Claude Skill MartKhám phá skillCâu dùng ngayHọc qua videoDùng terminalSkill là gì?
 
← Về danh sách

Phân tích thống kê nghiên cứu y khoa (analyze-stats)

Skill tạo kế hoạch phân tích, mã Python/R tái lập, bảng-hình đúng chuẩn tạp chí và đoạn Results cho bài báo y khoa.

Dữ liệu · Phân tíchNâng cao★ 269⑂ 65Điểm AI 9/10Cập nhật lần cuối: 24 thg 8, 2026

Skill này làm gì

  • Đọc file dữ liệu (CSV/Excel), báo cáo kích thước, loại biến, tỷ lệ khuyết và xác định đơn vị phân tích (bệnh nhân, lần khám, tổn thương, người đọc).
  • Đề xuất kế hoạch phân tích theo từng loại: Table 1, độ chính xác chẩn đoán (ROC/Se/Sp/AUC), độ đồng thuận (ICC, kappa), phân tích sống còn (KM, Cox), hồi quy, điểm xu hướng (PSM/IPTW), đo lặp (LMM/GEE), dữ liệu điều tra có trọng số (KNHANES/NHANES), meta-analysis và DTA meta-analysis — rồi chờ bạn phê duyệt trước khi chạy.
  • Bắt buộc chuẩn báo cáo tạp chí: p chính xác, 95% CI, effect size, kiểm định giả định (Shapiro-Wilk, Levene), hiệu chỉnh đa so sánh.
  • Sàng lọc separation cho biến nhị phân trước khi chạy hồi quy logistic, kiểm tra tính loại trừ của các tầng, chặn lỗi giới hạn dưới CI âm.
  • Lint mã sinh ra để phát hiện thiếu seed, dữ liệu gõ tay, đường dẫn tuyệt đối, ghi đè dữ liệu gốc.
  • Xuất bảng dạng CSV + markdown + mã gtsummary theo profile từng tạp chí (Radiology, JAMA, NEJM, Lancet); hình lưu PDF vector và PNG 300 DPI.
  • Viết sẵn đoạn Results, chú thích bảng/hình và đoạn Methods ngắn.

Dành cho ai

  • Bác sĩ, nghiên cứu viên, học viên cao học viết bài báo lâm sàng / chẩn đoán hình ảnh / y tế công cộng.
  • Người phải trình bày kết quả thống kê đúng định dạng tạp chí quốc tế.
  • Nhóm làm dữ liệu điều tra quốc gia hoặc dữ liệu bảo hiểm (ICD-10) cần trọng số và thiết kế mẫu phức hợp.

Ví dụ sử dụng

  1. "Tạo Table 1 và so sánh hai nhóm từ file cohort.csv" → tóm tắt dữ liệu → chọn t-test hoặc Mann-Whitney dựa trên kiểm định giả định → bảng CSV theo chuẩn AMA + đoạn Results.
  2. "So sánh mô hình AI với mô hình lâm sàng" → ΔAUC bắt cặp + kiểm định DeLong, NRI/IDI với CI bootstrap, net benefit tại ngưỡng định trước.
  3. "Tính độ đồng thuận giữa 2 người đọc" → Cohen's kappa hoặc ICC (nêu rõ model/type), biểu đồ Bland-Altman, CI bootstrap, nhãn diễn giải.

· · · Hướng dẫn cài đặt · · ·

Dùng thử ngay, không cần cài

Dán đoạn dưới vào Claude là dùng được skill này mà không cần cài đặt.

Hãy đọc hướng dẫn trong tệp này và làm theo để giúp mình:
https://raw.githubusercontent.com/Aperivue/medsci-skills/HEAD/skills/analyze-stats/SKILL.md

Mình muốn: (viết việc bạn cần ở đây)

Nếu Claude không mở được liên kết, hãy mở liên kết và copy nội dung vào rồi dán.

↓ Thấy hữu ích thì tải ZIP bên dưới và cài. Sau đó skill tự chạy, không phải dán lại mỗi lần.

Cài vào ứng dụng Claude (không cần terminal)
  1. Tải tệp ZIP bằng nút bên dưới.
  2. Trong Claude, mở Settings → Capabilities và bật 'Code execution and file creation'. (chỉ một lần)
  3. Vào Customize → Skills → + → 'Upload a skill' rồi tải tệp ZIP lên.
↓ Tải ZIP
Cài vào Claude Code

Để Claude làm — dán câu dưới đây vào Claude Code

Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart.
Copy thư mục skills/analyze-stats từ repo GitHub Aperivue/medsci-skills vào ~/.claude/skills/analyze-stats/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.

Cài bằng lệnh thủ công

git clone https://github.com/Aperivue/medsci-skills.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r medsci-skills/skills/analyze-stats ~/.claude/skills/

⚠ Đây là skill do người khác tạo. Hãy kiểm tra repo gốc trước khi cài.

  1. Mở Terminal (macOS/Linux) hoặc Git Bash/WSL (Windows).
  2. Tải repo: git clone https://github.com/Aperivue/medsci-skills.git
  3. Tạo thư mục skill: mkdir -p ~/.claude/skills
  4. Copy skill: cp -r medsci-skills/skills/analyze-stats ~/.claude/skills/
    • Kiểm tra các thư mục con references/ và scripts/ đã được copy đầy đủ, vì template và script kiểm tra nằm ở đó.
  5. Cài môi trường phân tích: pip install pandas numpy scipy statsmodels scikit-learn matplotlib pingouin lifelines; nếu cần meta-analysis/gtsummary thì trong R chạy install.packages(c("meta","metafor","mada","gtsummary","survival")).
  6. Khởi động lại Claude Code, mở thư mục chứa dữ liệu và yêu cầu "phân tích thống kê dữ liệu này" hoặc gọi /analyze-stats.
  7. Với dữ liệu bệnh nhân, hãy khử định danh trước; skill sẽ cảnh báo và ưu tiên dùng file *_deidentified.* nếu có.
Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT