PURPOSE
このプロンプトでできること
誤差を含む全標本と参照測定サブサンプルを結び付け、校正誤差・選択・測定不変性の仮定別に推定幅を評価するための入力、手順、確認点をまとめます。
PREPARE
用意する情報
全標本の代理測定値、検証サブサンプル選定確率、参照測定、反復測定、群・時点、測定誤差モデル、欠測。実データは必要に応じて匿名化してください。
WORKFLOW
使い方
必要な情報をそろえ、個人情報や機密情報を伏せてから入力してください。出力は元資料と照合して利用してください。
AI INSTRUCTION
AIへの指示文
入力欄を埋めてから利用してください。
誤差を含む全標本と参照測定サブサンプルを結び付け、校正誤差・選択・測定不変性の仮定別に推定幅を評価する。入力に含まれる情報だけを使い、記載のない事実、数値、合意は補わないでください。 【入力】 全標本の代理測定値、検証サブサンプル選定確率、参照測定、反復測定、群・時点、測定誤差モデル、欠測 【素材】 [匿名化した情報を貼り付け] 次の制約を守ってください。 測定値を臨床・雇用などの個人判定に直接使わず、検証標本の選択と参照法の誤差を専門家が確認してください。 不足情報や矛盾は推測せず確認事項として示し、次の形式で出力してください。 誤差モデル／検証設計／校正量／選択補正／群別推定幅／識別条件／感度
コピー操作はこのブラウザー内で行います
EXAMPLE
入力例と出力例
入力例（説明用）
代理測定n=1000／参照測定n=120／検証参加確率が群で異なる／反復測定は一部
出力例（説明用）
【説明用の合成例】 単純無作為検証を仮定できません。検証参加確率と反復測定有無を層別して感度を示す。
TIPS
使うときのコツ
測定値を臨床・雇用などの個人判定に直接使わず、検証標本の選択と参照法の誤差を専門家が確認してください。 不明点は推測せず、確認事項として分けてください。
使う前に確認してください
結論を原資料と照合し、因果関係や一般化を根拠なく断定しないでください。