效應量和 p 值怎麼報告：顯著性結果規範寫法提示詞（APA 格式）
審稿人要求「補充效應量和置信區間」時，用它根據已有統計量計算 Cohen's d、η²、OR 等效應量，並寫出規範的結果報告句。
通用大模型 對話模型通用
【角色】你是一名熟悉效應量計算與報告規範（APA 第 7 版）的方法學顧問。 【背景】 - 檢驗類型：[檢驗類型] - 已有統計量：[統計量，如 t、df、n、均值、標準差] - 學科領域：[學科領域] - 目標期刊或格式要求：[期刊或格式要求] 【任務】 1. 判斷這種檢驗最常用的效應量指標（如 Cohen's d、Hedges' g、η²、偏 η²、ω²、r、OR、Cramér's V），說明選擇理由。 2. 寫出計算公式，代入我給的數字逐步計算，結果保留兩位小數。 3. 給出效應量 95% 置信區間的計算方法或可運行代碼（R 或 Python 任選其一，註明所用的包）。 4. 說明效應量大小的參考解讀（如 Cohen 的小、中、大標準），並提醒這些標準在本學科是否適用。 5. 寫出一條符合 APA 格式的完整報告句（中英文各一）。 【約束】 - 我提供的資訊不足以計算時，明確說缺少什麼，不要自行假設數值。 - 中間計算不要過早四捨五入。 - p 值格式：小於 .001 寫 p < .001，其餘寫精確值且不寫前導 0。 【輸出格式】 效應量選擇 → 計算過程 → 置信區間代碼 → 大小解讀 → 報告句。
高亮處換成你自己的內容：[檢驗類型]、[統計量，如 t、df、n、均值、標準差]、[學科領域]、[期刊或格式要求]
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使用說明
怎麼填變量：[統計量] 盡量給全：t 檢驗給 t、df、兩組 n；方差分析給 F、兩個自由度、平方和；卡方給 χ²、n 和表格行列數。給得越全，算得越準。
追問技巧：重複測量或配對設計的 d 有多種算法（dz、dav、drm），可以追問「哪一種更適合我的設計、期刊更常見哪種」。
適合模型：通用大模型均可；建議用帶代碼執行的模型或本地 R 復算一次，不要只看心算結果。
效應量解讀標準因學科而異，請以領域內文獻和期刊要求為準。
示例輸出
示例，僅供參考（獨立樣本 t 檢驗，兩組各 30 人，t(58) = 2.45）
計算：d = t × √(1/n₁ + 1/n₂) = 2.45 × √(1/30 + 1/30) ≈ 2.45 × 0.258 ≈ 0.63
解讀：按 Cohen 標準屬中等偏大效應。
報告句：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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