Dados Ausentes e Outliers
Transforme a limpeza em texto STROBE
Descrição
Informe o tamanho da amostra, a proporção e o padrão de dados ausentes (MCAR/MAR/MNAR), o método usado para lidar com dados ausentes (listwise deletion, imputação múltipla etc.) e o método de detecção de outliers (escore Z, IQR, Mahalanobis) para gerar um parágrafo acadêmico que pode ser inserido diretamente na seção "Pré-processamento dos Dados" do seu artigo. Se houver uma contradição metodológica entre o método escolhido e o padrão de dados ausentes (por exemplo, usar listwise deletion em um padrão MNAR), isso será indicado claramente. É ideal para estudantes de pós-graduação e pesquisadores que analisam dados de questionários ou clínicos e querem redigir a seção de pré-processamento de dados com rapidez e precisão.
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Relato de Dados Ausentes
Ao informar o tamanho da amostra, a proporção e o padrão de dados ausentes (MCAR/MAR/MNAR), o método usado para lidar com os dados ausentes (exclusão por lista, imputação múltipla etc.) e o método de detecção de valores discrepantes (escore Z, IQR, Mahalanobis), este Skill produz um parágrafo acadêmico que pode ser inserido diretamente na seção "Pré-processamento dos dados" do seu manuscrito. Se houver uma contradição metodológica entre o método escolhido e o padrão de dados ausentes (por exemplo, usar exclusão por lista em um padrão MNAR), ele a declara explicitamente. Indicado para estudantes de pós-graduação e pesquisadores que realizam análises de dados de pesquisas ou clínicas e querem redigir a seção de pré-processamento dos dados de forma rápida e correta.
Redator do Alfa de Cronbach
Converte as estatísticas de confiabilidade inseridas pelo usuário (alfa de Cronbach, número de itens e subdimensões) em um parágrafo acadêmico de “Análise de Confiabilidade” pronto para ser incluído diretamente em um artigo. Apresenta uma tabela de aceitabilidade por subdimensão e, se detectar um alfa baixo (<.60), informa isso de forma clara e transparente. Indicado para: estudantes de pós-graduação e pesquisadores que utilizam escalas e desejam redigir com rapidez e precisão a seção de métodos de suas dissertações ou artigos.
Redator de Estatística Descritiva
Transforma os resultados de estatística descritiva do usuário (média±DP ou mediana (IIQ), n(%)) em um parágrafo acadêmico de "Características dos participantes", pronto para ser inserido diretamente no artigo, e em uma tabela no formato de Tabela 1. Seleciona a estatística descritiva correta de acordo com a normalidade (média±DP vs. mediana (IIQ)) e nunca as mistura. Indicado para: estudantes de pós-graduação e acadêmicos que realizam pesquisas quantitativas e desejam redigir de forma rápida e precisa a seção "Participantes" do artigo.
Dados Ausentes e Outliers
Transforme a limpeza em texto STROBE
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Informe o tamanho da amostra, a proporção e o padrão de dados ausentes (MCAR/MAR/MNAR), o método usado para lidar com dados ausentes (listwise deletion, imputação múltipla etc.) e o método de detecção de outliers (escore Z, IQR, Mahalanobis) para gerar um parágrafo acadêmico que pode ser inserido diretamente na seção "Pré-processamento dos Dados" do seu artigo. Se houver uma contradição metodológica entre o método escolhido e o padrão de dados ausentes (por exemplo, usar listwise deletion em um padrão MNAR), isso será indicado claramente. É ideal para estudantes de pós-graduação e pesquisadores que analisam dados de questionários ou clínicos e querem redigir a seção de pré-processamento de dados com rapidez e precisão.
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Ao informar o tamanho da amostra, a proporção e o padrão de dados ausentes (MCAR/MAR/MNAR), o método usado para lidar com os dados ausentes (exclusão por lista, imputação múltipla etc.) e o método de detecção de valores discrepantes (escore Z, IQR, Mahalanobis), este Skill produz um parágrafo acadêmico que pode ser inserido diretamente na seção "Pré-processamento dos dados" do seu manuscrito. Se houver uma contradição metodológica entre o método escolhido e o padrão de dados ausentes (por exemplo, usar exclusão por lista em um padrão MNAR), ele a declara explicitamente. Indicado para estudantes de pós-graduação e pesquisadores que realizam análises de dados de pesquisas ou clínicas e querem redigir a seção de pré-processamento dos dados de forma rápida e correta.
Redator do Alfa de Cronbach
Converte as estatísticas de confiabilidade inseridas pelo usuário (alfa de Cronbach, número de itens e subdimensões) em um parágrafo acadêmico de “Análise de Confiabilidade” pronto para ser incluído diretamente em um artigo. Apresenta uma tabela de aceitabilidade por subdimensão e, se detectar um alfa baixo (<.60), informa isso de forma clara e transparente. Indicado para: estudantes de pós-graduação e pesquisadores que utilizam escalas e desejam redigir com rapidez e precisão a seção de métodos de suas dissertações ou artigos.
Redator de Estatística Descritiva
Transforma os resultados de estatística descritiva do usuário (média±DP ou mediana (IIQ), n(%)) em um parágrafo acadêmico de "Características dos participantes", pronto para ser inserido diretamente no artigo, e em uma tabela no formato de Tabela 1. Seleciona a estatística descritiva correta de acordo com a normalidade (média±DP vs. mediana (IIQ)) e nunca as mistura. Indicado para: estudantes de pós-graduação e acadêmicos que realizam pesquisas quantitativas e desejam redigir de forma rápida e precisa a seção "Participantes" do artigo.
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