Assistant données manquantes
Nettoyage des données en paragraphe STROBE
Assistant données manquantes
Nettoyage des données en paragraphe STROBE
Aperçu
Description
Lorsque vous indiquez la taille de votre échantillon, la proportion et le motif des données manquantes (MCAR/MAR/MNAR), la méthode de traitement des données manquantes (suppression par liste complète, imputation multiple, etc.) ainsi que la méthode de détection des valeurs aberrantes (score Z, IQR, distance de Mahalanobis), l’assistant produit un paragraphe académique pouvant être inséré directement dans la section « Prétraitement des données » de votre manuscrit. En cas de contradiction méthodologique entre la méthode choisie et le motif des données manquantes (par exemple, l’utilisation de la suppression par liste complète avec un motif MNAR), il l’indique explicitement. Convient aux étudiants de troisième cycle et aux chercheurs réalisant des analyses de données d’enquêtes ou d’études cliniques qui souhaitent rédiger rapidement et correctement la section sur le prétraitement des données.
Recommandé par
Shuting@YouMind
Pourquoi nous recommandons cette compétence
Un choix éditorial pour transformer des décisions de nettoyage complexes en paragraphe STROBE prêt pour l’évaluation par les pairs.
Idéal pour
Étudiants en master et chercheurs rédigeant des sections claires et solides sur le prétraitement de données d’enquêtes ou d’études cliniques.
Comment utiliser ce Skill
Fournir les éléments
Indiquez les tailles d’échantillon, le taux et le motif des données manquantes, la méthode utilisée, la méthode et le seuil de détection des valeurs aberrantes, les résultats et l’échantillon final.
Lancer le Skill
L’assistant transforme ces informations en un compte rendu académique prêt à intégrer au manuscrit et signale les incohérences apparentes entre le motif et la méthode appliquée aux données manquantes.
Vérifier le résultat
Recevez un paragraphe sur le prétraitement des données, une brève phrase justifiant la méthode et un avertissement sur l’effet possible de l’échantillon final sur la puissance statistique.
Compétences associées
Tout voir
RechercheRapport de méta-analyse
Produit un texte complet pour les sections Méthodes, Résultats et Limites, conforme à PRISMA 2020 et au Cochrane Handbook, à partir de vos statistiques de méta-analyse (taille d’effet combinée, I², Q, tau², indicateurs de biais de publication). N’interprète jamais mal la valeur de I², notamment son explication en « pourcentage de variance » ; évite les formulations causales excessives et privilégie des tournures prudentes comme « les résultats concordent avec… » plutôt que « les données démontrent que ». À la fin, propose également au moins 3 questions qu’un relecteur pourrait poser, accompagnées de phrases pour y répondre. Convient aux chercheurs qui rédigent un article de méta-analyse et souhaitent renforcer la section Méthodes avant de le soumettre à une revue. Ce que l’outil ne fait pas : il n’effectue pas de calculs statistiques à partir de données brutes (vous devez déjà disposer de vos résultats R/RevMan/CMA) ; il convertit et interprète uniquement vos résultats sous forme de texte académique.
RechercheRédacteur des méthodes STROBE
À partir de votre plan d’étude transversal, de cohorte ou cas-témoins, il produit, lorsque vous indiquez la méthode de sélection des participants, les variables, la justification de la taille de l’échantillon et les méthodes statistiques, un brouillon complet des sections Méthodes et Résultats, avec une référence implicite aux 22 éléments de la checklist STROBE (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology). Il fournit également à la fin un tableau de correspondance indiquant quel paragraphe correspond à quel élément STROBE — prêt à répondre à la demande d’une revue de « compléter la checklist STROBE ». Il évite le langage causal (il utilise « est associé à » plutôt que « cause » pour les études observationnelles) et examine explicitement les sources de biais et de facteurs de confusion. Convient aux universitaires travaillant en épidémiologie, en santé publique et en recherche clinique.
RechercheRédacteur de rapport CONSORT
À partir des données de votre essai contrôlé randomisé (ECR) — méthode de randomisation, statut de l’aveugle, analyse de puissance, chiffres du diagramme de flux CONSORT (évalués/admis/répartis/analysés), approche d’analyse ITT/PP — il produit une première version complète du résumé, des méthodes et des résultats, conforme aux 25 éléments de CONSORT 2010. Il ne confond jamais ITT et PP et vérifie la cohérence des chiffres du diagramme de flux (randomisés ≥ répartis ≥ suivis ≥ analysés). Il identifie également à l’avance au moins 4 objections fréquemment soulevées par les évaluateurs des revues (par exemple : « pourquoi une analyse en ITT n’a-t-elle pas été présentée ? », « le succès de l’aveugle a-t-il été évalué ? », « y a-t-il eu un changement de critère de jugement ? ») et propose une phrase de réponse pour chacune. Conçu pour les chercheurs cliniciens en médecine, soins infirmiers et pharmacie qui mènent des ECR et souhaitent renforcer la rigueur méthodologique avant la soumission à une revue. Ce qu’il ne fait pas : il n’effectue pas d’analyse statistique et ne génère pas de données — il transforme uniquement les résultats dont vous disposez déjà en un rapport conforme à CONSORT.
Informations
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