Assistent für fehlende Daten
Vom Datenbereinigen zum STROBE-Absatz
Assistent für fehlende Daten
Vom Datenbereinigen zum STROBE-Absatz
Einblicke
Beschreibung
Wenn du deine Stichprobengröße, den Anteil und das Muster fehlender Daten (MCAR/MAR/MNAR), die Methode zum Umgang mit fehlenden Daten (listenweiser Ausschluss, multiple Imputation usw.) sowie die Methode zur Ausreißererkennung (Z-Score, IQR, Mahalanobis) eingibst, erstellt der Assistent einen wissenschaftlichen Absatz, der direkt in den Abschnitt „Datenvorverarbeitung“ deines Manuskripts eingefügt werden kann. Bei einem methodischen Widerspruch zwischen der gewählten Methode und dem Muster fehlender Daten (z. B. listenweiser Ausschluss bei einem MNAR-Muster) weist er ausdrücklich darauf hin. Geeignet für: Studierende und Forschende, die Survey- oder klinische Daten analysieren und den Abschnitt zur Datenvorverarbeitung schnell und korrekt verfassen möchten.
Empfohlen von
Shuting@YouMind
Warum wir diese Fähigkeit empfehlen
Redaktionstipp: Macht unübersichtliche Bereinigungsentscheidungen zu einem prüferfesten STROBE-Absatz zur Datenvorverarbeitung. Prüft Zahlenkonsistenz, passende Annahmen und den Einfluss von Ausschlüssen auf die statistische Teststärke.
Geeignet für
Masterstudierende, Doktorand:innen und Forschende, die klare und belastbare Abschnitte zur Datenvorverarbeitung in Survey- oder klinischen Studien verfassen.
So nutzt du diesen Skill
Eingabe bereitstellen
Gib Stichprobengrößen, Fehlendenquote und -muster, Methode für fehlende Daten, Ausreißermethode und Schwellenwert, Ausreißerergebnisse sowie die endgültige Analysestichprobe an.
Skill ausführen
Der Assistent wandelt diese Angaben in eine manuskriptfertige wissenschaftliche Darstellung um und weist auf erkennbare Widersprüche zwischen Fehlendendatenmuster und Methode hin.
Ergebnis prüfen
Erhalte einen Absatz zur Datenvorverarbeitung, einen kurzen Satz zur Methodenbegründung und einen Hinweis darauf, wie sich die endgültige Stichprobe auf die statistische Power auswirken kann.
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Erstellt aus Ihren Meta-Analyse-Statistiken (gepoolte Effektstärke, I², Q, tau², Indikatoren für Publikationsbias) einen vollständigen Text zu Methoden, Ergebnissen und Limitationen gemäß PRISMA 2020 und dem Cochrane-Handbuch. Der I²-Wert wird niemals falsch interpretiert, auch nicht im Sinne des „Varianzanteils“. Überzogene Kausalaussagen werden vermieden; stattdessen wird vorsichtig formuliert, etwa „Die Ergebnisse stehen im Einklang mit ...“ statt „Die Evidenz zeigt, dass ...“. Am Ende werden außerdem mindestens drei Fragen angeboten, die ein Reviewer stellen könnte, zusammen mit Formulierungen für die Verteidigung. Geeignet für: Forschende, die ein Meta-Analyse-Manuskript verfassen und den Methodenteil vor der Einreichung bei einer Fachzeitschrift stärken möchten. Was es nicht tut: Es führt keine statistischen Berechnungen anhand von Rohdaten durch (Ihre R-, RevMan- oder CMA-Ausgabe muss bereits vorliegen) – es wandelt Ihre Ergebnisse lediglich in wissenschaftlichen Text um und interpretiert sie.
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