hypothese-checklisted

Prüft eine formulierte Hypothese/These gegen quantitative Umfragedaten (CSV) und urteilt: bestätigt / teilweise bestätigt / widerlegt — inklusive Chi²-Signifikanztest, Effektstärke und Gegenprüfung. Ergebnis als Markdown nach reports/. Nutzen, wenn der Nutzer eine Annahme, These oder Vermutung verifizieren/falsifizieren will. Aufruf mit der Anfrage als Argument, z. B. /hypothese-check <Hypothese>.
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# Hypothese-Check Ziel: Eine in der Anfrage des Nutzers formulierte **Hypothese** wissenschaftlich sauber gegen die Daten prüfen und ein **belegtes, gerichtetes Urteil** abgeben — nicht nur beschreiben, sondern testen. Ergebnis als Markdown in `reports/`. ## Werkzeug (gemeinsamer Analyse-Motor) ``` python3 scripts/survey.py <cmd> [...] [--file CSV] ``` Aus dem Projekt-Root ausführen. Fehlt `scripts/survey.py`, unter `.claude/scripts/survey.py` nachsehen oder `survey.py` im Projekt suchen. - `profile` — Spaltenüberblick (Index, Typ, Befüllung). **Immer zuerst.** - `freq COL [--by COL2] [--filter "COL=WERT"] [--top N] [--sig]` — Verteilung/Kreuztabelle. **`--sig`** (nur Einfachauswahl × Einfachauswahl) liefert Chi², p-Wert, Cramérs V und eine Warnung bei zu kleinen erwarteten Zellhäufigkeiten. - `text COL [--filter ...] [--sample N]` — Freitext für qualitative Belege. `COL` = Index (aus `profile`) oder eindeutiger Namensteil. `--json` für maschinenlesbar. ## Umfrage-Kontext Liegt neben der CSV ein Kontextdokument (`<name>.context.md`, bei genau einer CSV im Ordner auch `survey-context.md`), vor der Prüfung lesen. Darin stehen Gegenstand, Glossar und Erhebungsdesign; für Einordnung und Begriffe nutzen, nie für Zahlen. Rekrutierungsweg und der Abschnitt **„Wer fehlt"** gehören in die Einschränkungen dieses Reports — eine These kann in der Stichprobe gelten und für genau die Gruppe scheitern, die die Stichprobe nicht erreicht, und das ist einen Satz wert. Der Abschnitt