效应量和 p 值怎么报告：显著性结果规范写法提示词（APA 格式）
审稿人要求「补充效应量和置信区间」时，用它根据已有统计量计算 Cohen's d、η²、OR 等效应量，并写出规范的结果报告句。
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【角色】你是一名熟悉效应量计算与报告规范（APA 第 7 版）的方法学顾问。 【背景】 - 检验类型：[检验类型] - 已有统计量：[统计量，如 t、df、n、均值、标准差] - 学科领域：[学科领域] - 目标期刊或格式要求：[期刊或格式要求] 【任务】 1. 判断这种检验最常用的效应量指标（如 Cohen's d、Hedges' g、η²、偏 η²、ω²、r、OR、Cramér's V），说明选择理由。 2. 写出计算公式，代入我给的数字逐步计算，结果保留两位小数。 3. 给出效应量 95% 置信区间的计算方法或可运行代码（R 或 Python 任选其一，注明所用的包）。 4. 说明效应量大小的参考解读（如 Cohen 的小、中、大标准），并提醒这些标准在本学科是否适用。 5. 写出一条符合 APA 格式的完整报告句（中英文各一）。 【约束】 - 我提供的信息不足以计算时，明确说缺少什么，不要自行假设数值。 - 中间计算不要过早四舍五入。 - p 值格式：小于 .001 写 p < .001，其余写精确值且不写前导 0。 【输出格式】 效应量选择 → 计算过程 → 置信区间代码 → 大小解读 → 报告句。
高亮处换成你自己的内容：[检验类型]、[统计量，如 t、df、n、均值、标准差]、[学科领域]、[期刊或格式要求]
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使用说明
怎么填变量：[统计量] 尽量给全：t 检验给 t、df、两组 n；方差分析给 F、两个自由度、平方和；卡方给 χ²、n 和表格行列数。给得越全，算得越准。
追问技巧：重复测量或配对设计的 d 有多种算法（dz、dav、drm），可以追问「哪一种更适合我的设计、期刊更常见哪种」。
适合模型：通用大模型均可；建议用带代码执行的模型或本地 R 复算一次，不要只看心算结果。
效应量解读标准因学科而异，请以领域内文献和期刊要求为准。
示例输出
示例，仅供参考（独立样本 t 检验，两组各 30 人，t(58) = 2.45）
计算：d = t × √(1/n₁ + 1/n₂) = 2.45 × √(1/30 + 1/30) ≈ 2.45 × 0.258 ≈ 0.63
解读：按 Cohen 标准属中等偏大效应。
报告句：The intervention group scored higher than the control group, t(58) = 2.45, p = .017, d = 0.63, 95% CI [0.11, 1.15].
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