statistics는 가설 검정 스킬입니다. 결코 검정으로 시작하지 않습니다. 설계를 파악하고 가정을 감사한 뒤 방법을 고르고 진단을 돌리고 불확실성이 붙은 효과를 보고합니다.
호출 방법
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/stats Using pss_trial.xlsx, test whether the biofeedback group shows a larger PSS-10 reduction than control. Check assumptions, choose the appropriate test, and report the effect size with a 95% CI and achieved power.
진행 과정
- 설계 먼저: 집단, 반복측정, 공변량, 각 변수의 척도.
- 가정: 정규성, 분산 동질성, 구형성, 독립성 — 수치와 함께 보고.
- 방법: 정당화된 검정이나 모형. 모수 ↔ 비모수 전환은 설명됩니다.
- 진단과 효과: CI가 붙은 효과크기, 달성 검정력과 설계 민감도, 다중비교 보정.
구성하는 메서드 스킬
- ttest · anova · power · bayesian(베이즈 팩터) · stats_tests(모수 ↔ 비모수 선택) · assumptions · effect_size · multiple_comparisons
- reliability(α · ω) · efa · cfa · sem · irt
산출물
- 통계 리포트(마크다운)와 집필 단계가 인용하는 구조화 결과(JSON).
- 편집 가능한 산출물로서의 플롯(검정력, 집단 비교, 경로도).
팁
- 심사자가 요구할 것을 요청하세요 — "95% CI와 달성 검정력이 붙은 효과크기" — 리포트에 들어갑니다.
- Deep 수준에서는 독립 검토 에이전트가 결과를 보여 주기 전에 가정, 다중비교, 표본 크기를 다시 점검합니다.
