SkillProof tested Claude skills

Statistical Analysis

Erzwingt die Pipeline Frame-Inspect-Check-Assumptions-Effect-Size-APA-Report für Hypothesentests; gebündeltes Shapiro-Wilk/Levene's-Skript läuft tatsächlich.

von K-Dense-AI · K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Getestet · Funktioniert ★ 10.0/10

Statistical Analysis — Erzwingt die Pipeline Frame-Inspect-Check-Assumptions-Effect-Size-APA-Report für Hypothesentests; gebündeltes Shapiro-Wilk/Levene's-Skript läuft tatsächlich.

Was es kann

Leitet frequentistische und Bayes'sche statistische Analysen (t-Tests, ANOVA, Regression, Chi-Quadrat, nicht-parametrische und Bayes'sche Alternativen) mit obligatorischer Überprüfung von Annahmen durch die gebündelten Skripte/assumption_checks.py, Effektstärken mit Konfidenzintervallen und APA-formatierten Berichten. Verbietet explizit p-Hacking, Post-hoc-Test-Shopping und Post-hoc-'Observed Power'-Behauptungen. Benötigt pingouin/scipy/statsmodels, die über uv für die primären Testbeispiele installiert werden (pymc/arviz für Bayes'sche Arbeiten), aber das gebündelte Annprüfungs-Skript lief im Test korrekt nur mit scipy/statsmodels/pandas, ohne pingouin.

Testbericht

Die gebündelten Skripte/assumption_checks.py tatsächlich auf synthetischen Zwei-Gruppen-Daten (n=48/52, kein Pingouin installiert) ausgeführt – check_normality_per_group und check_homogeneity_of_variance führten beide aus und gaben korrekte Shapiro-Wilk (p=.90/.76) und Levene's (p=.33) Ergebnisse zurück, die in einen vollständigen APA-Stil-Bericht (t(98)=5.07, p<.001, d=1.02) eingespeist wurden, im Gegensatz zu einem Baseline-t-Test, der Annprüfungen und Effektstärken-CIs vollständig übersprang.

Getestet am: 2026-07-14 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installation

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills
cd scientific-agent-skills
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r skills/statistical-analysis ~/.claude/skills/statistical-analysis

Befehle & Beispiel-Prompts

  • /statistical-analysisErzwingt die Pipeline Frame-Inspect-Check-Assumptions-Effect-Size-APA-Report für Hypothesentests; gebündeltes Shapiro-Wilk/Levene's-Skript läuft tatsächlich.

Skills reagieren auf normale Anfragen — keine Slash-Befehle nötig. Nach der Installation aktivieren Prompts wie diese den Skill (auf Englisch):

  • Run a t-test on these two groups and check the assumptions first
  • Fit a regression model and tell me if this dataset can support it
  • Check whether this sample size is enough to detect a 5% lift

Vollständiger Testbericht (Englisch) →