如何自动生成 t 检验步骤并解释 p 值含义？ - 问题详情 - 创脉思

解读

面试官想考察三件事：

你是否能把统计假设检验的严谨流程抽象成可复用的代码模板；
能否用大模型 Prompt 工程让非统计背景的业务方“一句话”拿到带中文业务解释的报告；
是否理解p 值≠业务显著性，并能在生成式输出里加入合规风控提示，防止用户误用。
在国内金融、医疗、教育等强监管场景，自动生成结论必须附带风险声明，否则上线审核会被打回。

知识点

t 检验五步法：假设设定 → 正态/方差齐性检验 → 统计量计算 → p 值计算 → 决策与区间估计。
双语言模板：代码层用 scipy.stats 或 torch 实现，解释层用大模型中文生成；Prompt 必须注入α 阈值、最小检测差 MDE、样本量功效三要素。
p 值本质：在原假设为真的重复实验里，拿到当前或更极端结果的概率；不表示原假设为假的概率，也不表示效应大小。
LLMOps 风险点：
- 生成文本需固定随机种子，保证结论可复现；
- 对外 API 返回结构体中必须带raw_p、alpha、effect_size、risk_note四个字段，方便审计；
- 若 p>0.05，模型禁止出现“无差异”绝对化表述，应使用**“未达统计显著”**字样，并提示“可能因样本量不足”。

答案

示范一个可直接嵌入 LLMOps 管线的 Python 微服务片段，并给出大模型 Prompt 模板。

代码层（FastAPI 服务）

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import scipy.stats as st
import pandas as pd

class TTestRequest(BaseModel):
    group_a: list[float]
    group_b: list[float]
    alpha: float = 0.05
    chinese: bool = True

app = FastAPI()

@app.post("/auto_ttest")
def auto_ttest(req: TTestRequest):
    a, b = req.group_a, req.group_b
    stat, p = st.ttest_ind(a, b, equal_var=False)
    df = len(a) + len(b) - 2
    effect = (stat * (1/len(a) + 1/len(b))**0.5) / (st.tstd(a+b))
    decision = "拒绝原假设" if p < req.alpha else "未拒绝原假设"
    return {
        "statistic": round(float(stat), 4),
        "p_value": round(float(p), 6),
        "df": int(df),
        "effect_size": round(float(effect), 4),
        "decision": decision,
        "alpha": req.alpha,
        "risk_note": "p值仅反映统计显著性，不代表业务重要性，请结合效应量与成本再决策"
    }

大模型解释层 Prompt（中文）

你是一位通过中国注册会计师协会伦理审核的统计师。  
已知：双样本t检验结果如下  
- t = {statistic}  
- p = {p_value}  
- 效应量 Cohen’s d ≈ {effect_size}  
- 样本量 n1={n1}, n2={n2}  
- 显著性水平 α = {alpha}  

请用**不超过120字**向业务经理解释：  
1. p值含义；2. 是否显著；3. 下一步建议；4. 风险提示。  
禁止出现“证明”“肯定”等绝对词汇。

模型返回示例：
“p值0.018表示若两组真实无差异，出现当前或更大差异的概率约1.8%，低于5%阈值，统计显著。效应量中等，建议扩大样本验证稳定性。注意：统计显著≠商业收益，需结合成本评估。”

拓展思考

联邦学习场景：若数据分散在多家银行，无法明文合并，可把上述 t 检验改写成安全多方计算（MPC）版本，p 值生成后仍用大模型做本地化解释，但返回体需增加密文审计哈希，满足人行《个人金融信息保护技术规范》。
大模型自我校准：在 Prompt 里加入“若 p 处于 0.04~0.06 灰色区间，强制要求补充先验功效分析”，让模型自动调用 statsmodels 求解post-hoc power，防止“p-hacking”合规风险。
持续监控：把每次调用结果写入向量数据库，用异常检测算法监控 p 值分布漂移；一旦连续 7 天出现 p<0.01 比例>30%，触发人工复核工单，实现LLMOps 闭环。