Rédacteur Kaplan-Meier
Rapport complet à partir de vos résultats
Rédacteur Kaplan-Meier
Rapport complet à partir de vos résultats
Aperçu
Description
Générez un texte complet de Méthodes + Résultats à partir de vos courbes de survie Kaplan-Meier, de votre test du log-rank et de vos résultats de régression de Cox. Interprétez correctement les hazard ratios, signalez clairement un taux élevé de censure et rappelez qu’il faut vérifier l’hypothèse des risques proportionnels pour le modèle de Cox. Pour les chercheurs travaillant sur des données cliniques ou épidémiologiques de survie.
Recommandé par
Shuting@YouMind
Pourquoi nous recommandons cette compétence
Transforme vos résultats Kaplan-Meier, log-rank et Cox en un texte complet de Méthodes et Résultats, en évitant les erreurs d’interprétation statistique et en explicitant les principales limites.
Compétences associées
Tout voirRédacteur Kaplan-Meier
Produit un texte complet consacré aux méthodes et aux résultats à partir de votre courbe de Kaplan-Meier, de votre test du log-rank et des résultats de votre régression de Cox. Interprète correctement les rapports de risques, signale explicitement un taux de censure élevé et vous rappelle de vérifier l’hypothèse des risques proportionnels pour les modèles de Cox. À qui s’adresse cet outil : aux chercheurs travaillant sur des données cliniques ou épidémiologiques de survie.
RechercheTests de groupes en APA
À partir de vos résultats de test t, d’ANOVA ou du test du khi carré, génère un texte de résultats conforme à l’APA 7 et prêt à intégrer dans un article. Utilise le format de rapport statistique approprié (t(df)=..., p=..., d=...) et interprète la taille de l’effet selon les critères de Cohen. Lorsque trois groupes ou plus sont comparés, rappelle qu’il faut indiquer la correction pour comparaisons multiples. Pour qui : les chercheurs et étudiants de troisième cycle menant des études expérimentales ou comparatives.
RechercheAnalyse logistique & ROC-AUC
Transforme vos résultats d’analyse de régression logistique (rapport de cotes, intervalle de confiance, ROC-AUC) en une section Résultats académique directement intégrable à un article. Classe correctement la valeur ROC-AUC selon les critères standard et évite toute interprétation exagérée des variables non significatives. Pour qui : les chercheurs qui développent des modèles de prédiction clinique et les étudiants de troisième cycle.
Informations
- Version
- v2
- Dernière mise à jour
- Crédits par exécution
- Selon l’utilisation
- Modèles
- Automatique