Descrição

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.