docs: update readme

README.md

@@ -15,14 +15,36 @@
     - [3.3 缺失值插值处理](#33-缺失值插值处理)
     - [3.4 生成标准化/中心化子变量](#34-生成标准化中心化子变量)
   - [4 绘图视图](#4-绘图视图)
+    - [4.1 (writing) 折线图](#41-writing-折线图)
+      - [4.1.1 基础折线图](#411-基础折线图)
+      - [4.1.2 平行折线图](#412-平行折线图)
+    - [4.2 (writing) 散点图](#42-writing-散点图)
+      - [4.2.1 基础散点图](#421-基础散点图)
+      - [4.2.2 三维散点图](#422-三维散点图)
+    - [4.3 (writing) 直方图/柱状图](#43-writing-直方图柱状图)
+      - [4.3.1 三维柱状图](#431-三维柱状图)
+    - [4.4 (writing) 箱线图](#44-writing-箱线图)
+      - [4.4.1 基础箱线图](#441-基础箱线图)
+    - [4.5 (writing) 词云图](#45-writing-词云图)
   - [5 统计视图](#5-统计视图)
+    - [5.1 描述统计](#51-描述统计)
+    - [5.2 t 检验](#52-t-检验)
+      - [5.2.1 单样本 t 检验](#521-单样本-t-检验)
+      - [5.2.2 配对样本 t 检验](#522-配对样本-t-检验)
+      - [5.2.3 独立样本 t 检验](#523-独立样本-t-检验)
+    - [5.3 🚧 方差分析](#53--方差分析)
+    - [5.4 非参数检验](#54-非参数检验)
+      - [5.4.1 Kolmogorov-Smirnov 检验](#541-kolmogorov-smirnov-检验)
+      - [5.4.2 Levene 检验](#542-levene-检验)
+    - [5.5 相关和回归](#55-相关和回归)
+      - [5.5.1 Pearson 相关检验](#551-pearson-相关检验)
   - [6 工具视图](#6-工具视图)
     - [6.1 正态分布可视化演示工具](#61-正态分布可视化演示工具)
     - [6.2 统计量与P值转换工具](#62-统计量与p值转换工具)
 - [PsychPen 开发文档](#psychpen-开发文档)
   - [1 项目结构](#1-项目结构)
   - [2 开发说明](#2-开发说明)
-  - [3 开发路线图](#3-开发路线图)
+  - [3 开发计划](#3-开发计划)
 
 ## 1 项目简介
 
@@ -110,12 +132,102 @@ PsychPen 是一个用于心理学/教育学专业的统计检验分析和图表
 
 ![](readme/plot-1.png)
 
+### 4.1 (writing) 折线图
+
+#### 4.1.1 基础折线图
+
+#### 4.1.2 平行折线图
+
+### 4.2 (writing) 散点图
+
+#### 4.2.1 基础散点图
+
+#### 4.2.2 三维散点图
+
+### 4.3 (writing) 直方图/柱状图
+
+#### 4.3.1 三维柱状图
+
+### 4.4 (writing) 箱线图
+
+#### 4.4.1 基础箱线图
+
+### 4.5 (writing) 词云图
+
 ## 5 统计视图
 
 在统计视图中, 你可以在页面左上角选择你要进行的统计检验类型, 进入对应的统计检验页面. 之后, 根据页面内容选择你要进行统计检验的变量, 点击 `计算` 按钮即可进行统计检验. 检验结果会显示在页面右侧的结果区域
 
+注: 本应用的所有显著性标注 * 均表示 P < 0.05, ** 表示 P < 0.01, *** 表示 P < 0.001
+
 ![](readme/stat-1.png)
 
+### 5.1 描述统计
+
+在描述统计页面中, 你可以查看你选择的变量的描述性统计信息. 既可以对被试内变量 (一个或多个导入的列) 进行描述统计, 也可以对被试间变量 (一列作为数据, 一列作为分组) 进行描述统计. 描述统计信息包括均值、标准差、最大值、最小值、中位数、四分位数等, 可按需选择
+
+| 被试内变量 | 被试间变量 |
+| :---: | :---: |
+| ![](readme/stat-2.png) | ![](readme/stat-3.png) |
+
+### 5.2 t 检验
+
+t 检验是最基础的统计检验之一, 用于检验两组数据 (或一组数据与指定值) 的均值是否有显著差异. 显著差异意味着两组数据的均值差异不是由抽样误差造成的, 而是由总体差异造成的. 结果中给出的 P 值表示"这个差异是由抽样误差造成的"的概率, P 值越小, 说明差异越显著; 通常, P 值小于 0.05 (即差异由抽样误差造成的概率小于 5%) 时, 认为差异显著
+
+t 检验有一些前提假设, 如数据服从正态分布、方差齐性. 在进行 t 检验前, 推荐先使用 Kolmogorov-Smirnov 检验 (检验数据是否服从正态分布) 和 Levene 检验 (检验方差是否齐性), 如果数据符合前提假设, 再进行 t 检验; 否则, 可以考虑使用非参数检验
+
+#### 5.2.1 单样本 t 检验
+
+单样本 t 检验用于检验一组数据的均值是否与指定值有显著差异. 在单样本 t 检验页面中, 你可以选择你要进行检验的变量, 输入你要检验的指定值, 点击 `计算` 按钮即可进行单样本 t 检验. 除此之外, 你还可以自定义显著性水平和检验方向
+
+![](readme/stat-4.png)
+
+#### 5.2.2 配对样本 t 检验
+
+配对样本 t 检验用于检验两组配对数据 (即同一个被试的两次测量数据) 的均值是否有显著差异. 在配对样本 t 检验页面中, 你可以选择你要进行检验的变量 (共两个), 点击 `计算` 按钮即可进行配对样本 t 检验. 除此之外, 你还可以自定义检验差异值、显著性水平和检验方向
+
+![](readme/stat-5.png)
+
+#### 5.2.3 独立样本 t 检验
+
+独立样本 t 检验用于检验两组独立数据 (即两组不同被试的数据) 的均值是否有显著差异. 在独立样本 t 检验页面中, 你可以选择你要进行检验的变量, 再选择用于分组的变量, 点击 `计算` 按钮即可进行独立样本 t 检验. 除此之外, 你还可以自定义检验差异值、显著性水平和检验方向
+
+![](readme/stat-6.png)
+
+### 5.3 🚧 方差分析
+
+### 5.4 非参数检验
+
+检验均值、中位数等"参数"是否有显著差异的方法称为参数检验; 而检验分布、排序等"非参数"是否有显著差异的方法称为非参数检验. 非参数检验不需要数据满足正态分布和方差齐性等前提假设 (一些非参数检验本身就是对这些假设的检验)
+
+#### 5.4.1 Kolmogorov-Smirnov 检验
+
+Kolmogorov-Smirnov 检验用于检验数据是否服从某个分布 (通常是正态分布). 在 Kolmogorov-Smirnov 检验页面中, 你可以选择你要进行检验的变量 (可以一次选择多个), 点击 `计算` 按钮即可进行 Kolmogorov-Smirnov 检验. 除此之外, 你还可以自定义显著性水平、检验方向和分布类型 (默认为正态分布, 还可以选择均匀分布)
+
+注意: 结果的 P 值不显著 (大于 0.05) 时, 才说明数据服从正态分布 (因为检验的原假设是"数据服从XX分布")
+
+![](readme/stat-7.png)
+
+#### 5.4.2 Levene 检验
+
+Levene 检验用于检验数据是否具有方差齐性. 在 Levene 检验页面中, 你可以选择你要进行检验的变量的类型 (被试内变量/被试间变量). 如果是被试内变量, 你需要选择你要进行检验的变量 (至少选择两个); 如果是被试间变量, 你需要选择你要进行检验的数据变量和分组变量. 点击 `计算` 按钮即可进行 Levene 检验. 除此之外, 你还可以自定义显著性水平
+
+注意: 结果的 P 值不显著 (大于 0.05) 时, 才说明数据具有方差齐性 (因为检验的原假设是"数据具有方差齐性")
+
+| 被试内变量 | 被试间变量 |
+| :---: | :---: |
+| ![](readme/stat-8.png) | ![](readme/stat-9.png) |
+
+### 5.5 相关和回归
+
+#### 5.5.1 Pearson 相关检验
+
+Pearson 相关检验用于检验两组数据之间的线性相关性. 在 Pearson 相关检验页面中, 你可以选择你要进行检验的变量 (至少选择两个), 点击 `计算` 按钮即可进行 Pearson 相关检验. 除此之外, 你还可以自定义显著性水平和检验方向
+
+结果除了会给出你选择的变量两两之间的各种统计量 (如相关系数、显著性水平、置信区间等), 还会给出一个所有变量之间的相关矩阵 (显示相关系数和显著性水平)
+
+![](readme/stat-10.png)
+
 ## 6 工具视图
 
 工具视图中的功能无需导入数据即可食用. 你可在页面上方选择你要使用的工具, 进入对应的工具页面
@@ -153,6 +265,7 @@ App.tsx
 |    ├── tool/*.tsx # 工具视图的子组件
 lib/useZustand.tsx # 全局状态管理
 lib/utils.ts # 工具函数
+lib/types.ts # 类型定义
 ```
 
 ## 2 开发说明
@@ -175,48 +288,20 @@ lib/utils.ts # 工具函数
   bun run build
   ```
 
-## 3 开发路线图
-
-- **数据管理**
-  - [x] 数据导入 (基于 `sheet.js`)
-  - [x] 数据和变量预览 (基于 `AG-Grid`)
-  - [x] 支持导入 `.sav` 文件 (基于 [mhermher/savvy](https://github.com/mhermher/savvy) `但是不知道为什么不能直接安装, 只能手动下载源码`)
-  - [x] 数据导出 (基于 `sheet.js`)
-  - [x] 基础的缺失值定义 
-  - [x] 缺失值插值处理
-  - [x] 将某个变量的所有数值标准化, 生成新的变量
-  - [x] 将某个变量的所有数值中心化, 生成新的变量
+## 3 开发计划
+
+已完成功能见上文
+
+- **数据**
   - [ ] 将每个变量离散化为指定若干个区间, 生成新的变量 (等宽/等频/聚类分析 `k-means`)
   - [ ] 数据过滤/筛选 (可能需要重构数据管理模块)
   - [ ] 根据现有变量计算生成新的变量 (可能需要重构数据管理模块)
-- **绘图功能** (基于 `echarts`)
-  - 箱线图
-    - [x] 基础箱线图
-  - 散点图
-    - [x] 基础散点图
-    - [x] 3D散点图
-  - 折线图
-    - [x] 基础折线图
-    - [ ] 堆叠折线图
-    - [x] 平行折线图 
-  - 直方图
-    - [ ] 基础直方图 (可以绘制误差线)
-    - [x] 三维直方图 
-  - 其他
-    - [x] 词云图 (基于 `echarts-wordcloud` 和 `jieba-wasm`)
-  - [x] 图像导出 (基于 `html2canvas`)
-- **统计功能** (近期基于 `@stdlib/stdlib` 库, 远期基于 `WebAssembly` (`pyodide` / `AssemblyScript`) 实现)
-  - t 检验
-    - [x] 单样本 t 检验
-    - [x] 独立样本 t 检验
-    - [x] 配对样本 t 检验
-  - 非参数检验
-    - [x] Kolmogorov-Smirnov 检验
-    - [x] Levene 检验
-  - 相关和回归
-    - [x] Pearson 相关系数
-- **其他工具**
-  - [x] 正态分布可视化演示工具
-  - [x] 统计量与P值转换工具 
+- **绘图**
+  - [ ] 堆叠折线图
+  - [ ] 基础直方图 (可以绘制误差线)
+- **统计** (近期基于 `@stdlib/stdlib` 库, 远期基于 `WebAssembly` (`pyodide` / `AssemblyScript` / `Rust`))
+  - [ ] One-Way ANOVA
+  - [ ] (中远期) 简单中介效应分析
+- **工具**
 
 > 本项目使用了 `ECharts` 作为图表绘制库: `Li, D., Mei, H., Shen, Y., Su, S., Zhang, W., Wang, J., Zu, M., & Chen, W. (2018). ECharts: A declarative framework for rapid construction of web-based visualization. Visual Informatics, 2(2), 136–146. https://doi.org/10.1016/j.visinf.2018.04.011`

src/components/StatisticsView.tsx

@@ -19,6 +19,29 @@ const CASCADER_OPTIONS: Option[] = [
     value: 'Description',
     label: '描述统计',
   },
+  {
+    value: 'TTest',
+    label: 'T检验',
+    children: [
+      {
+        value: 'OneSampleTTest',
+        label: '单样本T检验',
+      },
+      {
+        value: 'TwoSampleTTest',
+        label: '独立样本T检验',
+      },
+      {
+        value: 'PeerSampleTTest',
+        label: '配对样本T检验',
+      },
+    ],
+  },
+  {
+    value: 'ANOVA',
+    label: '方差分析',
+    disabled: true,
+  },
   {
     value: 'NonParametricTest',
     label: '非参数检验',
@@ -43,29 +66,6 @@ const CASCADER_OPTIONS: Option[] = [
       },
     ],
   },
-  {
-    value: 'TTest',
-    label: 'T检验',
-    children: [
-      {
-        value: 'OneSampleTTest',
-        label: '单样本T检验',
-      },
-      {
-        value: 'TwoSampleTTest',
-        label: '独立样本T检验',
-      },
-      {
-        value: 'PeerSampleTTest',
-        label: '配对样本T检验',
-      },
-    ],
-  },
-  {
-    value: 'ANOVA',
-    label: '方差分析',
-    disabled: true,
-  },
 ]
 const CASCADER_ONCHANGE = (value: string[], set: (page: React.ReactElement) => void) => {
   switch (value[1]) {