Автор описової статистики
Перетворює статистику на Table 1
Автор описової статистики
Перетворює статистику на Table 1
Попередній перегляд
Опис
Перетворює результати описової статистики користувача (середнє±SD або медіана(IQR), n(%)) на академічний абзац «Характеристики учасників», готовий для вставлення в рукопис, а також на форматовану таблицю Table 1. Обирає правильний описовий показник (середнє±SD або медіана(IQR)) залежно від статусу нормальності й ніколи не змішує їх. Для кого: аспірантів і науковців, які проводять кількісні дослідження та хочуть швидко й коректно написати розділ рукопису «Учасники».
Рекомендовано
Shuting@YouMind
Чому нам подобається ця навичка
Швидко перетворює сирі описові дані на готовий до публікації абзац і Таблицю 1, забезпечуючи коректний вибір показників за нормальністю та узгодженість підгруп.
Схожі навички
Переглянути всі
ДослідженняАвтор тексту про альфа Кронбаха
Перетворює введені вами статистичні дані про надійність (альфа Кронбаха, кількість пунктів, підшкали) на академічний абзац «Аналіз надійності», який можна одразу вставити у ваш рукопис. Формує таблицю прийнятності для кожної підшкали та, якщо виявляє низьке значення альфа (<.60), відкрито зазначає це, а не приховує. Підходить для магістрантів, аспірантів і дослідників, які використовують шкали та хочуть швидко й коректно написати розділ про методи.
ДослідженняАвтор тексту тестів груп
Створює готовий до рукопису текст розділу «Результати» відповідно до APA 7 на основі результатів t-тесту, ANOVA або хі-квадрату. Використовує правильний формат статистичного звіту (t(df)=..., p=..., d=...) та інтерпретує розмір ефекту за пороговими значеннями Коена. Нагадує зазначити метод корекції множинних порівнянь, якщо порівнюються три або більше груп. Для кого: дослідники й аспіранти, які проводять експериментальні або порівняльні дослідження.
ДослідженняЗвіт про пропущені дані
Введіть обсяг вибірки, частку або структуру пропущених даних (MCAR/MAR/MNAR), метод роботи з пропущеними даними (видалення випадків, множинне імпутування тощо) і метод виявлення викидів (Z-оцінка, IQR, відстань Махаланобіса), і інструмент створить академічний абзац, який можна безпосередньо вставити до розділу «Попередня обробка даних» вашого рукопису. Якщо між обраним методом і структурою пропущених даних є методологічна суперечність (наприклад, використання видалення випадків за структури MNAR), інструмент чітко на це вкаже. Підходить для аспірантів і дослідників, які проводять аналіз соціологічних або клінічних даних і хочуть швидко та коректно написати розділ про попередню обробку даних.
Інформація
- Версія
- v2
- Останнє оновлення
- Кредити за запуск
- За фактичним використанням
- Моделі
- Автоматично
