Отчёты по сравнению групп
t-тест, ANOVA и χ² в формате APA
Описание
На основе результатов t-теста, ANOVA или критерия χ² создаёт готовый для статьи текст раздела «Результаты» в соответствии с APA 7. Использует правильный формат статистического отчёта (t(df)=..., p=..., d=...) и интерпретирует размер эффекта по критериям Коэна. Напоминает, что при сравнении трёх и более групп необходимо указать поправку на множественные сравнения. Кому подходит: исследователям и аспирантам, проводящим экспериментальные или сравнительные исследования.
Похожие скиллы
Посмотреть все
Валидность и надёжность
Создаёт полный готовый для статьи текст разделов «Методы» и «Результаты» на основе результатов EFA или CFA (KMO, тест Барлетта, факторные нагрузки, индексы соответствия, альфа Кронбаха/CR/AVE). Корректно классифицирует пороговые значения индексов соответствия (CFI/TLI≥.90, RMSEA≤.08 и т. д.) и открыто сообщает о проблемах валидности, таких как AVE<0.50. Для кого подходит: академические исследователи и аспиранты, проводящие разработку или адаптацию шкал.
Отчёт + ответы рецензентам
Создаёт полный раздел «Результаты» на основе описательной и выводной статистики, включая проверку предпосылок. Если выявлены нарушения нормальности или однородности дисперсий, предлагает непараметрический альтернативный тест, не скрывая проблему. Также заранее выявляет как минимум 4 типичных возражения журнальных рецензентов (например, «проверки предпосылок не представлены», «размер эффекта не указан», «поправка на множественные сравнения не выполнена») и предлагает защитную формулировку для каждого. Для кого: исследователи, работающие с количественными методами и стремящиеся повысить надёжность статистического отчёта перед подачей статьи в журнал.
Описательная статистика
Преобразует результаты описательной статистики пользователя (среднее±SD или медиана(IQR), n(%)) в академический абзац «Характеристики участников», который можно напрямую добавить в статью, а также в таблицу в формате Таблицы 1. В зависимости от нормальности данных выбирает правильную описательную статистику (среднее±SD или медиана(IQR)) и никогда их не смешивает. Для кого подходит: для аспирантов и академических исследователей, проводящих количественные исследования и желающих быстро и точно написать раздел «Участники» своей статьи.
Отчёты по сравнению групп
t-тест, ANOVA и χ² в формате APA
Описание
На основе результатов t-теста, ANOVA или критерия χ² создаёт готовый для статьи текст раздела «Результаты» в соответствии с APA 7. Использует правильный формат статистического отчёта (t(df)=..., p=..., d=...) и интерпретирует размер эффекта по критериям Коэна. Напоминает, что при сравнении трёх и более групп необходимо указать поправку на множественные сравнения. Кому подходит: исследователям и аспирантам, проводящим экспериментальные или сравнительные исследования.
Похожие скиллы
Посмотреть всеВалидность и надёжность
Создаёт полный готовый для статьи текст разделов «Методы» и «Результаты» на основе результатов EFA или CFA (KMO, тест Барлетта, факторные нагрузки, индексы соответствия, альфа Кронбаха/CR/AVE). Корректно классифицирует пороговые значения индексов соответствия (CFI/TLI≥.90, RMSEA≤.08 и т. д.) и открыто сообщает о проблемах валидности, таких как AVE<0.50. Для кого подходит: академические исследователи и аспиранты, проводящие разработку или адаптацию шкал.
Отчёт + ответы рецензентам
Создаёт полный раздел «Результаты» на основе описательной и выводной статистики, включая проверку предпосылок. Если выявлены нарушения нормальности или однородности дисперсий, предлагает непараметрический альтернативный тест, не скрывая проблему. Также заранее выявляет как минимум 4 типичных возражения журнальных рецензентов (например, «проверки предпосылок не представлены», «размер эффекта не указан», «поправка на множественные сравнения не выполнена») и предлагает защитную формулировку для каждого. Для кого: исследователи, работающие с количественными методами и стремящиеся повысить надёжность статистического отчёта перед подачей статьи в журнал.
Описательная статистика
Преобразует результаты описательной статистики пользователя (среднее±SD или медиана(IQR), n(%)) в академический абзац «Характеристики участников», который можно напрямую добавить в статью, а также в таблицу в формате Таблицы 1. В зависимости от нормальности данных выбирает правильную описательную статистику (среднее±SD или медиана(IQR)) и никогда их не смешивает. Для кого подходит: для аспирантов и академических исследователей, проводящих количественные исследования и желающих быстро и точно написать раздел «Участники» своей статьи.
Найди свой следующий любимый скилл
Изучи больше отобранных AI-скиллов для исследований, творчества и повседневной работы.