experiment-design

experiment-design について

データを収集する前に、「何を検証したいのか」を統計的に妥当で再現可能、かつ解釈可能な研究デザインに変えます。ユーザーが実験・研究計画を設計する、デザインの種類（完全無作為化／無作為化区画／要因／一部実施要因／クロスオーバー／反復測定／クラスター無作為化／応答曲面）を選ぶ、無作為化とブロック化を行う、サンプルサイズと統計的検出力を見積もる、機械学習のアブレーション・ベンチマークを計画する、または統計解析計画と事前登録を作成するときに使用します。「収集前のデザイン」のみを扱い、収集後の統計・オミクスの実行はデータ分析系のスキルに任せます。