Claude Skill MartKhám phá skillSkill là gì?
 
← Về danh sách

Thiết kế thí nghiệm (Experimental Design)

Skill giúp bạn thiết kế thí nghiệm TRƯỚC khi thu dữ liệu: chọn thiết kế, ngẫu nhiên hóa, chia khối và tạo ma trận DOE có thể tái lập.

Dữ liệu · Phân tíchNâng cao★ 33,030⑂ 3,248Điểm AI 8/10Cập nhật lần cuối: 9 thg 8, 2026

Làm được gì

Tập trung vào các quyết định trước khi thu thập dữ liệu — thứ mà không phân tích nào có thể sửa được về sau.

  • Chọn thiết kế phù hợp: hoàn toàn ngẫu nhiên, khối ngẫu nhiên, crossover/đo lặp, split-plot, ô vuông Latin, ngẫu nhiên hóa theo cụm
  • Thí nghiệm nhiều yếu tố: giai thừa đầy đủ 2^k, giai thừa phân đoạn, sàng lọc Plackett-Burman, bề mặt đáp ứng (central composite, Box-Behnken), Latin hypercube
  • randomization.py: sinh lịch phân bổ có seed (đơn giản, theo khối, khối phân tầng, theo cụm) và kiểm tra cân bằng giữa các nhánh
  • doe_designs.py: sinh ma trận DOE theo đơn vị thực (°C, mM, pH...) và tự ngẫu nhiên hóa thứ tự chạy để tránh nhiễu theo thời gian
  • Danh sách 8 lỗi chết người: pseudoreplication, gộp lô (batch effect), hiệu ứng viền đĩa, bỏ qua cấu trúc aliasing...

Tính cỡ mẫu/power thì chuyển sang skill statistical-power; phân tích dữ liệu đã có thì dùng statistical-analysis.

Dành cho ai

  • Nhà nghiên cứu y sinh, sinh học, omics đang lên kế hoạch thí nghiệm
  • Kỹ sư R&D / chất lượng cần tối ưu điều kiện quy trình bằng DOE
  • Data scientist thiết kế A/B test hoặc thí nghiệm hiện trường theo cụm
  • Nghiên cứu sinh, người phản biện muốn kiểm tra tính hợp lệ của thiết kế

Ví dụ sử dụng

  1. "Phân 60 con chuột vào nhóm thuốc và nhóm chứng, cân bằng theo lồng nuôi" → sinh lịch khối phân tầng có seed, xuất ra allocation_schedule.csv.
  2. "Tôi có 7 biến quy trình, muốn sàng lọc nhanh biến nào quan trọng" → tạo thiết kế Plackett-Burman theo đơn vị thực và giải thích cấu trúc aliasing.
  3. "Sắp xếp mẫu trên đĩa 96 giếng thế nào cho đúng?" → đề xuất bố trí ngẫu nhiên/chia khối để tránh hiệu ứng viền và ngẫu nhiên hóa thứ tự xử lý.

· · · Hướng dẫn cài đặt · · ·

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/experimental-design từ repo GitHub K-Dense-AI/scientific-agent-skills vào ~/.claude/skills/experimental-design/ 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/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git /tmp/scientific-agent-skills && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r /tmp/scientific-agent-skills/skills/experimental-design ~/.claude/skills/

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

  1. Kiểm tra Python: python3 --version (cần >= 3.10).
  2. Tải repo: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  3. Copy skill vào thư mục skill của Claude Code: mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/experimental-design ~/.claude/skills/
  4. Cài thư viện: uv pip install "numpy>=1.26" "pandas>=2.0" pyDOE3 (nếu chưa có uv, dùng pip install).
  5. Mở lại Claude Code và hỏi ví dụ: "Tôi nên thiết kế thí nghiệm này thế nào để tránh confounding?" — skill sẽ tự kích hoạt.
  6. Nên cài thêm skill statistical-power và statistical-analysis theo cách tương tự để có đủ chuỗi: thiết kế → cỡ mẫu → phân tích.
Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT