Compétences statistical-analysis

📊

statistical-analysis

Name: statistical-analysis
Author: davila7

Sûr ⚙️ Commandes externes⚡ Contient des scripts🌐 Accès réseau

Executar testes e análises estatísticas

Également disponible depuis: K-Dense-AI

As habilidades de análise estatística são essenciais para a pesquisa, mas requerem metodologia adequada. Este kit de ferramentas fornece orientação abrangente sobre testes de hipóteses, regressão, métodos Bayesanos e relatórios em formato APA para ajudar pesquisadores a conduzir análises rigorosas e reprodutíveis.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)

🥉 76 Bronze

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Activez et commencez à utiliser

Tester

Utilisation de "statistical-analysis". Comparar pontuações de teste entre grupos de tratamento e controle

Résultat attendu:

t-test independente: t(98) = 3.82, p < .001, Cohen's d = 0.77
IC 95% para diferença: [0.36, 1.18]
Pressupostos atendidos: normalidade (ambos os grupos) e homogeneidade de variância
Formato APA: Grupo A (M = 75.2, DP = 8.5) pontuou significativamente mais alto que Grupo B (M = 68.3, DP = 9.2), t(98) = 3.82, p < .001, d = 0.77

Utilisation de "statistical-analysis". Determinar tamanho da amostra para meu experimento

Résultat attendu:

Resultados da análise de poder: 64 participantes por grupo necessários
Parâmetros: tamanho de efeito = 0.5 (médio), alfa = 0.05, poder = 0.80
Isso detecta um efeito médio com 80% de probabilidade
Amostra total: 128 participantes (64 por grupo)

Audit de sécurité

Sûr

v5 • 1/17/2026

This is a pure documentation and guidance skill for statistical analysis. All 191 static findings are FALSE POSITIVES - the scanner detected patterns in MARKDOWN documentation that it misinterpreted as security issues. The only Python file (scripts/assumption_checks.py) is legitimate statistical library code with no network access, no external command execution, and no suspicious patterns.

Fichiers analysés

3,602

Lignes analysées

résultats

Total des audits

Facteurs de risque

⚙️ Commandes externes (130)

⚡ Contient des scripts (3)

references/effect_sizes_and_power.md:452-457 SKILL.md:144-150 SKILL.md:393-396

🌐 Accès réseau (3)

references/reporting_standards.md:438 skill-report.json:6 SKILL.md:625

Audité par: claude Voir l’historique des audits →

Score de qualité

Architecture

100

Maintenabilité

Contenu

Communauté

100

Sécurité

Conformité aux spécifications

Ce que vous pouvez construire

Análise de pesquisa acadêmica

Desenhar estudos, executar testes de hipóteses e preparar resultados em formato APA para publicação.

Teste estatístico de hipóteses

Selecionar testes apropriados, verificar pressupostos e interpretar resultados com tamanhos de efeito e intervalos de confiança.

Estatísticas para teses e dissertações

Conduzir análises de poder, executar verificações abrangentes de pressupostos e relatar descobertas corretamente.

Essayez ces prompts

Comparar dois grupos

Ajude-me a comparar dois grupos usando um t-test. Tenho pontuações para o grupo A e grupo B. Verifique os pressupostos primeiro, execute a análise, calcule o Cohen's d e relate em formato APA.

Selecionar teste estatístico

Preciso analisar a relação entre [tipo de variável] e [tipo de variável]. Meus dados têm [n] observações e [descrever distribuição]. Qual teste devo usar e como executá-lo?

Executar análise de poder

Ajude-me a conduzir uma análise de poder a priori para meu estudo. Espero um tamanho de efeito de [d], quero 80% de poder e usarei alfa = 0.05. Qual tamanho de amostra preciso?

Análise Bayesiana

Execute um t-test Bayesiano comparando meus dois grupos. Use priores fracamente informativas. Relate o Fator de Bayes, média posterior da diferença com intervalo de credibilidade de 95% e probabilidade de que um grupo seja maior.

Bonnes pratiques

Sempre verifique os pressupostos estatísticos antes de interpretar os resultados e relate as descobertas
Relate tamanhos de efeito com intervalos de confiança, não apenas valores de p
Pré-registre seu plano de análise para distinguir achados confirmatórios de exploratórios

Éviter

Não execute múltiplos testes até encontrar um resultado significativo (p-hacking)
Não confunda significância estatística com importância prática
Não omita tamanhos de efeito ou achados não significativos de seu relatório

Foire aux questions

Qual tamanho de amostra preciso para meu estudo?

Conduza uma análise de poder a priori especificando tamanho de efeito esperado, nível de alfa (tipicamente 0.05) e poder desejado (tipicamente 0.80).

Como verificar se meus dados atendem aos pressupostos de normalidade?

Use o teste de Shapiro-Wilk para amostras pequenas (n < 50), gráficos Q-Q visuais para todos os tamanhos de amostra e examine histogramas.

Quando devo usar testes não-paramétricos em vez de t-tests?

Use testes não-paramétricos quando a normalidade é severamente violada e o tamanho da amostra é pequeno, ou quando os dados são ordinais.

Como lidar com múltiplas comparações em minha análise?

Aplique correções como Bonferroni para controle rigoroso ou Tukey HSD para comparações post-hoc de ANOVA.

Qual tamanho de efeito devo relatar para diferentes testes?

Relate Cohen's d para t-tests, eta-quadrado para ANOVA, r para correlações e R-quadrado para regressão.

Quando devo usar métodos Bayesianos em vez de métodos frequentistas?

Use métodos Bayesianos quando tiver informações prévias, quiser afirmações de probabilidade direta ou tiver amostras pequenas.

Détails du développeur

Auteur

davila7

Licence

MIT

Dépôt

https://github.com/davila7/claude-code-templates/tree/main/cli-tool/components/skills/scientific/statistical-analysis

Réf

main

Structure de fichiers

📁 references/

📄 assumptions_and_diagnostics.md

📄 bayesian_statistics.md

📄 effect_sizes_and_power.md

📄 reporting_standards.md

📄 test_selection_guide.md

📁 scripts/

📄 assumption_checks.py

📄 SKILL.md