Subsistema de papers reproducibles (grupo de capacidad `papers`). Añade las
funciones estadísticas que un paper honesto necesita y la función que congela la
hipótesis antes de mirar los datos (anti-HARKing).
Nuevas funciones (puras salvo la última):
- effect_size_cohens_d: Cohen's d + Hedges' g (corrección de sesgo para N
pequeño) + interpretación cualitativa (negligible/small/medium/large por los
umbrales de Cohen). Dict-no-throw ante varianza cero / N insuficiente.
- confidence_interval_mean: intervalo de confianza de una media (t de Student) o
de la diferencia de medias con Welch (df de Welch–Satterthwaite, sin asumir
varianzas iguales). Dict-no-throw; el IC colapsa al punto cuando la varianza es
cero.
- preregister_hypothesis (impura): congela hipótesis + plan de análisis en
papers/<slug>/preregistration.md con frozen_at (UTC) y content_hash (sha256 del
cuerpo normalizado, no del frontmatter). Inmutabilidad: una vez frozen, un
contenido distinto se RECHAZA sin sobrescribir (mata el HARKing); idempotente si
el contenido es idéntico. Siempre dict-no-throw.
Extensión:
- fdr_correction 1.0.0 -> 1.1.0: añade method="holm" (Holm-Bonferroni step-down,
controla FWER, más potente que Bonferroni simple). Reúsa la maquinaria de
alineación 1:1 con None/inválidos; no rompe los métodos bh/bonferroni.
Reutiliza del registry: fdr_correction (BH + Bonferroni ya existían) como base
para Holm. pearson y spearman_corr ya cubrían correlación.
Tests: 36 pytest verdes (cohen/hedges 8, confidence/welch 8, fdr/holm/bonferroni
12, preregister 4 + extras), golden contra valores conocidos y validados con
scipy. Golden manual del preregistro: congela, idempotente, rechaza edición
(bytes en disco idénticos al congelado).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
egutierrez
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