批判的思考と科学的評価のツールキット。科学的主張の評価、バイアス検出、エビデンス階層に基づく品質評価を提供。
統合スキル: このスキルは scientific-critical-thinking をベースに拡張したものです。
批判的思考と科学的評価のツールキット。科学的主張の妥当性評価、バイアス検出、研究品質評価を提供。
主な機能:
| タスク | 使用場面 |
|---|---|
| 論文レビュー | 査読、文献評価 |
| 研究設計 | 実験計画の妥当性確認 |
| 結果解釈 | バイアスの影響評価 |
| メタ分析 | 研究の質的評価 |
def analyze_claim(claim_text):
"""科学的主張の構造を分析"""
return {
"claim": "主張の核心",
"evidence": "提示された証拠",
"reasoning": "推論プロセス",
"assumptions": "暗黙の前提",
"limitations": "限界・条件"
}
| レベル | 説明 | 信頼性 |
|---|---|---|
| High | さらなる研究で結論が変わる可能性は低い | 高 |
| Moderate | さらなる研究で結論が変わる可能性がある | 中 |
| Low | さらなる研究で結論が変わる可能性が高い | 低 |
| Very Low | 結論は非常に不確実 | 非常に低い |
BIAS_CHECKLIST = {
"selection_bias": [
"ランダム化は適切か？",
"割り付け隠蔽はされているか？",
"グループ間でベースラインは同等か？"
],
"performance_bias": [
"参加者は盲検化されているか？",
"介入提供者は盲検化されているか？",
"共介入は同等か？"
],
"detection_bias": [
"アウトカム評価者は盲検化されているか？",
"評価方法は客観的か？"
],
"attrition_bias": [
"追跡率は十分か？（>80%）",
"欠損データの処理は適切か？",
"Intention-to-treat解析か？"
],
"reporting_bias": [
"事前登録されたアウトカムは全て報告されているか？",
"選択的報告はないか？"
]
}
## CONSORTチェックリスト
### タイトル・要約
- [ ] タイトルでランダム化比較試験と明記
- [ ] 構造化要約（背景、方法、結果、結論）
### 導入
- [ ] 科学的背景と根拠の説明
- [ ] 具体的な目的または仮説
### 方法
- [ ] 参加者基準（適格・除外）
- [ ] 介入の詳細
- [ ] アウトカムの定義
- [ ] サンプルサイズ算出
- [ ] ランダム化手法
- [ ] 盲検化
- [ ] 統計解析方法
### 結果
- [ ] 参加者の流れ（フローチャート）
- [ ] 募集期間
- [ ] ベースラインデータ
- [ ] 解析対象
- [ ] アウトカムと推定値
- [ ] 副作用
### 議論
- [ ] 結果の解釈
- [ ] 限界
- [ ] 一般化可能性
- [ ] エビデンスとの整合性
## STROBEチェックリスト
### タイトル・要約
- [ ] 研究デザインの明記（コホート、症例対照、横断）
### 導入
- [ ] 科学的背景
- [ ] 目的
### 方法
- [ ] 研究デザイン
- [ ] 設定
- [ ] 参加者
- [ ] 変数
- [ ] 測定方法
- [ ] バイアス対策
- [ ] サンプルサイズ
- [ ] 統計解析
### 結果
- [ ] 参加者
- [ ] 記述データ
- [ ] アウトカムデータ
- [ ] 主要結果
- [ ] その他の解析
### 議論
- [ ] 主要結果
- [ ] 限界
- [ ] 解釈
- [ ] 一般化可能性
def interpret_p_value(p, alpha=0.05):
"""p値の解釈ガイド"""
interpretation = {
"statistical_significance": p < alpha,
"strength": None,
"cautions": []
}
if p < 0.001:
interpretation["strength"] = "非常に強い"
elif p < 0.01:
interpretation["strength"] = "強い"
elif p < 0.05:
interpretation["strength"] = "中程度"
else:
interpretation["strength"] = "弱い/有意でない"
# 注意事項
interpretation["cautions"] = [
"p値は効果の大きさを示さない",
"統計的有意性≠実質的有意性",
"多重比較の問題を考慮",
"検出力を確認"
]
return interpretation
| 効果量 | Cohen's d | 解釈 |
|---|---|---|
| 小 | 0.2 | 実質的に重要でない可能性 |
| 中 | 0.5 | 実質的に重要 |
| 大 | 0.8 | 強い実質的意義 |
| 問題 | 対策 |
|---|---|
| 結論が過剰 | データで支持される範囲に限定 |
| バイアス見逃し | チェックリスト使用 |
| 因果関係の誤認 | 交絡因子の検討 |
| 再現性の欠如 | 方法の詳細確認 |
このスキルは批判的思考と科学的評価のツールキットを提供します。