Rapport stats + réponses
Résultats complets et objections anticipées
Rapport stats + réponses
Résultats complets et objections anticipées
Aperçu
Description
Produit une section Résultats complète à partir de vos résultats statistiques descriptifs et inférentiels, y compris les tests d’hypothèses. S’il détecte une violation de la normalité ou de l’homogénéité des variances, il recommande le test non paramétrique approprié au lieu de la dissimuler. Il anticipe également au moins 4 objections fréquemment soulevées par les relecteurs de revues (par exemple : « tests d’hypothèses non rapportés », « taille d’effet non indiquée » ou « aucune correction pour comparaisons multiples ») et fournit une phrase de réponse pour chacune. Pour qui : les chercheurs qui utilisent des méthodes de recherche quantitatives et souhaitent renforcer la solidité de leur rapport statistique avant une soumission à une revue.
Recommandé par
Shuting@YouMind
Pourquoi nous recommandons cette compétence
Transforme les résultats statistiques en une section Résultats complète et conforme à l’APA 7, tout en anticipant les objections des rapporteurs grâce à des réponses défendables.
Idéal pour
Pour les chercheurs quantitatifs qui souhaitent renforcer leur rapport statistique et se préparer aux objections des relecteurs avant une soumission.
Comment utiliser ce Skill
Fournir les éléments
Fournissez les statistiques descriptives et inférentielles, les tests d’hypothèses, les informations sur les comparaisons multiples, les intervalles de confiance et, le cas échéant, l’analyse de puissance de l’échantillon.
Lancer le Skill
Rapporte vos résultats statistiques, signale les violations d’hypothèses et les alternatives nécessaires, puis identifie les objections possibles des relecteurs et prépare des réponses.
Vérifier le résultat
Vous obtenez une section Résultats adaptable à votre article, un résumé statistique et des réponses préparées aux objections possibles des relecteurs.
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À partir de vos résultats d’analyse PLS-SEM (charges externes, CR/AVE, validité discriminante HTMT, coefficients de chemin, R²/f²/Q², SRMR), génère un rapport complet sur le modèle de mesure et le modèle structurel. Applique correctement le seuil HTMT et l’interprétation de R² (critères de Cohen/Chin), tout en évitant le langage causal. Identifie également au moins 4 objections fréquemment soulevées par les évaluateurs de revues (par exemple : « Pourquoi choisir le PLS plutôt que le CB-SEM ? » ou « Le contrôle du biais de méthode commune n’a pas été effectué ») et propose une formulation de réponse pour chacune. Pour qui : les chercheurs en gestion et en sciences sociales qui utilisent la modélisation par équations structurelles avec PLS-SEM et recherchent une méthodologie solide avant de soumettre leur article à une revue.
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RechercheTests de groupes en APA
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