Blade，不用统计软件的统计

46项统计过程，从描述统计到 SEM

R负责每个结果背后的计算

0个数据文件被上传到任何地方

难的从来不是那个对话框。

难的是选对检验。难的是确认你可以用它。难的是明年拿新数据再跑一遍。

	菜单式统计软件	Blade
得到结果	找菜单，填对话框，指望默认设置是对的。	用一句话说清问题。
选检验	开始之前你就得知道。	Blade 提出方法，并说明为什么是它。
假设检查	另一个你得记得打开的菜单。	已检查，并列在结果旁边。
重现	只有你自己存过语法才行。	每次分析都在文件夹里留下可运行的 R。
你的数据	导入到软件自己的格式里。	就地读取。CSV、Excel、`.sav`、Parquet。

指一个文件夹，提问，读结果。

打开数据本来所在的文件夹

没有导入步骤，也没有项目格式。Blade 就地读取文件。输出就放在旁边。
像问同事那样提问

Blade 读过变量后选定方法。动手之前会先告诉你选了什么。

「控制基线得分和年龄之后，治疗组在结局上还有差异吗？」
读完结果，直接带走

你得到 APA 格式输出、表格、图形、假设检查和一段直白的解读。下面是 R 语法。想导出哪部分都行。

四十六种过程，全部是真正的 R。

每一种都是智能体调用 R 引擎的工具。模型决定用哪一个并读取输出。数字从来不是它算的。

描述与探索

描述统计频数交叉表探索分组均值缺失值重新编码计算变量

组间比较

独立样本 t 检验配对样本 t 检验单样本 t 检验单因素与析因方差分析重复测量方差分析MANOVA曼-惠特尼克鲁斯卡尔-沃利斯威尔科克森符号秩符号检验弗里德曼麦克尼马尔科克伦 Q

关系与模型

皮尔逊、斯皮尔曼、肯德尔偏相关线性回归逻辑回归有序回归多项回归Probit曲线估计混合效应模型

结构与量表

探索性因子分析主成分分析结构方程模型信度、克隆巴赫 αK 均值系统聚类判别分析多维尺度分析对应分析LDA 主题模型

分类数据

卡方拟合优度二项检验对数线性模型游程检验柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫Fisher 精确检验

时间、风险、汇总

Kaplan-MeierCox 回归ROC 曲线自相关ARIMA元分析

模型写调用，R 算答案。

没有一个数字是语言模型估出来的

Blade 里的 p 值来自 R 的过程。和你手动跑的是同一个过程。模型负责选过程，并解释返回的结果。

R 报警时，你看得见

收敛警告、奇异拟合、被违反的假设都原样传出来，不做修饰。失败的分析会说自己失败了。

语法留在原地

每次分析都会把可运行的 R 写进你的文件夹。交给导师、审稿人或统计师。他们不用 Blade 也能核对。

你的电脑，你的文件

Blade 用你电脑上已有的 R 和 Python，在你选的文件夹里工作。数据文件从不上传。每次写文件和每条命令都等你批准。

托管 API 负责规划并保管模型密钥。它保存会话记录，不保存你工作目录里的任何内容。

机械的部分交给它，结论归你

Blade 在机械的部分很快。它无法判断你的设计能否支撑结论。那仍然是你的事。

然后留住它

把一次分析存成工作流。下个学期一键跑在新数据上。也可以作为单个文件发给同事。

看看工作流怎么用 →

下载 Blade Desktop 0.2.2

测试版。Blade 需要 R，首次启动会检查，也可以替你安装 R 和 Python。

macOS Apple silicon · 101 MB macOS Intel · 109 MB Windows x64 · 91 MB Windows ARM · 92 MB

macOS：已由 PT Skala Teknologi Nusantara 签名并公证，可以正常打开。Windows：尚未签名，SmartScreen 会提示一次。点击“更多信息”，再点“仍要运行”。Linux 版本尚未发布。

下载之前。

我需要会 R 吗？

不需要。你用平常的话提问，读解释就行。R 是留给别人要看你过程的时候。它自己会跑。

能打开我的 SPSS 文件吗？

能。SPSS 的 .sav 通过 R 读取，CSV、TSV、Excel 和 Parquet 也一样。变量标签和值标签都保留。

统计能交给语言模型吗？

算数不能，所以它从不算数。模型选过程、读输出，计算由 R 完成。选择和语法你都看得到。

我的数据会离开电脑吗？

你的文件留在你的文件夹里。托管 API 负责规划分析并保存会话记录。它从不接收你的数据集。每次写入和命令都会先问。

这能替代统计师吗？

它替代的是花在菜单、语法和排版上的时间。它不判断你的设计能否支撑结论。数据答不了的问题，它会直说。

Linux 呢？

尚未发布。上面是 macOS 和 Windows 版本。