biostatistics

Par mkurman · zorai

Boîte à outils de biostatistiques médicales pour les tests d'hypothèses : tests t, ANOVA, chi-carré, test exact de Fisher, Mann-Whitney, Kruskal-Wallis, calcul de taille d'échantillon, analyse de puissance, correction pour tests multiples, analyse de survie et biostatistiques des essais cliniques.

npx skills add https://github.com/mkurman/zorai --skill biostatistics

Aperçu

Biostatistique médicale pour tests d'hypothèse, conception d'essais cliniques et analyse de survie. Couvre les t-tests, ANOVA, chi-deux, Fisher exact, Mann-Whitney, Kruskal-Wallis, calcul de la taille d'échantillon, analyse de puissance et correction pour tests multiples.

Installation

uv pip install scipy statsmodels

Tests courants

import numpy as np
from scipy import stats

# Test t sur deux échantillons
t_stat, p = stats.ttest_ind(np.random.normal(100, 15, 30), np.random.normal(110, 15, 30))

# Mann-Whitney
u_stat, p = stats.mannwhitneyu(np.random.normal(100, 15, 30), np.random.normal(110, 15, 30))

# Chi-deux
chi2, p, dof, _ = stats.chi2_contingency(np.array([[30, 10], [20, 40]]))

Taille d'échantillon

from statsmodels.stats.power import TTestIndPower
n = TTestIndPower().solve_power(effect_size=0.5, power=0.80, alpha=0.05)
print(f"N per group: {np.ceil(n):.0f}")