Asistente de datos faltantes
Limpieza de datos en un párrafo STROBE
Asistente de datos faltantes
Limpieza de datos en un párrafo STROBE
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Descripción
Al introducir el tamaño de la muestra, la proporción o el patrón de datos faltantes (MCAR/MAR/MNAR), el método utilizado para tratarlos (eliminación por casos completos, imputación múltiple, etc.) y el método de detección de valores atípicos (puntuación Z, IQR, Mahalanobis), genera un párrafo académico que se puede insertar directamente en la sección «Preprocesamiento de datos» de tu manuscrito. Si existe una contradicción metodológica entre el método elegido y el patrón de datos faltantes (por ejemplo, usar la eliminación por casos completos con un patrón MNAR), la señala explícitamente. Adecuado para estudiantes de posgrado e investigadores que realizan análisis de datos de encuestas o clínicos y quieren redactar la sección de preprocesamiento de datos de forma rápida y correcta.
Recomendado por
Shuting@YouMind
Por qué recomendamos esta habilidad
Selección editorial para convertir decisiones de limpieza complejas en un párrafo STROBE sobre preprocesamiento, listo para revisión por pares.
Ideal para
Estudiantes de posgrado e investigadores que redactan secciones claras y defendibles sobre el preprocesamiento de datos en estudios clínicos o de encuestas.
Cómo usar este Skill
Proporciona los datos
Indica los tamaños de muestra, la tasa y el patrón de datos faltantes, el método para tratarlos, el método y umbral para detectar valores atípicos, los resultados y la muestra final del análisis.
Ejecuta el Skill
El asistente convierte estos datos en un informe académico listo para el manuscrito y señala posibles incoherencias entre el patrón de datos faltantes y el método utilizado.
Revisa el resultado
Recibe un párrafo de preprocesamiento de datos, una breve justificación del método y una advertencia sobre cómo la muestra final puede afectar a la potencia estadística.
Habilidades relacionadas
Ver todo
InvestigaciónRedactor de métodos STROBE
A partir del diseño de tu estudio transversal, de cohortes o de casos y controles, cuando introduces el método de selección de participantes, las variables, la justificación del tamaño de la muestra y los métodos estadísticos, produce un borrador completo de Métodos y Resultados con referencias implícitas a los 22 elementos de la lista de comprobación STROBE (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology). También proporciona al final una tabla de correspondencias que muestra qué párrafo corresponde a cada elemento de STROBE, lista para responder a la solicitud de una revista de «completar la lista de comprobación STROBE». Evita el lenguaje causal —usa «se asocia con» en lugar de «causa» en estudios observacionales— y analiza explícitamente las fuentes de sesgo y confusión. Es adecuado para profesionales del ámbito académico que trabajan en epidemiología, salud pública e investigación clínica.
InvestigaciónRedactor de metaanálisis
Genera un texto completo de Métodos, Resultados y 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 erróneamente el valor de I², incluida su explicación como «porcentaje de la varianza», y evita el lenguaje causal excesivo (utiliza expresiones prudentes como «los hallazgos son coherentes 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 disponer ya de los resultados de R/RevMan/CMA); solo convierte e interpreta tus resultados en texto académico.
InvestigaciónRedactor de informes CONSORT
A partir de los datos de tu ensayo controlado aleatorizado (ECA) —método de aleatorización, estado del cegamiento, análisis de potencia, cifras del diagrama de flujo CONSORT (evaluados/aleatorizados/asignados/analizados) y enfoque del análisis ITT/PP— genera un borrador completo del resumen, los métodos y los resultados conforme a los 25 elementos de CONSORT 2010. Nunca confunde ITT y PP; comprueba la coherencia de las cifras del diagrama de flujo (aleatorizados ≥ asignados ≥ seguidos hasta el final ≥ analizados). También identifica de antemano al menos 4 objeciones que los revisores de revistas plantean con frecuencia (por ejemplo, «por qué no se informó de un análisis ITT», «se comprobó el éxito del cegamiento» o «hubo cambios en las variables de resultado») y sugiere una frase de defensa para cada una. Diseñado para investigadores clínicos de medicina, enfermería y farmacia que realizan ECA y buscan solidez metodológica antes de enviar el artículo a una revista. Lo que no hace: no realiza análisis estadísticos ni genera datos; solo convierte resultados que ya tienes en un informe conforme a CONSORT.
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