14 · 医学论文统计批量核查器 V1.0 原表数据 × 统计重算结果逐行对应;支持报告精度容差、Student/Welch 双路、χ²/Fisher、Median(Q1,Q3) 的 Z–P 一致性核查与效应量。
核查原则: 论文中的汇总统计量通常已经四舍五入。Mean±SD 的 t 检验除中心值重算外,同时给出基于报告精度的重构包络;二分类 n(%) 按可恢复的整数频数重算。Median(Q1,Q3) 不能从分位数唯一重建 Mann–Whitney U/Z,因此仅对已报告 Z 与 P 做确定性内部一致性核查,不伪造秩和检验重算值。
V1.0 功能说明: 采用严格回归签名,避免把原有组间比较表误路由为回归;支持识别 SPSS 两层表头(Lower/Upper)、Exp(B) 与 Wald χ²。回归不强制要求两组及 n,只有实际计算依赖时才人工输入。数值比较采用双向舍入区间:重算值可行区间与原文报告值可逆区间只要有交集即判为一致。Header-first 解析会完整扫描 comparison groups 后再决定 k;Total/Overall 只作为总体描述列;P/P value/Sig. 列只绑定为 P;显著性脚注不参与数值列识别。行级绑定先由表头确定 P、statistic、Overall 和 Group 角色;父变量行允许组单元格为空,并支持父行仅报告总体 P。
或复制/粘贴表格文本 可直接粘贴 Word 表格、Markdown 表格或 OCR 文本。支持“父级统计量绑定”:总体 χ²/Z/F 与 P 可位于父变量行、首个类别行、末个类别行或重复显示;分类聚合后自动把原文统计量绑定回整体变量。
识别 → 统计路由 → 批量核算 人工干预
人工输入 · 回归核算所需上下文
仅当某项回归核算确实依赖样本量或分组信息时才需要填写;不会为了通过解析而强制要求无关信息。
使用人工信息重新核算回归
回归验证
回归结果按数学关系与逻辑关系独立核查,不要求存在“两组比较”结构。
预测 / 诊断模型性能验证
独立路由:AUC、Sensitivity、Specificity、PPV、NPV、Accuracy、Youden index、Brier、Calibration 等模型/诊断性能指标不要求两组信息;按确定性关系与报告值内部一致性核查。
人工干预 · 两组信息 当自动识别不到组名或样本量时,可直接输入。人工输入优先于自动识别;不会修改原始粘贴文本。
第一列 · 原表格数据 (可横向/纵向滚动)
第二列 · 统计学核算结果 (可横向/纵向滚动)