方法技能在工作流内运行——请求你需要的分析（"对这 12 个题项做 CFA"、"给 SUS 计分并比较版本"），工作流会连同前提检查、效应量和图表调用该方法。每个方法都有参考页；可在自定义 → 技能中关闭任意方法。
心理测量与统计
| 技能 | 说明 |
|---|---|
| Descriptive statistics | 每个变量的均值、标准差、中位数、范围、偏度/峰度及 Shapiro–Wilk 正态性检验。 |
| Reliability (Cronbach α · McDonald ω) | 内部一致性信度：Cronbach α（含置信区间）、McDonald ω、题项-其余相关。 |
| Inter-rater reliability (κ · Krippendorff α · ICC) | 评分者/编码者之间的一致性：Cohen κ（有序数据加权）、Fleiss κ、Krippendorff α（允许缺失）以及带 95% CI 的 ICC，附解释区间。 |
| Validated instrument registry (lookup · scoring) | 47 种经验证问卷（PHQ-9、GAD-7、PSS-10、DASS-21、PANAS、SUS、UEQ、NASA-TLX、BFI-2 …）的注册表：题项、反向题、计分式、切分点、来源 DOI、许可、报告的 α——从题项列确定性计分。 参见经验证量表。 |
| Correlation analysis | 成对相关（Pearson/Spearman）及 p 值。 |
| t-test (with assumptions) | 单样本或双样本 t 检验 — 含正态性与方差齐性检查、Cohen's d 和 95% 置信区间。 |
| One-way ANOVA | 单因素方差分析 — 含 Levene 方差齐性检验和 η² 效应量。 |
| Exploratory Factor Analysis | 探索性因子分析 — KMO、Bartlett 检验、旋转后载荷及方差解释率。 |
| Confirmatory Factor Analysis | 测量模型的验证性因子分析 — 拟合指数（CFI、TLI、RMSEA）、载荷及路径图。 |
| Structural Equation Modeling | 拟合 SEM（lavaan 风格）— 拟合指数、路径估计及路径图渲染。 |
| Item Response Theory | 二分题项的 IRT 题目参数（难度、区分度）— 2PL 或 Rasch。 |
| Mixed-effects models | 基于公式的线性混合效应模型（随机截距）— 适用于嵌套/重复测量设计。 |
| Power analysis | t 检验与单因素方差分析的统计检验力/所需样本量。 |
| Regression (linear · logistic) | 基于公式的线性（OLS）或逻辑回归 — 含系数与拟合度。 |
| Bayesian estimation (Bayes factor) | t 检验与相关的贝叶斯因子（BF10）及证据解读。 |
| Assumption checks & test selection | Check normality/homogeneity/outliers/sphericity for an analysis, and recommend the statistical test (with alternatives) from the design and the data. |
| Effect size estimation | Cohen's d / Hedges' g / η² / r with 95% CI and interpretation — from data or from summary statistics (means, SDs, ns). |
| Multiple-comparison correction | Adjust a family of p-values (Bonferroni, Holm, Benjamini–Hochberg FDR) and report which results survive. |
| Test selection & execution (parametric ↔ non-parametric) | Design- and assumption-driven test choice with execution: compare_groups (auto Student/Welch/Mann-Whitney, paired t/Wilcoxon, ANOVA/Welch ANOVA/Kruskal, RM-ANOVA/Friedman with effect sizes, CIs, post hoc, table + figure), explicit non-parametric tests, chi-square family, and factorial/repeated/mixed/ANCOVA designs. |
多模态生物信号
| 技能 | 说明 |
|---|---|
| ECG / HRV (heart-rate variability) | 基于 RR/IBI 间期的心率变异性 — SDNN、RMSSD、pNN50、平均心率（+LF/HF）。 |
| EDA / GSR (skin conductance) | 皮肤电活动 — 紧张性水平（SCL）与时相性反应（SCR 次数与振幅）。 |
| Eye tracking · Gaze heatmap | 眼动分析 — 注视点（I-DT）与注视热图图像渲染。 |
| EEG (band power) | 通过 Welch PSD 计算 EEG 频段功率（delta/theta/alpha/beta/gamma）。 |
| Facial expression / AU | 汇总面部动作单元（AU）强度并推断可能情绪（EMFACS 启发式）。 |
| Voice emotion (acoustic features) | 语音片段的声学-韵律特征 — 音高、强度、音质、音高曲线。 |
| Respiration (RSP) | Respiration rate and variability from a raw respiratory signal (belt / thermistor / derived). |
| Power spectral density | Welch PSD of any periodic physiological signal with peak frequency and custom band powers. |
| EEG analysis (preprocess · band power · topomap · ERP · ERD/ERS · SSVEP) | Multichannel EEG from a table (channels = numeric columns in µV, time_s, optional marker): artifact/line-noise removal, band power with peak-alpha and asymmetry, scalp topography, event-related potentials, event-related (de)synchronization and SSVEP frequency detection — deterministic, with tables and figures. |
| Speech-to-text (local whisper) | Transcribe an uploaded audio file or a video's sound track to text with timestamps (faster-whisper, offline). |
| Facial expression (image · video, measured) | Measured facial Action-Unit approximation from an image or video via mediapipe blendshapes (52) → FACS AUs, EMFACS emotion heuristic, and head pose (yaw/pitch/roll). Per-frame CSV and AU time-series figure for video. |
| Body pose (image · video, measured) | Measured body pose from an image or video via mediapipe PoseLandmarker (33 landmarks): joint angles, posture class (standing/sitting/bent), arm position, torso tilt, facing, movement per frame; overlay image and CSV. |
| Remote PPG from face video (rPPG) | Heart rate from a face video without contact — face-ROI mean RGB → POS / CHROM / GREEN (published open algorithms) → 0.7–4 Hz band → HR (bpm), SNR, peak-based IBI/RMSSD; pulse + spectrum figure and trace CSV. |
| Acoustic features (formants · MFCC) | Formant frequencies (F1–F3), MFCC statistics, and spectral descriptors from a voice clip. |
HCI 与可用性
| 技能 | 说明 |
|---|---|
| SUS (System Usability Scale) | 标准 SUS 计分（0–100）— 含等级与可接受性解读。 |
| NASA-TLX (workload) | 由 6 个子量表计算的 Raw NASA-TLX 工作负荷指数及各子量表均值。 |
| A/B testing | 比较两组间的指标 — 比例（转化率）或连续型，含效应量。 |
| UEQ (User Experience Questionnaire) | 标准 UEQ 计分 — 6 个 UX 量表（−3..+3）及实用/享乐品质。 |
感性工学
| 技能 | 说明 |
|---|---|
| Semantic Differential (SD) | SD 剖面 — 每个双极形容词量表的平均评分，可按刺激/产品分组。 |
| Conjoint analysis | 基于评分的联合分析 — 通过 OLS 计算部分效用与属性重要性。 |
| Quantification Theory I | 林氏数量化理论 I 类 — 用类别型项目预测数量化因变量；类别得分、项目重要性（偏相关）与复相关系数。 |
质性与 NLP
| 技能 | 说明 |
|---|---|
| Text overview (open-ended responses) | 自由文本列的回答数、长度分布及排名靠前的 TF-IDF 词与二元词组。 |
| Topic modeling (LDA · NMF) | 发现开放式回答中的潜在主题（LDA 或 NMF）— 各主题的高频词。 |
| Thematic clustering (assisted coding) | 将开放式回答聚类为候选主题（TF-IDF + KMeans），附代表性引文 — 辅助归纳式主题分析/开放编码。 |
| Sentiment analysis (VADER) | 基于词典的情感分析（积极/中性/消极）— 针对英语优化。 |
数据准备
| 技能 | 说明 |
|---|---|
| Data inspection & validation | Missing-value audit, variable-type detection, and rule-based dataset validation before analysis. |
| Dataset transformation | Reverse-score items, build composite scores, z-score, recode, filter, rename, drop — saved as a new dataset with the recipe recorded for reproducibility. |
领域指南
- 面向心理测量的 Neutropic——信度、EFA/CFA、SEM、IRT
- 面向心理生理学的 Neutropic——ECG/HRV、EDA、EEG、来自视频的面部与语音
- 面向 HCI 与可用性的 Neutropic——SUS、NASA-TLX、UEQ、A/B 测试
- 面向感性工学的 Neutropic——语义差异、联合分析、数量化 I 类