使い方
- インストールコマンドをコピーし、自分の環境へ導入する前にソースを確認します。
- 必要なツール、認証情報、対応環境を原文で確認します。
- 入力と成果物を指定し、出力を資料と照合します。
npx skills add https://github.com/yogsoth-ai/de-anthropocentric-research-engine --skill plan-effect-size開始前の確認
- 導入にはモデル契約、API枠、ファイルへのアクセス許可は含まれません。
- スター数や導入数は活動の指標であり、独立した品質・安全性試験ではありません。
リポジトリの原文
見出し、例、コード、表、リンク、参照画像を含む原文を表示しています。
plan-effect-size
Purpose
Choose effect-size estimands and conversion rules appropriate to outcomes and study design.
Input contract
yaml
required: [outcome_schema, study_designs, comparison_target]
optional: [reported_statistics, variance_rules, transformation_options]
constraints: [estimand, direction, and conversion assumptions must be explicit]Procedure
- Match each outcome and design to a valid estimand.
- Define direction, scale, variance, and required conversions.
- Record unavailable statistics and assumptions for any conversion.
- Produce a harmonized effect-size plan with incompatibilities.
If the effect measure and transformation rules are fixed, consider design-data-extraction as the next tactic.
Output contract
yaml
produces: [estimand_plan, conversion_rules, variance_requirements, incompatibility_log]
delta_fields: [decisions, assumption_updates, uncertainties, open_questions]Quality gates
- Effects are comparable only under declared assumptions.
- Conversions remain traceable to reported statistics.
Failure and counterexamples
Do not convert incompatible constructs into a common effect size merely to increase sample size.
Provenance map
resolved: effect-size-planning
