Reporte estadístico + réplica
Hallazgos estadísticos y objeciones anticipadas
Reporte estadístico + réplica
Hallazgos estadísticos y objeciones anticipadas
Vista previa
Descripción
Genera una sección completa de Resultados a partir de tus resultados de estadística descriptiva e inferencial, incluidas las pruebas de supuestos. Si detecta incumplimientos de normalidad u homogeneidad de varianzas, recomienda pruebas alternativas no paramétricas sin ocultarlos. Además, identifica de antemano al menos 4 objeciones frecuentes de revisores de revistas (por ejemplo, «no se informaron las pruebas de supuestos», «no se indicó el tamaño del efecto» o «no se aplicó una corrección por comparaciones múltiples») y ofrece una frase de defensa para cada una. Para investigadores que trabajan con métodos de investigación cuantitativa y buscan reforzar la solidez de sus informes estadísticos antes de enviar un artículo a una revista.
Recomendado por
Shuting@YouMind
Por qué recomendamos esta habilidad
Convierte resultados estadísticos en una sección de Resultados completa y conforme a APA 7, y anticipa objeciones de revisores con respuestas defendibles.
Ideal para
Para investigadores cuantitativos que buscan fortalecer sus informes estadísticos y prepararse para objeciones de revisores antes de enviar un artículo.
Cómo usar este Skill
Proporciona los datos
Proporciona estadísticas descriptivas e inferenciales, pruebas de supuestos, información sobre comparaciones múltiples, intervalos de confianza y, si existe, un análisis de potencia de la muestra.
Ejecuta el Skill
Reporta tus hallazgos estadísticos, señala las violaciones de supuestos y las alternativas necesarias, e identifica posibles objeciones de revisores con borradores de respuesta.
Revisa el resultado
Recibirás una sección de Resultados adaptable a tu manuscrito, un resumen estadístico y borradores de respuesta a posibles objeciones de revisores.
Habilidades relacionadas
Ver todo
InvestigaciónInforme PLS-SEM + objeciones
Genera un informe completo del Modelo de medición y el Modelo estructural a partir de los resultados de su análisis PLS-SEM (cargas externas, CR/AVE, validez discriminante HTMT, coeficientes de trayectoria, 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. Además, identifica de antemano al menos 4 objeciones frecuentes de los revisores de revistas (por ejemplo, «por qué se eligió PLS en lugar de CB-SEM» o «no se realizó un control de CMB») y ofrece una frase de defensa para cada una. Adecuado para investigadores de negocios y ciencias sociales que realizan modelado de ecuaciones estructurales con PLS-SEM y buscan solidez metodológica antes de enviar un artículo a una revista.
InvestigaciónEntropía-TOPSIS-ML + Réplica
Genera un informe completo de Metodología + Resultados a partir de sus salidas de ponderación de entropía, clasificación TOPSIS y clasificadores de ML (XGBoost, Random Forest, Regresión Logística, entre otros). Interpreta correctamente el AUC según los criterios de Hosmer y Lemeshow y señala claramente el riesgo de sobreajuste (overfitting) cuando la diferencia entre el rendimiento de entrenamiento y de prueba es grande. Además, identifica por adelantado al menos 4 objeciones frecuentes de los revisores de revistas (por ejemplo, «cómo se abordó el desequilibrio de clases» o «no se utilizó un conjunto de validación externa») y ofrece una frase de respuesta para cada una. Es adecuado para investigadores en informática de la salud, predicción de riesgo clínico o metodologías híbridas de toma de decisiones multicriterio (MCDM)-ML, así como para quienes buscan evaluar la solidez metodológica antes de enviar un artículo a una revista.
InvestigaciónRedactor de pruebas grupales
Genera un texto de Resultados listo para incluir en un artículo y compatible con APA 7 a partir de los resultados de pruebas t, ANOVA o chi-cuadrado. Usa el formato correcto para reportar estadísticas (t(df)=..., p=..., d=...) e interpreta el tamaño del efecto según los criterios de Cohen. Si se comparan tres o más grupos, recuerda indicar que se aplicó una corrección por comparaciones múltiples. Adecuado para investigadores y estudiantes de posgrado que realizan estudios experimentales o comparativos.
Información
- Versión
- v2
- Última actualización
- Créditos por ejecución
- Según el uso
- Modelos
- Automático
- Casos de uso
- Escritura y contenidoInvestigación y análisis
- Qué obtendrás
- InformeDocumento