rct-power-calculations

Name: rct-power-calculations
Rating: 5 (7 reviews)
Author: sshtomar

Calculate statistical power and sample sizes for RCTs. Use when user mentions: power analysis, sample size calculation, minimum detectable effect, MDE, statistical power, effect size, clustering effects, design effect, ICC, intra-cluster correlation.

7estrelas

Atualizado há 3 meses

Ver no GitHub ↗Licença: MIT

Como adicionar

/plugin marketplace add sshtomar/claude-code-skills-social-science

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<skill_content>

<overview> Power analysis determines the sample size required to detect treatment effects of a given magnitude with specified probability. Adequate power prevents Type II errors (failing to detect real effects). Power calculations must account for clustering (design effects), non-compliance (reduces effective sample), attrition (reduces final sample), and multiple testing (inflates α). Underpowered studies waste resources and risk being misinterpreted as evidence of no effect.

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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