Informe estadístico y revisión
Hallazgos estadísticos y objeciones previstas
Descripción
Genera una sección completa de Resultados a partir de tus resultados de estadística descriptiva e inferencial, incluidas las pruebas de supuestos. Si detecta una violación de normalidad o de homogeneidad de varianzas, recomienda la prueba alternativa no paramétrica en lugar de ocultarla. También identifica de antemano al menos 4 objeciones que los revisores de revistas suelen plantear (por ejemplo, «no se informan las pruebas de supuestos», «no se indica el tamaño del efecto» o «no se aplicó una corrección por comparaciones múltiples») y proporciona una oración de defensa para cada una. Para quién es: investigadores que trabajan con métodos cuantitativos y buscan rigor en la presentación estadística antes de enviar un manuscrito a una revista.
Habilidades relacionadas
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Entropy-TOPSIS-ML + Objeción
Produce un informe completo de Métodos + Resultados a partir de los resultados de tu ponderación por entropía, clasificación TOPSIS y clasificador de ML (XGBoost, Random Forest, Logistic Regression, etc.). Clasifica correctamente la interpretación del AUC (según los criterios de Hosmer y Lemeshow) y, si la brecha de rendimiento entre entrenamiento y prueba es grande, señala explícitamente el riesgo de sobreajuste. También identifica de antemano al menos 4 objeciones que los revisores de revistas suelen plantear (por ejemplo, «cómo se abordó el desequilibrio de clases» o «no se utilizó un conjunto de validación externo») y sugiere una oración de respuesta para cada una. Es ideal para investigadores que trabajan en informática de la salud, predicción de riesgos clínicos o metodología híbrida MCDM-ML y buscan solidez metodológica antes de enviar un artículo a una revista.
Informe PLS-SEM + objeciones
Produce un informe completo del modelo de medición y el modelo estructural a partir de los resultados de tu análisis PLS-SEM (cargas externas, CR/AVE, validez discriminante HTMT, coeficientes de ruta, R²/f²/Q² y SRMR). Aplica correctamente el umbral de HTMT y la interpretación de R² (criterios de Cohen/Chin), y evita el lenguaje causal. También identifica de antemano al menos 4 objeciones que los revisores de revistas suelen plantear (por ejemplo, «por qué PLS en lugar de CB-SEM» o «no se reportó ningún control del CMB») y sugiere una oración de defensa para cada una. Es adecuado para investigadores de ciencias empresariales y sociales que usan PLS-SEM para modelar ecuaciones estructurales y buscan rigor metodológico antes de enviar un artículo a una revista.
Redactor de metaanálisis
Genera un texto completo de Métodos + Resultados + Limitaciones conforme a PRISMA 2020 y al Manual Cochrane a partir de las estadísticas de tu metaanálisis (tamaño del efecto combinado, I², Q, tau² e indicadores de sesgo de publicación). Nunca malinterpreta el valor de I² (incluido el enfoque de «porcentaje de varianza») y evita el lenguaje causal exagerado: usa formulaciones cautelosas como «los hallazgos son congruentes con...» en lugar de «la evidencia demuestra que». Al final, también ofrece al menos 3 preguntas que un revisor podría hacer, junto con frases para responderlas. Ideal para: investigadores que redactan un artículo de metaanálisis y quieren fortalecer la sección de métodos antes de enviarlo a una revista. Lo que no hace: no realiza cálculos estadísticos a partir de datos sin procesar (ya debes contar con los resultados de R/RevMan/CMA); solo convierte e interpreta tus resultados en texto académico.
Informe estadístico y revisión
Hallazgos estadísticos y objeciones previstas
Descripción
Genera una sección completa de Resultados a partir de tus resultados de estadística descriptiva e inferencial, incluidas las pruebas de supuestos. Si detecta una violación de normalidad o de homogeneidad de varianzas, recomienda la prueba alternativa no paramétrica en lugar de ocultarla. También identifica de antemano al menos 4 objeciones que los revisores de revistas suelen plantear (por ejemplo, «no se informan las pruebas de supuestos», «no se indica el tamaño del efecto» o «no se aplicó una corrección por comparaciones múltiples») y proporciona una oración de defensa para cada una. Para quién es: investigadores que trabajan con métodos cuantitativos y buscan rigor en la presentación estadística antes de enviar un manuscrito a una revista.
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Ver todoEntropy-TOPSIS-ML + Objeción
Produce un informe completo de Métodos + Resultados a partir de los resultados de tu ponderación por entropía, clasificación TOPSIS y clasificador de ML (XGBoost, Random Forest, Logistic Regression, etc.). Clasifica correctamente la interpretación del AUC (según los criterios de Hosmer y Lemeshow) y, si la brecha de rendimiento entre entrenamiento y prueba es grande, señala explícitamente el riesgo de sobreajuste. También identifica de antemano al menos 4 objeciones que los revisores de revistas suelen plantear (por ejemplo, «cómo se abordó el desequilibrio de clases» o «no se utilizó un conjunto de validación externo») y sugiere una oración de respuesta para cada una. Es ideal para investigadores que trabajan en informática de la salud, predicción de riesgos clínicos o metodología híbrida MCDM-ML y buscan solidez metodológica antes de enviar un artículo a una revista.
Informe PLS-SEM + objeciones
Produce un informe completo del modelo de medición y el modelo estructural a partir de los resultados de tu análisis PLS-SEM (cargas externas, CR/AVE, validez discriminante HTMT, coeficientes de ruta, R²/f²/Q² y SRMR). Aplica correctamente el umbral de HTMT y la interpretación de R² (criterios de Cohen/Chin), y evita el lenguaje causal. También identifica de antemano al menos 4 objeciones que los revisores de revistas suelen plantear (por ejemplo, «por qué PLS en lugar de CB-SEM» o «no se reportó ningún control del CMB») y sugiere una oración de defensa para cada una. Es adecuado para investigadores de ciencias empresariales y sociales que usan PLS-SEM para modelar ecuaciones estructurales y buscan rigor metodológico antes de enviar un artículo a una revista.
Redactor de metaanálisis
Genera un texto completo de Métodos + Resultados + Limitaciones conforme a PRISMA 2020 y al Manual Cochrane a partir de las estadísticas de tu metaanálisis (tamaño del efecto combinado, I², Q, tau² e indicadores de sesgo de publicación). Nunca malinterpreta el valor de I² (incluido el enfoque de «porcentaje de varianza») y evita el lenguaje causal exagerado: usa formulaciones cautelosas como «los hallazgos son congruentes con...» en lugar de «la evidencia demuestra que». Al final, también ofrece al menos 3 preguntas que un revisor podría hacer, junto con frases para responderlas. Ideal para: investigadores que redactan un artículo de metaanálisis y quieren fortalecer la sección de métodos antes de enviarlo a una revista. Lo que no hace: no realiza cálculos estadísticos a partir de datos sin procesar (ya debes contar con los resultados de R/RevMan/CMA); solo convierte e interpreta tus resultados en texto académico.
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