사용 방법
- 설치 명령을 복사하고 자신의 에이전트 환경에 설치하기 전에 소스 패키지를 확인하세요.
- 필요한 도구, 인증 정보, 지원 환경은 원본 문서에서 확인하세요.
- 입력과 원하는 산출물을 설명하고 출처와 결과를 대조하세요.
npx skills add https://github.com/yogsoth-ai/de-anthropocentric-research-engine --skill plan-effect-size시작 전 확인
- 설치에는 모델 구독, API 한도, 파일 접근 권한이 포함되지 않습니다.
- 별점 수와 설치 수는 활동 지표이며 독립적인 품질·보안 검증이 아닙니다.
원본 Skill 문서
원본 저장소의 제목, 예시, 코드, 표, 링크, 이미지를 유지해 표시합니다.
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
