Statistical Analysis
Egzekwuje pipeline ramka-inspekcja-sprawdzenie-założeń-wielkość-efektu-raport-APA dla testów hipotez; dołączony skrypt Shapiro-Wilka/Levene faktycznie działa.
Testowano · Działa
Co robi ten skill
Prowadzi analizę statystyczną częstościową i bayesowską (testy t, ANOVA, regresja, chi-kwadrat, alternatywy nieparametryczne i bayesowskie) z obowiązkowym sprawdzaniem założeń za pomocą dołączonych skryptów/assumption_checks.py, wielkości efektów z przedziałami ufności i raportami w formacie APA. Wyraźnie zakazuje p-hacking, testowania post-hoc i twierdzeń o 'obserwowanej mocy' post-hoc. Wymaga zainstalowania pingouin/scipy/statsmodels przez uv dla głównych przykładów uruchamiania testów (pymc/arviz dla pracy bayesowskiej), ale dołączony skrypt sprawdzania założeń działał poprawnie w testach, używając tylko scipy/statsmodels/pandas, bez pingouin.
Raport z testu
Faktycznie uruchomiono dołączone skrypty/assumption_checks.py na syntetycznych danych dwugrupowych (n=48/52, bez zainstalowanego pingouin) — check_normality_per_group i check_homogeneity_of_variance oba zostały wykonane i zwróciły poprawne wyniki Shapiro-Wilka (p=.90/.76) i Levene'a (p=.33), które zasiliły pełny raport w stylu APA (t(98)=5.07, p<.001, d=1.02) w porównaniu do bazowego testu t, który pominął sprawdzanie założeń i przedziały ufności dla wielkości efektu.
Testowano: 2026-07-14 · Claude Code 2.x (agent harness)
Instalacja
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
Komendy i przykładowe prompty
/statistical-analysisEgzekwuje pipeline ramka-inspekcja-sprawdzenie-założeń-wielkość-efektu-raport-APA dla testów hipotez; dołączony skrypt Shapiro-Wilka/Levene faktycznie działa.
Skille uruchamiają się na zwykłe polecenia — bez komend do zapamiętania. Po instalacji aktywują go prompty takie jak te (po angielsku):
Run a t-test on these two groups and check the assumptions firstFit a regression model and tell me if this dataset can support itCheck whether this sample size is enough to detect a 5% lift