Статзвіт і зауваження
Повна статистика й прогноз зауважень
Статзвіт і зауваження
Повна статистика й прогноз зауважень
Попередній перегляд
Опис
Створює повний розділ «Результати» на основі ваших описових та інференційних статистичних даних, зокрема перевірок припущень. Якщо виявляє порушення нормальності або однорідності дисперсій, пропонує непараметричний альтернативний тест і не приховує цього. Також заздалегідь визначає щонайменше 4 типові зауваження рецензентів журналів (наприклад, «перевірки припущень не наведено», «розмір ефекту не зазначено», «поправку на множинні порівняння не застосовано») і надає для кожного формулювання відповіді. Для кого: дослідників, які працюють із кількісними методами та прагнуть забезпечити надійність статистичного звітування перед поданням статті до журналу.
Рекомендовано
Shuting@YouMind
Чому нам подобається ця навичка
Перетворює статистичні результати на повний розділ «Результати» за APA 7 і заздалегідь готує відповіді на можливі зауваження рецензентів.
Кому підійде
Для кількісних дослідників, які хочуть посилити статистичне звітування та підготовку до зауважень рецензентів перед поданням статті до журналу.
Як використовувати цей Skill
Надайте вхідні дані
Надайте описову й інференційну статистику, результати перевірки припущень, дані про множинні порівняння, довірчі інтервали та, за наявності, аналіз потужності вибірки.
Запустіть Skill
Звіт про статистичні результати, зазначає порушення припущень і потрібні альтернативи, а також визначає можливі зауваження рецензентів і готує відповіді на них.
Перевірте результат
Ви отримаєте розділ «Результати», адаптований до вашого стилю, статистичний підсумок і чернетки відповідей на можливі зауваження рецензентів.
Схожі навички
Переглянути всі
ДослідженняPLS-SEM: звіт і відповіді
Створює повний звіт про вимірювальну та структурну моделі на основі результатів PLS-SEM (зовнішні навантаження, CR/AVE, дискримінантна валідність HTMT, коефіцієнти шляхів, R²/f²/Q², SRMR). Правильно застосовує поріг HTMT і тлумачення R² за критеріями Cohen/Chin та уникає причинно-наслідкових формулювань. Також заздалегідь виявляє щонайменше 4 типові заперечення рецензентів журналів (наприклад, «чому обрано PLS, а не CB-SEM» або «контроль CMB не проведено») і пропонує захисне формулювання для кожного. Підходить дослідникам у сфері бізнесу та соціальних наук, які застосовують структурне моделювання, а також тим, хто прагне посилити методологічну обґрунтованість роботи перед поданням до журналу.
ДослідженняЕнтропія-TOPSIS-ML + Захист
Створює повний звіт із розділами «Методи» та «Результати» на основі ентропійного зважування, ранжування TOPSIS і класифікатора ML (XGBoost, Random Forest, логістична регресія тощо). Правильно інтерпретує AUC за критеріями Hosmer & Lemeshow і чітко зазначає ризик перенавчання, якщо різниця між результатами на навчальній і тестовій вибірках є великою. Також заздалегідь виявляє щонайменше 4 заперечення, які часто висувають рецензенти журналів (наприклад, «як враховано дисбаланс класів», «не використано зовнішній набір для валідації»), і пропонує речення для захисту щодо кожного з них. Підходить для дослідників у галузі медичної інформатики, прогнозування клінічних ризиків або гібридної методології багатокритеріального прийняття рішень (БКПР)-ML, а також для тих, хто прагне перевірити надійність методів перед поданням статті до журналу.
ДослідженняАвтор тестів порівняння груп
Створює готовий до вставлення в статтю текст розділу «Результати», що відповідає APA 7, на основі результатів t-тесту, ANOVA або тесту хі-квадрат. Використовує правильний формат статистичного звітування (t(df)=..., p=..., d=...) і інтерпретує розмір ефекту за критеріями Коена. Якщо порівнюються три або більше груп, нагадує зазначити поправку на множинні порівняння. Підходить для дослідників і аспірантів, які проводять експериментальні або порівняльні дослідження.
Інформація
- Версія
- v2
- Останнє оновлення
- Кредити за запуск
- За фактичним використанням
- Моделі
- Автоматично
- Сценарії використання
- Тексти та контентДослідження та аналіз
- Що ви отримаєте
- ЗвітДокумент
