Redactor Kaplan-Meier
Convierte resultados en un informe completo
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Descripción
Genera un texto completo de Métodos + Resultados a partir de tus curvas de supervivencia de Kaplan-Meier, la prueba de log-rank y los resultados de regresión de Cox. Interpreta correctamente las hazard ratios, señala claramente si la proporción de censura es alta y recuerda comprobar el supuesto de riesgos proporcionales en el modelo de Cox. Adecuado para investigadores que trabajan con datos clínicos o epidemiológicos de supervivencia.
Recomendado por
Shuting@YouMind
Por qué recomendamos esta habilidad
Convierte resultados de Kaplan-Meier, log-rank y Cox en un texto completo de Métodos y Resultados, abordando claramente la censura, la dirección de los hazard ratios y el supuesto de riesgos proporcionales.
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InvestigaciónRedactor Kaplan-Meier
Produce un texto completo de Métodos + Resultados a partir de tu curva de supervivencia de Kaplan-Meier, prueba de log-rank y resultados de regresión de Cox. Interpreta correctamente las razones de riesgos, señala de forma explícita una tasa elevada de censura y recuerda comprobar el supuesto de riesgos proporcionales en los modelos de Cox. Para quién es: investigadores que trabajan con datos clínicos o epidemiológicos de supervivencia.
InvestigaciónRedactor de pruebas grupales
Genera un texto de Resultados listo para incluir en un artículo y compatible con APA 7 a partir de los resultados de pruebas t, ANOVA o chi-cuadrado. Usa el formato correcto para reportar estadísticas (t(df)=..., p=..., d=...) e interpreta el tamaño del efecto según los criterios de Cohen. Si se comparan tres o más grupos, recuerda indicar que se aplicó una corrección por comparaciones múltiples. Adecuado para investigadores y estudiantes de posgrado que realizan estudios experimentales o comparativos.
InvestigaciónRegresión logística y ROC-AUC
Convierte los resultados de sus análisis de regresión logística (odds ratio, intervalos de confianza y ROC-AUC) en una sección académica de Resultados lista para incorporar directamente en un artículo. Clasifica correctamente el valor de ROC-AUC según criterios estándar y evita interpretaciones exageradas para las variables no significativas. Ideal para investigadores y estudiantes de posgrado que desarrollan modelos de predicción clínica.
Información
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