experiment-design
✓ベストプラクティスに従って厳密な実験を設計します。次の場合に使用します: (1) 研究の計画、(2) 助成金提案の作成、(3) 事前登録、(4) 内部妥当性の確保、(5) NIH の厳格な基準を満たす。
SKILL.md
Purpose Design methodologically rigorous experiments with appropriate controls and randomization.
1. Research Question: Clear, testable hypothesis 2. Study Design: RCT, quasi-experimental, observational 3. Sample Size: Power analysis justified 4. Randomization: Method specified 5. Blinding: Who is blinded 6. Controls: Appropriate comparison groups 7. Outcomes: Primary and secondary clearly defined 8. Analysis Plan: Pre-specified statistical approach
Between-Subjects: Different participants per condition Within-Subjects: Same participants, repeated measures Factorial: Multiple factors (2x2, 2x3) Crossover: Participants receive all treatments Stepped-Wedge: Phased rollout
ベストプラクティスに従って厳密な実験を設計します。次の場合に使用します: (1) 研究の計画、(2) 助成金提案の作成、(3) 事前登録、(4) 内部妥当性の確保、(5) NIH の厳格な基準を満たす。 ソース: astoreyai/ai_scientist。
引用可能な情報
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
- インストールコマンド
npx skills add https://github.com/astoreyai/ai_scientist --skill experiment-design- カテゴリ
- >_生産性
- 認証済み
- ✓
- 初回登録
- 2026-02-01
- 更新日
- 2026-02-18
クイックアンサー
experiment-design とは？
ベストプラクティスに従って厳密な実験を設計します。次の場合に使用します: (1) 研究の計画、(2) 助成金提案の作成、(3) 事前登録、(4) 内部妥当性の確保、(5) NIH の厳格な基準を満たす。 ソース: astoreyai/ai_scientist。
experiment-design のインストール方法は？
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/astoreyai/ai_scientist --skill experiment-design インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code や Cursor で使用できるようになります
ソースリポジトリはどこですか？
https://github.com/astoreyai/ai_scientist
詳細
- カテゴリ
- >_生産性
- ソース
- skills.sh
- 初回登録
- 2026-02-01