Descrição

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.