Планирование экспериментов и рандомизация

★ 7.0 · research

experimental-design — это скилл для Claude Code, который помогает спланировать эксперимент или исследование до начала сбора данных: выбрать подходящий дизайн, выполнить рандомизацию, организовать блокирование и разложить комбинации воздействий так, чтобы результаты поддавались интерпретации. Скилл охватывает полные и дробные факториальные планы, планы Плакетта–Бурмана, центральные композиционные и Box-Behnken-дизайны, латинские гиперкубы, кросс-оверные, расщеплённые и кластерно-рандомизированные схемы — всё, что нужно для устранения спутывающих факторов и псевдорепликации. Для генерации воспроизводимых макетов используются Python-скрипты на базе numpy, pandas и pyDOE3 (требуется Python ≥ 3.10). Скилл подходит исследователям, учёным и аналитикам, которые задаются вопросами «как распределить мышей по группам», «как избежать конфаундинга» или «как протестировать 6 факторов одновременно».