統計レポート＋査読対策
統計結果の報告と査読指摘への備え
統計レポート＋査読対策
統計結果の報告と査読指摘への備え
コンテンツ紹介
説明
記述統計および推測統計の出力（前提条件の検定を含む）から、完全な結果セクションを作成します。正規性または等分散性の違反を検出した場合は、隠さずにノンパラメトリックな代替検定を提案します。さらに、学術誌の査読者がよく指摘する少なくとも4つの問題（例：「前提条件の検定が報告されていない」「効果量が示されていない」「多重比較の補正が行われていない」）をあらかじめ特定し、それぞれについて回答文を提示します。対象：量的研究手法を用い、学術誌への投稿前に統計報告の堅牢性を高めたい研究者。
おすすめした人
Shuting@YouMind
このスキルをおすすめする理由
統計結果をAPA 7準拠の完全な「結果」セクションに変換し、仮定違反、効果量、信頼区間を明確にします。査読で想定される指摘と反論案も先回りして提示します。
こんな方におすすめ
学術誌への投稿前に、統計報告の質と査読者の指摘への備えを強化したい量的研究者向け。
この Skill の使い方
入力を用意する
記述統計・推測統計、仮説検定、 多重比較の情報、信頼区間、可能であればサンプルサイズ設計・検定力分析を入力してください。
Skill を実行する
統計的な結果を報告し、前提条件の違反と必要な代替手法を示します。想定される査読者の指摘と回答案も提示します。
結果を確認する
原稿に合わせて調整できる結果セクション、統計的要約、想定される査読者の指摘への回答案が得られます。
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研究PLS-SEMレポート＋査読対策エンジン
PLS-SEM分析の出力（外部負荷量、CR/AVE、HTMTによる弁別的妥当性、パス係数、R²/f²/Q²、SRMR）から、測定モデルと構造モデルの完全なレポートを作成します。HTMTの閾値とR²の解釈（Cohen/Chinの基準）を正しく適用し、因果関係を示す表現を避けます。さらに、学術誌の査読者がよく指摘する少なくとも4つの反論（例：「なぜCB-SEMではなくPLSを選んだのか」「CMBの検証を行っていない」）を事前に特定し、それぞれに対する反論文を提示します。対象：PLS-SEMを用いて構造方程式モデリングを行うビジネス・社会科学の研究者、学術誌への投稿前に手法の妥当性を確認したい方。
研究エントロピー・TOPSIS・ML＋査読対応
エントロピー重み付け＋TOPSISランキング＋ML分類器（XGBoost、Random Forest、ロジスティック回帰など）の出力から、完全な「方法＋結果」レポートを作成します。AUCの解釈を正しく分類し（Hosmer & Lemeshowの基準）、学習データとテストデータの性能差が大きい場合は、過学習（overfitting）のリスクを明確に示します。さらに、学術誌の査読者がよく指摘する少なくとも4つの懸念（例：「クラス不均衡にはどのように対処したか」「外部検証セットを使用していない」）を事前に特定し、それぞれに対する反論文も提示します。対象：医療情報学、臨床リスク予測、またはハイブリッド多基準意思決定・ML手法に取り組む研究者、ならびに学術誌への投稿前に手法の堅牢性を確認したい方。
研究群比較検定レポート作成
t検定、ANOVA、カイ二乗検定の結果から、APA 7に準拠した論文用の「結果」セクションを作成します。正確な統計報告形式（t(df)=...、p=...、d=...）を使用し、Cohenの基準に基づいて効果量を解釈します。3群以上を比較する場合は、多重比較の補正を明記する必要があることもお知らせします。実験研究や比較研究に取り組む研究者、大学院生に適しています。
情報
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