Redator de Análise de Sobrevida
Gera um relatório completo a partir dos seus resultados
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Gera um texto completo de Métodos + Resultados a partir das suas curvas de sobrevida de Kaplan-Meier, do teste de log-rank e dos resultados da regressão de Cox. Interpreta corretamente as razões de risco (hazard ratios), informa claramente quando a proporção de censura é alta e lembra de verificar a suposição de riscos proporcionais para o modelo de Cox. Indicado para: pesquisadores que trabalham com dados clínicos ou epidemiológicos de sobrevida.
Recomendado por
Shuting@YouMind
Por que recomendamos esta habilidade
Converte resultados de Kaplan-Meier, log-rank e Cox em um texto completo de Métodos e Resultados, abordando censura, direção do hazard ratio e a suposição de riscos proporcionais.
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PesquisaRedator Kaplan-Meier
Produz um texto completo de Métodos + Resultados a partir da sua curva de sobrevida Kaplan-Meier, do teste de log-rank e dos resultados da regressão de Cox. Interpreta corretamente as razões de risco, sinaliza explicitamente uma taxa de censura elevada e lembra você de verificar a suposição de riscos proporcionais nos modelos de Cox. Para quem é: pesquisadores que trabalham com dados clínicos ou epidemiológicos de sobrevida.
PesquisaRedator de Testes entre Grupos
Gera um texto de Resultados pronto para artigo e compatível com a APA 7 a partir dos resultados dos seus testes t, ANOVA ou qui-quadrado. Usa o formato correto de relato estatístico (t(df)=..., p=..., d=...) e interpreta o tamanho do efeito segundo os critérios de Cohen. Ao comparar três ou mais grupos, lembra que é necessário indicar a correção para comparações múltiplas. Indicado para: pesquisadores e estudantes de pós-graduação que realizam estudos experimentais ou comparativos.
PesquisaRedator de Regressão Logística
Transforma os resultados das suas análises de regressão logística (odds ratio, intervalo de confiança, ROC-AUC) em uma seção acadêmica de Resultados pronta para ser inserida diretamente em um artigo. Classifica corretamente o valor de ROC-AUC de acordo com critérios padrão e não faz interpretações exageradas para variáveis não significativas. Indicado para pesquisadores que desenvolvem modelos de predição clínica e estudantes de pós-graduação.
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