Informe estadístico + revisión
Resultados y objeciones previsibles
Descripción
Genera una sección de Resultados completa a partir de tus resultados de estadística descriptiva e inferencial (incluidas las pruebas de supuestos). Si detecta que no se cumple la normalidad o la homogeneidad de varianzas, recomienda la prueba alternativa no paramétrica en lugar de ocultarlo. También identifica por adelantado 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», «no se ha aplicado ninguna corrección por comparaciones múltiples») y ofrece una frase de defensa para cada una. Para quién: investigadores que trabajan con métodos cuantitativos y quieren rigor en la presentación estadística antes de enviar su manuscrito a una revista.
Habilidades relacionadas
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Entropía-TOPSIS-ML + Revisor
Genera un informe completo de Métodos y Resultados a partir de los resultados de ponderación por entropía, clasificación TOPSIS y del clasificador de ML (XGBoost, Random Forest, Regresión Logística, etc.). Interpreta correctamente el AUC según los criterios de Hosmer y Lemeshow y, si la diferencia de rendimiento entre entrenamiento y prueba es grande, indica explícitamente el riesgo de sobreajuste. También identifica de forma anticipada al menos 4 objeciones que los revisores de revistas suelen plantear (por ejemplo, «cómo se gestionó el desequilibrio de clases» o «no se utilizó un conjunto de validación externa») y sugiere una frase de respuesta para cada una. Adecuado para investigadores que trabajan en informática sanitaria, predicción de riesgos clínicos o metodología híbrida MCDM-ML y buscan reforzar la solidez metodológica antes de enviar un artículo a una revista.
Informe PLS-SEM y objeciones
Genera un informe completo del modelo de medición y del modelo estructural a partir de los resultados de tu 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. También identifica de antemano al menos 4 objeciones que los revisores de revistas plantean con frecuencia (por ejemplo, «por qué usar PLS en lugar de CB-SEM» o «no se informa ningún control del CMB») y sugiere una frase de defensa para cada una. Adecuado para investigadores de ciencias empresariales y sociales que utilizan PLS-SEM para el modelado de ecuaciones estructurales y buscan rigor metodológico antes de enviar un artículo a una revista.
Redactor de metaanálisis
Produce un texto completo de Métodos + Resultados + Limitaciones conforme a PRISMA 2020 y al Cochrane Handbook a partir de las estadísticas de tu metaanálisis (tamaño del efecto combinado, I², Q, tau² e indicadores de sesgo de publicación). Nunca interpreta incorrectamente el valor de I² (incluido el enfoque de «porcentaje de varianza») y evita el lenguaje causal exagerado, usando expresiones prudentes como «los hallazgos son compatibles con...» en lugar de «la evidencia demuestra que». Al final, también ofrece al menos 3 preguntas que podría plantear un revisor, junto con frases para responderlas. Adecuado para: investigadores que redactan un artículo de metaanálisis y quieren reforzar la sección de métodos antes de enviarlo a una revista. Lo que no hace: no realiza cálculos estadísticos a partir de datos sin procesar (debes contar ya con los resultados de R/RevMan/CMA); solo convierte e interpreta tus resultados en texto académico.
Informe estadístico + revisión
Resultados y objeciones previsibles
Descripción
Genera una sección de Resultados completa a partir de tus resultados de estadística descriptiva e inferencial (incluidas las pruebas de supuestos). Si detecta que no se cumple la normalidad o la homogeneidad de varianzas, recomienda la prueba alternativa no paramétrica en lugar de ocultarlo. También identifica por adelantado 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», «no se ha aplicado ninguna corrección por comparaciones múltiples») y ofrece una frase de defensa para cada una. Para quién: investigadores que trabajan con métodos cuantitativos y quieren rigor en la presentación estadística antes de enviar su manuscrito a una revista.
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Ver todoEntropía-TOPSIS-ML + Revisor
Genera un informe completo de Métodos y Resultados a partir de los resultados de ponderación por entropía, clasificación TOPSIS y del clasificador de ML (XGBoost, Random Forest, Regresión Logística, etc.). Interpreta correctamente el AUC según los criterios de Hosmer y Lemeshow y, si la diferencia de rendimiento entre entrenamiento y prueba es grande, indica explícitamente el riesgo de sobreajuste. También identifica de forma anticipada al menos 4 objeciones que los revisores de revistas suelen plantear (por ejemplo, «cómo se gestionó el desequilibrio de clases» o «no se utilizó un conjunto de validación externa») y sugiere una frase de respuesta para cada una. Adecuado para investigadores que trabajan en informática sanitaria, predicción de riesgos clínicos o metodología híbrida MCDM-ML y buscan reforzar la solidez metodológica antes de enviar un artículo a una revista.
Informe PLS-SEM y objeciones
Genera un informe completo del modelo de medición y del modelo estructural a partir de los resultados de tu 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. También identifica de antemano al menos 4 objeciones que los revisores de revistas plantean con frecuencia (por ejemplo, «por qué usar PLS en lugar de CB-SEM» o «no se informa ningún control del CMB») y sugiere una frase de defensa para cada una. Adecuado para investigadores de ciencias empresariales y sociales que utilizan PLS-SEM para el modelado de ecuaciones estructurales y buscan rigor metodológico antes de enviar un artículo a una revista.
Redactor de metaanálisis
Produce un texto completo de Métodos + Resultados + Limitaciones conforme a PRISMA 2020 y al Cochrane Handbook a partir de las estadísticas de tu metaanálisis (tamaño del efecto combinado, I², Q, tau² e indicadores de sesgo de publicación). Nunca interpreta incorrectamente el valor de I² (incluido el enfoque de «porcentaje de varianza») y evita el lenguaje causal exagerado, usando expresiones prudentes como «los hallazgos son compatibles con...» en lugar de «la evidencia demuestra que». Al final, también ofrece al menos 3 preguntas que podría plantear un revisor, junto con frases para responderlas. Adecuado para: investigadores que redactan un artículo de metaanálisis y quieren reforzar la sección de métodos antes de enviarlo a una revista. Lo que no hace: no realiza cálculos estadísticos a partir de datos sin procesar (debes contar ya con los resultados de R/RevMan/CMA); solo convierte e interpreta tus resultados en texto académico.
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