跳到主要內容

TW EN

☕ 請喝咖啡

研究工作台

🧬世代資料探查台

免費瀏覽器端世代／資料集探查台：敘述統計、雙變項檢定、自動產生的 Table 1，以及相關矩陣熱圖。

📋 DATA INPUT

欄位型別編輯

🔒 您的數據僅在瀏覽器本機處理，不會傳送至伺服器。

🔒 所有運算在瀏覽器內完成，資料不外傳 / All computation runs in your browser; no data leaves this page.

請先於上方上傳或貼上 CSV 資料，即可開始探查。

使用說明 · 世代資料探查台

什麼是世代資料探查台？

世代資料探查台（Cohort Explorer）是一個通用的資料探索工作台，適用於任何表格式研究資料——病人世代、動物實驗、樣本登錄，或任何「每列一位受試者」的資料集。上傳 CSV 或貼上資料後，工具會自動判斷每一欄的型態（連續、類別、二元或文字），並開放四個分析分頁：敘述統計、雙變項檢定、自動排版的 Table 1，以及成對相關矩陣熱圖。

它的設計初衷，是回答研究者打開一份新資料集時最先想問的問題：每個變項長什麼樣子？有沒有兩個變項彼此相關？分組之間的基線特徵有什麼差異？哪些變項會聚在一起？

逐欄敘述統計

敘述統計分頁一次摘要一個欄位。連續變項提供 n、平均值、標準差、中位數、IQR、缺失值數量與直方圖；類別與二元變項則提供含次數與百分比的次數分配表。這是在跑任何推論檢定之前，發現偏態、離群值或異常高缺失率的第一站。

自動選法的雙變項檢定

依你選擇的兩個變項型態，雙變項檢定分頁會自動挑選適當的檢定方法：

連續 vs. 連續：Pearson's r，附散佈圖與回歸線，並同時提供 Spearman's ρ 作為穩健性參照。
連續 vs. 類別／二元（2 組）：Welch's t 檢定（不假設變異數相等），並提供 Mann-Whitney U 作為無母數替代方法。
連續 vs. 類別（3 組以上）：單因子 ANOVA，並同時提供 Kruskal-Wallis 檢定。
類別 vs. 類別／二元：卡方獨立性檢定，附交叉表與 Cramér's V；若有任一期望次數低於 5，會提示改採費雪精確檢定。

每一項結果都包含檢定統計量、自由度（如適用）、p 值與效果量，讓你能直接從探索走到可寫入報告的統計數字。

Table 1：自動產生的基線特徵表

幾乎每一篇臨床或流行病學論文的開頭都是Table 1：依分組變項（如治療組別、暴露狀態或診斷）呈現世代的基線特徵。手動製作這張表，代表每一列都要重新計算摘要統計與正確的組間檢定——繁瑣且容易出錯。

Table 1 分頁將此流程自動化：選擇分組變項與要納入的觀察變項，工具即會依組別計算連續變項的平均值（標準差）或中位數（IQR），以及類別變項的 n（%），並為每一列自動配對統計上適當的檢定（連續變項用 t 檢定/ANOVA/Mann-Whitney/Kruskal-Wallis，類別變項用卡方/費雪精確檢定）。

相關矩陣熱圖：探索多變項間的結構

總熱圖分頁針對你選擇的所有連續與二元變項，計算完整的成對相關矩陣（預設 Spearman，亦可切換 Pearson）。儲存格依相關強度與方向上色，你也可以設定最小 |rho| 門檻，遮罩掉微弱的關聯，讓矩陣只呈現真正值得注意的結構。這是在跑迴歸前快速發現共線性、找出候選干擾因子，或找出值得在雙變項檢定分頁進一步檢視的變項群組的快速方法。

關於樣本數與多重比較的提醒

一次探索多組變項配對，會提高偽陽性出現的機率：10 個變項兩兩配對即產生 45 組成對比較，在 alpha = 0.05 下，光靠機率就預期會有約 2 組「顯著」結果。請將熱圖與雙變項分頁視為產生假說的工具，而非取代事先登錄的主要分析與（必要時）多重比較校正。

常見問答

這裡說的「世代」或「資料集」是指什麼？

任何以「每列一位受試者（病人、動物、樣本）、每欄一個變項」形式排列的表格資料——人口學特徵、暴露因子、檢驗數值或結果變項皆可。上傳 CSV 或直接貼上資料，工具會自動判斷每一欄是連續變項、類別變項、二元變項還是文字欄位。

什麼是 Table 1？

Table 1 是臨床與流行病學論文中標準的基線特徵表：依分組變項（如治療組別或暴露狀態）將世代中的各變項摘要呈現（連續變項用平均值/標準差或中位數/IQR，類別變項用 n/百分比），並為每一列選用適當的組間檢定。

相關熱圖如何決定要跑哪一種檢定？

預設對每一對變項計算 Spearman's rho（對非常態與順序資料較穩健），若切換方法則改用 Pearson's r，均以成對完整觀測值計算。低於你設定的樣本數或 |rho| 門檻的儲存格會被遮罩，避免稀疏或微弱的關聯干擾矩陣判讀。

我的資料會離開瀏覽器嗎？

不會。資料解析、敘述統計、假設檢定、Table 1 產生與相關矩陣運算全部在瀏覽器端以 JavaScript 完成，不會上傳至任何伺服器，適合處理去識別化但仍屬敏感的研究資料。

即將推出：世代報告自動化（Pro）

Pro 自動化層將直接從你上傳的資料集，一次產出完整的 Table 1、雙變項篩選結果與相關矩陣報告，不需手動切換分頁逐一檢視。它建立在與上方免費分頁相同的瀏覽器端引擎之上；目前的資料處理方式不會因此改變。