Relatório Estatístico e Defesa
Resultados completos e objeções previstas
Descrição
Gera uma secção de Resultados completa a partir dos seus resultados de estatística descritiva e inferencial, incluindo testes de pressupostos. Se detetar violações da normalidade ou da homogeneidade das variâncias, recomenda um teste alternativo não paramétrico, sem ocultar essas violações. Além disso, identifica antecipadamente pelo menos 4 objeções frequentemente levantadas por revisores de revistas (por exemplo, «os testes de pressupostos não foram comunicados», «o tamanho do efeito não foi indicado» e «não foi aplicada uma correção para comparações múltiplas») e apresenta uma frase de resposta para cada uma. Adequado para: investigadores que trabalham com métodos de investigação quantitativos e procuram garantir a robustez do relato estatístico antes de submeter um artigo a uma revista.
Habilidades relacionadas
Ver tudo
Entropia-TOPSIS-ML + Revisores
Produz um relatório completo de Métodos + Resultados a partir dos seus resultados de ponderação pela entropia + ordenação TOPSIS + classificadores de ML (XGBoost, Random Forest, Regressão Logística, etc.). Interpreta corretamente a AUC (critérios de Hosmer & Lemeshow) e assinala claramente o risco de sobreajustamento (overfitting) quando a diferença entre o desempenho de treino e de teste é elevada. Além disso, identifica antecipadamente pelo menos 4 objeções frequentemente levantadas por revisores de revistas (por exemplo, «Como foi tratada a desproporção entre classes?» e «Não foi utilizado um conjunto de validação externa?») e apresenta uma frase de resposta para cada uma. Adequado para investigadores que trabalham em informática da saúde, previsão de risco clínico ou metodologias híbridas MCDA-ML, e para quem procura robustez metodológica antes da submissão a uma revista.
Motor de Relatório PLS-SEM
Gera um relatório completo do Modelo de Medição + Modelo Estrutural a partir dos seus resultados de análise PLS-SEM (cargas externas, CR/AVE, validade discriminante HTMT, coeficientes de caminho, R²/f²/Q², SRMR). Aplica corretamente o limiar HTMT e a interpretação de R² (critérios de Cohen/Chin), evitando linguagem de causalidade. Além disso, identifica antecipadamente pelo menos 4 objeções frequentemente levantadas por revisores de revistas (por exemplo, "por que escolher PLS em vez de CB-SEM" e "não foi realizado o controlo do CMB") e fornece uma frase de defesa para cada uma. Indicado para: investigadores de gestão e ciências sociais que utilizam modelação de equações estruturais com PLS-SEM e procuram robustez metodológica antes da submissão a uma revista.
Redator de Testes de Grupos
Gera um texto de Resultados, pronto para um artigo e em conformidade com a APA 7, a partir dos resultados dos seus testes t, ANOVA ou qui-quadrado. Utiliza o formato correto de apresentação de resultados estatísticos (t(df)=..., p=..., d=...) e interpreta a dimensão do efeito segundo os critérios de Cohen. Quando são comparados três ou mais grupos, relembra que deve ser indicada a correção para comparações múltiplas. Indicado para investigadores e estudantes de pós-graduação que realizam estudos experimentais ou comparativos.
Relatório Estatístico e Defesa
Resultados completos e objeções previstas
Descrição
Gera uma secção de Resultados completa a partir dos seus resultados de estatística descritiva e inferencial, incluindo testes de pressupostos. Se detetar violações da normalidade ou da homogeneidade das variâncias, recomenda um teste alternativo não paramétrico, sem ocultar essas violações. Além disso, identifica antecipadamente pelo menos 4 objeções frequentemente levantadas por revisores de revistas (por exemplo, «os testes de pressupostos não foram comunicados», «o tamanho do efeito não foi indicado» e «não foi aplicada uma correção para comparações múltiplas») e apresenta uma frase de resposta para cada uma. Adequado para: investigadores que trabalham com métodos de investigação quantitativos e procuram garantir a robustez do relato estatístico antes de submeter um artigo a uma revista.
Habilidades relacionadas
Ver tudoEntropia-TOPSIS-ML + Revisores
Produz um relatório completo de Métodos + Resultados a partir dos seus resultados de ponderação pela entropia + ordenação TOPSIS + classificadores de ML (XGBoost, Random Forest, Regressão Logística, etc.). Interpreta corretamente a AUC (critérios de Hosmer & Lemeshow) e assinala claramente o risco de sobreajustamento (overfitting) quando a diferença entre o desempenho de treino e de teste é elevada. Além disso, identifica antecipadamente pelo menos 4 objeções frequentemente levantadas por revisores de revistas (por exemplo, «Como foi tratada a desproporção entre classes?» e «Não foi utilizado um conjunto de validação externa?») e apresenta uma frase de resposta para cada uma. Adequado para investigadores que trabalham em informática da saúde, previsão de risco clínico ou metodologias híbridas MCDA-ML, e para quem procura robustez metodológica antes da submissão a uma revista.
Motor de Relatório PLS-SEM
Gera um relatório completo do Modelo de Medição + Modelo Estrutural a partir dos seus resultados de análise PLS-SEM (cargas externas, CR/AVE, validade discriminante HTMT, coeficientes de caminho, R²/f²/Q², SRMR). Aplica corretamente o limiar HTMT e a interpretação de R² (critérios de Cohen/Chin), evitando linguagem de causalidade. Além disso, identifica antecipadamente pelo menos 4 objeções frequentemente levantadas por revisores de revistas (por exemplo, "por que escolher PLS em vez de CB-SEM" e "não foi realizado o controlo do CMB") e fornece uma frase de defesa para cada uma. Indicado para: investigadores de gestão e ciências sociais que utilizam modelação de equações estruturais com PLS-SEM e procuram robustez metodológica antes da submissão a uma revista.
Redator de Testes de Grupos
Gera um texto de Resultados, pronto para um artigo e em conformidade com a APA 7, a partir dos resultados dos seus testes t, ANOVA ou qui-quadrado. Utiliza o formato correto de apresentação de resultados estatísticos (t(df)=..., p=..., d=...) e interpreta a dimensão do efeito segundo os critérios de Cohen. Quando são comparados três ou mais grupos, relembra que deve ser indicada a correção para comparações múltiplas. Indicado para investigadores e estudantes de pós-graduação que realizam estudos experimentais ou comparativos.
Encontra a tua próxima habilidade favorita
Explora mais habilidades de IA selecionadas para pesquisa, criação e trabalho do dia a dia.