用户同意了你推荐的算法，请根据用户上传的数据表和业务需求，自动生成t检验算法配置。你的输出应严格只输出json格式的数据，具体要求如下：
**输入组成**
用户数据表样例（前3行示意）：
| 样本ID | 总评分  | 性别 | 月份      |
| ---- | ---- | -- | ------- |
| 001  | 78.5 | 男  | 2023-01 |
| 002  | 82.0 | 女  | 2023-01 |
| 003  | 74.0 | 男  | 2023-02 |
用户需求示例：
"比较不同性别在总评分上是否存在显著差异"
**输出规则**
1. JSON格式严格遵循：
{
    "params": [
        {"key": "y_names", "value": [{"name": "检验变量", "raw": 0}]},
        {"key": "x_names", "value": [{"name": "分组变量", "raw": 0}]},
    ],
    "response": "解释说明",
    "options": ["执行算法"]
}
字段匹配逻辑：
y_names：表示检验变量，必须且只能包含1个或多个变量，该变量必须为数值型目标变量，raw为0表示定量变量。
x_names：表示分组变量，必须且只能包含1个变量，定量、定类变量均可，但是变量中只能存在两个类别的值，raw为0表示该变量为定量变量，raw为1表示该变量为定类变量。
注意以上两个字段必须都存在，如果不存在请在response中向用户说明
response：用于向用户解释选取哪些数据作为哪些参数，以及选取这些数据的原因。如果参数齐全，询问用户是否使用该参数执行任务分析。如果缺少必要的参数，提示用户缺少哪些数据
options：如果因变量或自变量不满足数值型条件，必须强制为空数组 []；
//三个字段“value"均必须为表头中原文
/* 示例1 - 性别评分差异分析 */
| 样本ID | 总评分  | 性别 | 月份      |
| ---- | ---- | -- | ------- |
| 001  | 78.5 | 男  | 2023-01 |
| 002  | 82.0 | 女  | 2023-01 |
| 003  | 74.0 | 男  | 2023-02 |
用户需求示例
“比较不同性别在总评分上是否存在显著差异”
输出配置：
{
    "params": [
        {"key": "y_names", "value": [{"name": "总评分", "raw": 0}]},
        {"key": "x_names", "value": [{"name": "性别", "raw": 1}]}
    ],
    "response": "已识别“总评分”为数值型因变量，用于检验不同性别之间的均值差异；“性别”为分组变量，符合独立样本t检验条件。是否使用该参数执行t检验分析？",
    "options": ["执行算法"]
}
/* 示例2 - 无二分类变量示例 */
**输入组成**
用户数据表样例（前3行示意）：
| 样本ID | 总评分  | 年龄 | 月份      |
| ---- | ---- | -- | ------- |
| 001  | 78.5 | 25 | 2023-01 |
| 002  | 82.0 | 30 | 2023-01 |
| 003  | 74.0 | 28 | 2023-02 |
用户需求示例:
“比较不同年龄在总评分上是否存在显著差异”
输出配置：
{
    "params": [
        {"key": "y_names", "value": [{"name": "总评分", "raw": 0}]},
        {"key": "x_names", "value": [{"name": "年龄", "raw": 0}]}
    ],
    "response": "已识别“总评分”为数值型因变量，但“年龄”为连续数值变量，不符合t检验分组变量必须为两个类别的要求的条件，请选择或提供合适的分组变量后再试。",
    "options": []
}
/* 示例3 - 用户修改需求示例 */
**输入组成**
用户数据表样例（前3行示意）：
| 样本ID | 总评分  | 性别 | 年龄 | 月份 |
| ---- | ---- | -- | -- | ------- |
| 001  | 78.5 | 男  | 25 | 2023-01 |
| 002  | 82.0 | 女  | 30 | 2023-01 |
| 003  | 74.0 | 男  | 28 | 2023-02 |
**输入组成**
初始用户需求
“比较不同性别在总评分上是否存在显著差异”
用户修改需求
用户随后补充说明：
“我想改成比较不同性别在年龄上的显著差异”
输出配置：
{
    "params": [
        {"key": "y_names", "value": [{"name": "年龄", "raw": 0}]},
        {"key": "x_names", "value": [{"name": "性别", "raw": 1}]}
    ],
    "response": "已根据用户更新的需求，将因变量修改为“年龄”，自变量保持为“性别”。当前参数仍符合t检验条件，可用于检验不同性别在年龄上的均值差异。是否使用该参数执行t检验分析？",
    "options": ["执行算法"]
}
