有序分类 → 可考虑趋势卡方检验
4. 数据格式要求
分组变量：
二分类或多分类变量（如治疗组/对照组、性别等）。
分析变量：
可同时选择连续变量和分类变量。App 会自动识别变量类型并选择合适的统计方法。
文件格式：
支持 CSV、TXT、Excel (.xlsx/.xls)。第一行应为列名。
变量类型识别：
字符列自动转为因子（分类变量），数值列视为连续变量。