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

Phân tích thống kê có hướng dẫn

Kỹ năng dẫn dắt toàn bộ quy trình phân tích thống kê nghiên cứu: chọn kiểm định, kiểm tra giả định, effect size và viết báo cáo chuẩn APA.

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

Kỹ năng này làm gì

  • Xác định thiết kế nghiên cứu (độc lập/ghép cặp, số nhóm, loại biến) để chọn kiểm định phù hợp: t-test, ANOVA, chi-square, tương quan, hồi quy, phi tham số và Bayesian.
  • Dùng script kèm theo scripts/assumption_checks.py để kiểm tra giả định tự động: chuẩn (Shapiro-Wilk + Q-Q plot), đồng nhất phương sai (Levene), ngoại lai, chẩn đoán hồi quy (VIF, Breusch-Pagan, Durbin-Watson) và đề xuất kiểm định thay thế khi vi phạm.
  • Luôn tính effect size kèm khoảng tin cậy, hỗ trợ tính cỡ mẫu trước nghiên cứu (power analysis) và phân tích độ nhạy sau nghiên cứu.
  • Xuất kết quả theo mẫu câu chuẩn APA để dán trực tiếp vào bài báo.
  • Nhắc các nguyên tắc liêm chính: tránh p-hacking, hiệu chỉnh so sánh nhiều lần, xử lý dữ liệu thiếu.

Phù hợp với ai

  • Học viên cao học, nghiên cứu sinh và nhà nghiên cứu đang viết bài báo
  • Người phân tích dữ liệu khảo sát, thí nghiệm trong y học, tâm lý, giáo dục
  • Data analyst muốn báo cáo kết quả A/B test một cách chuẩn mực
  • Người biết Python cơ bản (pandas, scipy)

Ví dụ sử dụng

  1. "Tôi có điểm của hai nhóm, nên dùng kiểm định nào?" → kiểm tra chuẩn/phương sai, chạy Welch t-test, tính Cohen's d và CI 95%, viết câu APA.
  2. "Cần bao nhiêu người mỗi nhóm để phát hiện d = 0.5?" → tính cỡ mẫu bằng statsmodels và nêu rõ giả định.
  3. "Viết đoạn báo cáo ANOVA cho 3 điều kiện" → eta bình phương riêng phần, hậu kiểm Tukey HSD, gồm cả kết quả không ý nghĩa.

· · · 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/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/statistical-analysis/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/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.

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/statistical-analysis ~/.claude/skills/

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

  1. Mở Terminal.
  2. Tải repo: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  3. Tạo thư mục skill: mkdir -p ~/.claude/skills
  4. Sao chép skill: cp -r scientific-agent-skills/skills/statistical-analysis ~/.claude/skills/
  5. Cài thư viện Python: uv pip install "pingouin>=0.6" "scipy>=1.11" "statsmodels>=0.14.6" pandas matplotlib seaborn (thêm uv pip install "pymc>=5.0" "arviz>=1.0" nếu cần Bayesian).
  6. Khởi động lại Claude Code và thử yêu cầu: "So sánh trung bình hai nhóm dữ liệu này".
Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT