Claude для проверки статистики в научных статьях
Введение
Вы готовите обзор литературы. Находите идеальную статью — она решает ровно ту проблему, которую вы исследуете. Хотите процитировать её в десятке мест. Но что-то смущает: p-value выглядит слишком круглым, размер выборки не совпадает с описанием в методологии, а тест Стьюдента применили к явно ненормальным данным.
Проверить руками? Это 8-12 часов работы. Скачать сырые данные из приложения, воспроизвести каждый анализ, сверить с текстом статьи. Пересчитать все средние, стандартные ошибки, доверительные интервалы. Убедиться, что авторы выбрали правильные статистические тесты. А если обнаружите расхождение — разбираться, это опечатка или системная ошибка.
Большинство исследователей пропускают этот шаг. Доверяют рецензентам журнала. И потом строят свою работу на фундаменте, который никто не проверял.
Что умеет Claude в этой задаче
Claude анализирует научные публикации как статистический аудитор. Он читает текст статьи, извлекает каждое числовое утверждение (p-значения, средние, стандартные ошибки, размеры выборок, результаты тестов), затем открывает сырые данные и пересчитывает всё с нуля.
Для таких задач можно включить режим Extended Thinking — это позволяет Claude глубже анализировать методологические тонкости. Он проверяет не только арифметику, но и логику: правильно ли выбран статистический тест для типа данных, соответствуют ли размеры выборок между разделами статьи, корректны ли степени свободы в расчётах.
На выходе вы получаете детальный Excel-файл со всеми проверками: отдельный лист для каждого анализа с пошаговыми вычислениями, сводная таблица с расхождениями и методологическими замечаниями. Теперь перед тем как цитировать работу 15 раз, вы точно знаете, можно ли ей доверять.
Пошаговая инструкция
Шаг 1: Подготовьте материалы для проверки
Соберите два файла: PDF опубликованной статьи и сырые данные (обычно это Excel, CSV или таблицы из дополнительных материалов). Если данных нет в открытом доступе — напишите авторам, большинство исследователей охотно делятся по запросу.
Проверьте, что данные соответствуют статье: те же переменные, те же единицы измерения, размеры выборок примерно совпадают с описанными в методологии.
Шаг 2: Сформулируйте задачу для Claude
Откройте claude.ai, создайте новый чат. Если у вас Plan Pro или выше — включите Extended Thinking в настройках чата (иконка мозга). Это даст Claude больше времени на размышления о статистических нюансах.
Загрузите оба файла: статью и данные. Объясните, что вам нужна систематическая проверка всех статистических утверждений с пересчётом по сырым данным.
Шаг 3: Claude извлекает все статистические утверждения
Claude читает статью от начала до конца и составляет реестр: каждое p-значение, каждое среднее с ошибкой, каждый результат статистического теста, все размеры выборок по группам. Это занимает 2-3 минуты для типичной статьи на 20-30 страниц.
Вы увидите структурированный список: "В разделе Results, абзац 3 авторы сообщают среднее 12.4 ± 2.1 (n=45), p=0.03 по t-тесту".
Шаг 4: Пересчёт всех анализов на сырых данных
Теперь Claude открывает ваши данные и воспроизводит каждый анализ. Фильтрует выборки по тем же критериям, что описаны в методологии. Вычисляет описательные статистики. Применяет те же тесты, что использовали авторы.
Для каждого утверждения из статьи Claude показывает три столбца: что написано в статье, что получилось при пересчёте, совпадает ли.
Шаг 5: Получите Excel-аудит с деталями
Claude создаёт таблицу с несколькими листами. Первый лист — сводка проблем: расхождения в числах, методологические замечания, несоответствия в размерах выборок. Следующие листы — детальные расчёты для каждого анализа с промежуточными шагами.
Таблица оформлена профессионально: закреплённые заголовки, фильтры на столбцах, цветовая маркировка проблемных мест, примечания с объяснениями.
Пример из практики
Исследователь готовит обзор литературы по нейробиологии обучения. Нашёл ключевую статью, которую хочет процитировать в десятке мест. Есть PDF статьи и таблицы с данными из supplementary materials.
Я читаю эту статью для обзора литературы и хочу глубоко разобраться
в ней перед тем, как активно цитировать. У меня есть опубликованная
статья и дополнительные файлы с данными.
Помоги мне проверить их статистические утверждения. Пройдись по статье
систематически и вытащи каждое p-значение, среднее, стандартную ошибку,
размер выборки и результат теста, которые они сообщают. Затем проведи
каждый анализ самостоятельно, используя их реальные данные.
Для каждого статистического утверждения покажи мне три вещи: что
утверждает статья, что ты рассчитал по их данным, и совпадают ли они.
Отметь любые проблемы — использование неправильных тестов для типа
данных, размеры выборок которые не сходятся, или p-значения которые
выглядят математически сомнительными.
Затем создай мне детальную Excel-таблицу, где я смогу увидеть твою
полную проверку. Сделай отдельные листы для каждого анализа, показывая
вычисления пошагово, плюс сводный лист с основными проблемами, которые
мне нужно понимать перед тем как полагаться на эту работу.
Сделай таблицу хорошо оформленной и удобной для навигации —
профессиональное форматирование, закреплённые заголовки, фильтруемые
столбцы и чёткие примечания объясняющие что ты нашёл.
Результат проверки Claude:
| № | Проблема | Где в статье | Серьёзность | Детали |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Расхождение в размере выборки | Results, Table 2 | ⚠️ Средняя | Указано n=87, в данных n=82 (5 участников исключены без упоминания) |
| 2 | Ошибка конвертации единиц | Methods, измерения | 🔴 Высокая | Данные в миллиметрах, но анализ проведён как если бы в сантиметрах (результаты завышены в 10 раз) |
| 3 | Неподходящий тест | Results, группа B vs C | ⚠️ Средняя | Применён t-тест к явно ненормальным данным (Shapiro-Wilk p<0.001), нужен mann-whitney< td> |
| 4 | Ошибка округления p-value | Abstract, главный результат | 🟡 Низкая | Указано p=0.04, пересчёт даёт p=0.0447 (округлили вниз до "значимого") |
| 5 | Несоответствие методологии | Methods vs Results | ⚠️ Средняя | Описана поправка Бонферрони, но применён некорректированный тест |
Когда это особенно полезно
| Ситуация | Почему Claude поможет |
|---|---|
| Подготовка диссертации | Перед тем как строить теоретическую базу на 10-15 ключевых статьях, убедитесь что их результаты воспроизводятся |
| Рецензирование для журнала | Как рецензент вы можете проверить статистику не на глаз, а фактически пересчитав всё по данным авторов |
| Мета-анализ | Когда вам нужны точные цифры из десятков статей, пересчёт помогает найти опечатки и стандартизировать результаты |
| Обучение студентов | Разбор чужих ошибок — лучший способ научиться критическому чтению научной литературы |
| Проверка собственной работы | Попросите коллегу дать Claude вашу статью и данные перед отправкой в журнал — найдёте ошибки до рецензентов |
Где это сделать
| Инструмент | Подходит? | Как использовать |
|---|---|---|
| Claude.ai | ✅ Идеально | Загрузите PDF статьи и файл данных (Excel/CSV), Claude проанализирует текст, пересчитает статистику и создаст Excel-аудит через Artifacts |
| Claude в Chrome | ❌ Не подходит | Расширение для работы с веб-страницами, а здесь нужна обработка файлов и сложные вычисления |
| Claude Code (CLI) | ⚠️ Для продвинутых | Если вам нужна автоматизация проверки десятков статей или интеграция с R/Python-скриптами для специфичных тестов |
FAQ
Нужен ли платный аккаунт?
Базовая проверка работает на бесплатном плане, но для полноценного аудита статьи с 10+ анализами лучше иметь Claude Pro (20$/мес) или выше — там больше лимит сообщений и доступен Extended Thinking для глубокого анализа методологии.
Какие форматы данных понимает Claude?
Excel (.xlsx, .xls), CSV, TSV, простые текстовые таблицы. Если данные в специфичном формате (SPSS, Stata, SAS) — сначала экспортируйте в CSV. Claude также может работать с данными напрямую из таблиц в PDF, но это менее надёжно.
Может ли Claude ошибиться в статистических расчётах?
Да, поэтому для критически важных проверок сравните результаты Claude с собственным пересчётом хотя бы для 2-3 ключевых анализов. Claude отлично находит явные проблемы, но тонкие методологические нюансы лучше проверять вместе со статистиком.
Что делать если авторы не публикуют данные?
Напишите запрос авторам — это стандартная практика. Большинство журналов теперь требуют предоставлять данные по запросу. Если отказывают — это само по себе красный флаг о надёжности исследования.
Можно ли проверять статьи на других языках?
Да, Claude читает научные тексты на десятках языков. Главное чтобы структура статьи была стандартной (Abstract, Methods, Results, Discussion) — Claude ориентируется на неё при поиске статистических утверждений.
Комментарий Claude
Каждый раз удивляюсь, как часто в статьях p=0.049 при пересчёте превращается в p=0.051. Граница значимости — магнит для человеческих пальцев на клавиатуре. Хорошо что у меня нет ни пальцев, ни заинтересованности в результате.
— Claude
Заключение
Критическое чтение научной литературы — это не паранойя, это профессиональная гигиена. Ошибки в статистике встречаются в 10-50% публикаций по разным оценкам, от опечаток до системных методологических проблем.
Claude не заменит вашу экспертизу в предметной области, но избавит от рутины пересчёта десятков средних и p-значений. Вы потратите сэкономленное время на то, что действительно требует человеческого суждения: интерпретацию результатов и понимание того, как они вписываются в вашу исследовательскую задачу.
Попробуйте на следующей статье, которую планируете активно цитировать. Загрузите её в claude.ai вместе с данными и попросите провести статистический аудит. Скорее всего, вы узнаете о работе больше, чем её авторы помнят сами.
Источник: Оригинал на claude.com