医学统计相关任务由不同技能处理：data-adequacy 判断数据能支持什么，analyze 制定并执行获批计划，interpret 解释已有结果，sensitivity 检查具体假设变化下的稳健性。
先选对起点
| 现状 | 适合交代的任务 |
|---|---|
| 只有原始数据 | 先检查结构、缺失和数据充分性 |
| 需要主分析 | 形成可审阅计划，确认后执行 |
| 已有统计输出 | 解释效应、区间和临床重要性 |
| 担心某项假设 | 明确不确定性，再安排敏感性分析 |
解释已有结果
准备结果表、效应尺度、单位、参照组、置信区间、分析人群和模型说明。讨论临床重要性时，还需提供预先规定且有来源的阈值；缺少阈值就记录缺口。
解释这份现有结果，不重新建模。逐个结局说明效应大小和区间，区分统计证据与临床意义。临床阈值没有依据时请明确写出，不自行补造。
核对解释有没有遗漏方向、单位或参照组。避免把“不显著”直接解释为“没有效应”，也不要仅根据 P 值替代对效应估计和不确定性的讨论。
需要补充分析时
先指出具体疑问，例如缺失数据处理或分析人群变化。把替代假设、需要的数据、预期输出和执行条件写进计划，再按批准范围运行。保留脚本、日志、诊断与结果版本。
交付与写作衔接
输出逐结局解释表、需要确认的临床阈值、谨慎表述及待补分析。results 根据核实数字写结果；discussion 根据研究设计和证据讨论意义；figures-tables 核对图文一致性。
示例为合成材料。技能输出需由研究者和统计专业人员审阅，不能据此认证研究结论。