① 分析设置
分析路由：Pearson侧重线性关系；Spearman/Kendall侧重秩关联；回归结果不代表因果。分类自变量需先进行适当哑变量编码，本版不会自动将文本类别视作数值。
② 数据输入
表头可重命名。支持数值变量；缺失值留空。删除含数据的行/列需确认。
首行为变量名，逗号或Tab分隔；每行一名受试者。粘贴后点击导入。
CSV/TSV本地直接解析；Excel .xlsx/.xls 需要浏览器已加载SheetJS库（可联网时加载），离线环境建议先另存为CSV。
输入完整的对称相关矩阵。变量顺序与下方n/均数/SD逐行对应；样本量应为同一批完整病例。矩阵数据可以用于Pearson、偏相关、简单/多元/分层线性回归，但不能重建秩次、异常值或残差图。
汇总模式：Y取第2个变量，X取第1个变量；多元回归其余变量作为协变量。可以编辑变量顺序控制模型。
论文数值一致性核查：检查相关系数与P、回归B/SE/t/CI、R²与F是否自洽。未提供的字段留空；这不是独立重算原始数据。
③ 结果、图形与编辑核查
选择方法并输入数据，点击“计算 / 核查”。
图形生成与导出
图形根据计算结果生成。
原始数据可绘制真实散点、残差与诊断图；汇总数据不生成伪造散点。图形为SVG矢量绘制。