statistical-analysis
Analizar datos con pruebas estadísticas e informe APA
También disponible en: davila7
Deja de adivinar qué prueba estadística usar. Obtén selección guiada de pruebas, verificación de suposiciones y resultados en formato APA para tus datos de investigación. Ideal para estudiantes e investigadores que necesitan un análisis estadístico riguroso.
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Pruébalo
Usando "statistical-analysis". Quiero comparar niveles de ansiedad entre grupo de terapia y grupo de control. ¿Qué prueba debería usar?
Resultado esperado:
- Prueba recomendada: prueba t de muestras independientes
- Suposiciones a verificar:
- Independencia: Participantes en grupos separados
- Normalidad: Usa prueba de Shapiro-Wilk (n < 50) o inspección visual (n > 50)
- Homogeneidad de varianza: Usa prueba de Levene
- Tipo de escala: Variable dependiente continua requerida
- Si se violan suposiciones: Usa prueba t de Welch (si solo se viola homogeneidad) o prueba U de Mann-Whitney (si se viola normalidad)
- Tamaño del efecto: Calcula d de Cohen con IC del 95%
Usando "statistical-analysis". ¿Cómo informo un resultado de ANOVA en formato APA?
Resultado esperado:
- F(gl_entre, gl_dentro) = valor F, p = valor p, eta-squared parcial = valor
- Ejemplo: F(2, 57) = 4.56, p = .014, ηp² = .14
- Informa medias y desviaciones estándar para cada grupo en una tabla
- Incluye una figura si es útil para visualización
- Interpreta: Hubo un efecto significativo de la variable independiente
Auditoría de seguridad
SeguroAll 190 static findings are FALSE POSITIVES. The 'external_commands' detections are Python code examples in markdown documentation blocks (not shell execution). The 'weak cryptographic algorithm' detections are triggered by common words like 'comprehensive' in documentation text at line 3 of markdown files. The 'system reconnaissance' detections flag statistical terms like ACF/PACF (Autocorrelation Function). This is a legitimate statistical analysis documentation skill with no security risks.
Factores de riesgo
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🌐 Acceso a red
Puntuación de calidad
Lo que puedes crear
Seleccionar pruebas estadísticas para datos de tesis
Obtén ayuda para elegir las pruebas correctas, verificar suposiciones y escribir secciones de resultados en formato APA para tu disertación o tesis.
Validar plan de análisis antes de realizar el estudio
Planifica tu estrategia de análisis estadístico, determina tamaños de muestra con análisis de potencia y asegura la selección apropiada de pruebas para propuestas de subvenciones.
Aprender flujo de trabajo adecuado de pruebas estadísticas
Sigue flujos de trabajo guiados para entender cuándo usar pruebas t vs ANOVA vs alternativas no paramétricas con verificación de suposiciones.
Prueba estos prompts
Quiero comparar puntuaciones de examen entre estudiantes que recibieron tutoría y los que no. Tengo 30 estudiantes en cada grupo. ¿Qué prueba estadística debería usar y qué suposiciones necesito verificar?
Planeo ejecutar un ANOVA unidireccional con 4 grupos. ¿Cómo verifico las suposiciones de normalidad y homogeneidad de varianza? Muéstrame el código y cómo interpretar los resultados.
Ejecuté una prueba t independiente y obtuve t(58) = 2.34, p = .022, con medias de 78.5 (DE = 8.2) y 72.1 (DE = 9.5). Escribe esto en formato APA adecuado con tamaño del efecto.
Necesito detectar un tamaño de efecto medio (d de Cohen = 0.5) con 80% de potencia para una prueba t independiente en alfa = .05. ¿Cuántos participantes necesito por grupo?
Mejores prácticas
- Siempre verifica las suposiciones antes de interpretar los resultados de las pruebas - nunca omitas este paso
- Informa tamaños del efecto con intervalos de confianza, no solo valores p
- Usa inspección visual para normalidad con muestras grandes (n > 100) ya que las pruebas formales se vuelven excesivamente sensibles
Evitar
- Elegir pruebas basándose en resultados deseados en lugar de características de los datos
- Informar solo valores p sin tamaños del efecto o intervalos de confianza
- Asumir normalidad sin verificar, especialmente con muestras pequeñas
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre pruebas paramétricas y no paramétricas?
¿Cómo sé si mis datos tienen distribución normal?
¿Qué pasa si mis datos violan múltiples suposiciones?
¿Cómo informo resultados estadísticos en formato APA?
¿Cuándo debo usar estadísticas bayesianas?
¿Cuál es el tamaño mínimo de muestra que necesito?
Detalles del desarrollador
Autor
K-Dense-AILicencia
MIT license
Repositorio
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/statistical-analysisRef.
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