nahisaho Experimental Design
DOE, power analysis, sample size calculation, and protocol design.
Use This Skill When
- Designing a new experiment or study.
- Calculating required sample size or statistical power.
- Choosing between factorial, fractional-factorial, or response surface designs.
- Designing controls and randomization strategies.
- Writing a formal experimental protocol.
Workflow
Define experimental parameters:
- Independent variables (factors) and levels
- Dependent variables (responses)
- Expected effect size and variance
- Significance level (α) and power (1-β)
Select design type:
- Full factorial / Fractional factorial / Plackett-Burman
- Response surface (CCD, Box-Behnken)
- Randomized block / Latin square
- Sequential / Adaptive design
Calculate sample size and power
Generate protocol document:
- Materials and equipment
- Step-by-step procedure
- Randomization plan
- Data collection template
- Safety considerations
Save design matrix and protocol to files
Deliverables
report.md: design summary and rationale.results/design-matrix.csv: experimental design matrix.results/power-analysis.md: sample size and power calculations.results/protocol.md: formal experimental protocol.
Quality Gates
- Design type matches the research question and constraints.
- Power analysis confirms adequate sample size.
- Confounding variables are identified and controlled.
- Randomization strategy is documented.
- Protocol is detailed enough for independent replication.
If any gate fails: identify the specific failing check, fix the issue, and re-validate before proceeding.
Gotchas
- 検出力分析でα=0.05, power=0.80 をデフォルトとするが、ユーザーの分野慣習を確認すること。臨床試験ではα=0.025（片側）が標準
- 完全実施要因計画は因子数が多いと実験数が爆発する。因子4つ以上では部分実施要因を提案すること
- 対照群なしの実験計画を提案してはならない。最低限、陽性対照または陰性対照を含めること
- サンプルサイズが小さすぎる場合は、効果量の再検討を促すこと（「データが足りない」ではなく「検出したい差を明確に」）
Validation Loop
- 実験計画を生成
- チェック:
- 検出力が 0.80 以上か（または分野慣習に合致するか）
- 対照群が設定されているか
- 交絡変数への対処が記載されているか
- ランダム化戦略が明示されているか
- 不合格なら設計を修正
- ユーザー承認後のみプロトコル確定 ⏸️