Phân tích thống kê

Làm được gì

Hướng dẫn từng bước phân tích dữ liệu nghiên cứu, thực nghiệm hoặc khảo sát.

• Chọn kiểm định phù hợp: t-test, ANOVA, chi-square, Mann-Whitney, Kruskal-Wallis, Friedman, hồi quy, tương quan
• Kiểm tra giả định bằng script scripts/assumption_checks.py: chuẩn tắc (Shapiro-Wilk + Q-Q plot), phương sai đồng nhất (Levene), outlier, chẩn đoán hồi quy (Breusch-Pagan, Durbin-Watson, VIF)
• Effect size & power: Cohen's d, η²_p, Cramér's V kèm khoảng tin cậy; tính cỡ mẫu trước nghiên cứu và phân tích độ nhạy
• Phương án Bayes: dùng PyMC/ArviZ để có phân phối hậu nghiệm, khoảng tin cậy Bayes, xác suất giả thuyết một phía
• Báo cáo APA: mẫu câu sẵn cho t-test, ANOVA, hồi quy đa biến, phân tích Bayes
• Liêm chính thống kê: tránh p-hacking, hiệu chỉnh so sánh nhiều lần, xử lý dữ liệu thiếu

Phù hợp với ai

• Học viên cao học, nghiên cứu viên cần phần thống kê không bị phản biện bắt lỗi
• Người muốn chuyển từ SPSS sang Python (pingouin, statsmodels, PyMC)
• Data analyst / UX researcher phân tích A/B test hoặc dữ liệu khảo sát
• Người cần tính cỡ mẫu trước khi thu dữ liệu

Ví dụ sử dụng

1. So sánh hai nhóm: "Mình có file CSV điểm của nhóm can thiệp và nhóm đối chứng" → mô tả và vẽ dữ liệu → kiểm tra chuẩn tắc/phương sai → Welch t-test → Cohen's d kèm CI → câu báo cáo APA
2. Tính cỡ mẫu: "Thiết kế 3 nhóm, muốn phát hiện effect size trung bình với power 80%" → dùng FTestAnovaPower để ra tổng N và n mỗi nhóm
3. Chẩn đoán hồi quy: "Mô hình OLS của mình có phần dư lạ" → vẽ 4 biểu đồ phần dư, tính VIF, Breusch-Pagan; nếu phương sai không đồng nhất thì báo cáo sai số chuẩn robust HC3

Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart.
Copy thư mục skills/statistical-analysis từ repo GitHub K-Dense-AI/scientific-agent-skills vào ~/.claude/skills/statistical-analysis/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.