选择场景并输入样本汇总统计量，向导会计算检验统计量、临界值、置信区间、p 值以及详细步骤。所有设置会写入链接，方便课堂或团队共享。
结果
设置输入并运行后，将显示汇总、区间与结论。
关键指标
结论
计算步骤
p 值可视化
教学提示
- Student t 分位数通过正则化不完全贝塔函数求得，小样本时仍与课本表格一致。
- Welch 自由度、Wilson 得分区间与 Newcombe 差值区间，让不等方差或接近 0/1 的比例也保持良好覆盖率。
- 链接记录场景、统计量、尾部方向与置信水平，课堂中可一键复现同一分析。
常见问题
图中 p 值着色表示什么？
它展示与数值 p 值对应的棄却区域。双侧检验高亮两端，单侧检验只高亮备择方向，便于解释显著性。
Wilson 与 Newcombe 区间如何计算？
Wilson 区间基于 z 临界值的得分公式；Newcombe 把两个 Wilson 区间结合成差值区间，无需使用合并近似。
第一次使用时应该先做什么？
先填写必填项并运行一次，得到基准结果。首轮建议保留默认值，便于后续比较。
为什么和其他工具的结果不一致？
常见原因是单位、周期、取整规则或前提不同。比较前请先统一这些设置。
页面结果的可信度如何？
计算通常在浏览器本地完成，并可能为了阅读进行取整。用于学习和试算很合适，关键决策请结合权威来源复核。
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