Assistente: Dados e Outliers
Limpeza de dados num parágrafo STROBE
Descrição
Ao introduzir o tamanho da amostra, a taxa e o padrão de dados em falta (MCAR/MAR/MNAR), o método utilizado para lidar com os dados em falta (eliminação por casos completos, imputação múltipla, etc.) e o método de deteção de outliers (pontuação Z, IQR, Mahalanobis), gera um parágrafo académico que pode ser diretamente incluído na secção "Pré-processamento dos Dados" do seu artigo. Se existir uma incompatibilidade metodológica entre o método escolhido e o padrão de dados em falta (por exemplo, utilizar a eliminação por casos completos num padrão MNAR), essa incompatibilidade é claramente assinalada. É adequado para estudantes de pós-graduação e investigadores que analisam dados de inquéritos ou clínicos e pretendem redigir de forma rápida e rigorosa a secção de pré-processamento dos dados.
Habilidades relacionadas
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Assistente de Dados em Falta
Quando introduz o tamanho da amostra, a proporção/o padrão de dados em falta (MCAR/MAR/MNAR), o método utilizado para lidar com dados em falta (eliminação por casos completos, imputação múltipla, etc.) e o método de deteção de outliers (Z-score, IQR, Mahalanobis), esta ferramenta produz um parágrafo académico que pode ser inserido diretamente na secção "Data Pre-processing" do seu manuscrito. Se existir uma contradição metodológica entre o método escolhido e o padrão de dados em falta (por exemplo, utilizar a eliminação por casos completos num padrão MNAR), esta é indicada explicitamente. Adequado para: estudantes de pós-graduação e investigadores que realizam análises de dados de inquéritos ou clínicos e querem redigir a secção de pré-processamento de dados de forma rápida e correta.
Redator de Alfa de Cronbach
Transforma as estatísticas de fiabilidade introduzidas pelo utilizador (alfa de Cronbach, número de itens e subdimensões) num parágrafo académico de «Análise de Fiabilidade», pronto a adicionar diretamente a um artigo. Apresenta uma tabela de aceitabilidade por subdimensão e, se detetar um alfa baixo (<.60), assinala-o claramente, sem o ocultar. Adequado para: estudantes de pós-graduação e investigadores que utilizam escalas e pretendem redigir de forma rápida e rigorosa a secção de metodologia de uma tese ou artigo.
Estatística Descritiva
Converte os resultados estatísticos descritivos do utilizador (média±DP ou mediana(IIQ), n(%)) num parágrafo académico de «Características dos participantes», pronto a inserir no artigo, e numa tabela no formato da Tabela 1. Seleciona a estatística descritiva adequada de acordo com a normalidade (média±DP vs mediana(IIQ)) e nunca as mistura. Adequado para estudantes de pós-graduação e académicos que realizam investigação quantitativa e pretendem redigir de forma rápida e rigorosa a secção «Participantes» do artigo.
Assistente: Dados e Outliers
Limpeza de dados num parágrafo STROBE
Descrição
Ao introduzir o tamanho da amostra, a taxa e o padrão de dados em falta (MCAR/MAR/MNAR), o método utilizado para lidar com os dados em falta (eliminação por casos completos, imputação múltipla, etc.) e o método de deteção de outliers (pontuação Z, IQR, Mahalanobis), gera um parágrafo académico que pode ser diretamente incluído na secção "Pré-processamento dos Dados" do seu artigo. Se existir uma incompatibilidade metodológica entre o método escolhido e o padrão de dados em falta (por exemplo, utilizar a eliminação por casos completos num padrão MNAR), essa incompatibilidade é claramente assinalada. É adequado para estudantes de pós-graduação e investigadores que analisam dados de inquéritos ou clínicos e pretendem redigir de forma rápida e rigorosa a secção de pré-processamento dos dados.
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Ver tudoAssistente de Dados em Falta
Quando introduz o tamanho da amostra, a proporção/o padrão de dados em falta (MCAR/MAR/MNAR), o método utilizado para lidar com dados em falta (eliminação por casos completos, imputação múltipla, etc.) e o método de deteção de outliers (Z-score, IQR, Mahalanobis), esta ferramenta produz um parágrafo académico que pode ser inserido diretamente na secção "Data Pre-processing" do seu manuscrito. Se existir uma contradição metodológica entre o método escolhido e o padrão de dados em falta (por exemplo, utilizar a eliminação por casos completos num padrão MNAR), esta é indicada explicitamente. Adequado para: estudantes de pós-graduação e investigadores que realizam análises de dados de inquéritos ou clínicos e querem redigir a secção de pré-processamento de dados de forma rápida e correta.
Redator de Alfa de Cronbach
Transforma as estatísticas de fiabilidade introduzidas pelo utilizador (alfa de Cronbach, número de itens e subdimensões) num parágrafo académico de «Análise de Fiabilidade», pronto a adicionar diretamente a um artigo. Apresenta uma tabela de aceitabilidade por subdimensão e, se detetar um alfa baixo (<.60), assinala-o claramente, sem o ocultar. Adequado para: estudantes de pós-graduação e investigadores que utilizam escalas e pretendem redigir de forma rápida e rigorosa a secção de metodologia de uma tese ou artigo.
Estatística Descritiva
Converte os resultados estatísticos descritivos do utilizador (média±DP ou mediana(IIQ), n(%)) num parágrafo académico de «Características dos participantes», pronto a inserir no artigo, e numa tabela no formato da Tabela 1. Seleciona a estatística descritiva adequada de acordo com a normalidade (média±DP vs mediana(IIQ)) e nunca as mistura. Adequado para estudantes de pós-graduação e académicos que realizam investigação quantitativa e pretendem redigir de forma rápida e rigorosa a secção «Participantes» do artigo.
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