Лаборатория
Статистический анализ и результаты, готовые к публикации
Загрузите данные, выберите критерий — таблицы и рисунки одним действием готовятся в формате диссертации (ВАК) или международного журнала (APA/Scopus). Вычисления выполняются в вашем браузере.
Без регистрации — первый результат в один клик.
19
видов анализа
20
сертифицированных наборов NIST
7.67
верных цифр — на наборе Filip
В чём отличие
Анализ — средство, экспорт — продукт
Таблица — не картинка, а настоящая таблица
В Word таблица попадает ячейками, а не изображением. Рисунок — в векторе и в 600 dpi. Ручное переформатирование не требуется.
Два стандарта, один результат
Правила таблиц в диссертации ВАК и в международном журнале противоположны. Стандарт выбираете вы — перед экспортом.
p-значение не выходит одно
Каждый результат сопровождается размером эффекта и его доверительным интервалом. Именно за это отсутствие рецензенты возвращают статью чаще всего.
Данные не покидают браузер
Вычисления полностью выполняются на вашем компьютере. Медицинские или диссертационные данные не отправляются на сервер.
Два стандарта
Таблица диссертации и таблица журнала — не одно и то же
Если положить рядом реальные автореферативные требования ВАК и APA 7 / Scopus, правила окажутся противоположными. Поэтому единственно «правильной» таблицы не существует — стандарт выбирается перед экспортом.
Таблица 1
Средние значения по группам
| Группа | n | M | SD |
|---|---|---|---|
| Экспериментальная | 24 | 4,82 | 0,61 |
| Контрольная | 24 | 4,15 | 0,73 |
Источник: составлено на основе исследований автора.
Table 1
Средние значения по группам
| Группа | n | M | SD |
|---|---|---|---|
| Экспериментальная | 24 | 4.82 | 0.61 |
| Контрольная | 24 | 4.15 | 0.73 |
| Элемент | ВАК (диссертация) | APA 7 / Scopus |
|---|---|---|
| Линии таблицы | Полная сетка — в каждой ячейке | Без вертикальных, 3 горизонтальные |
| Заголовок таблицы | «Таблица 1» сверху, справа | Номер + курсивное название сверху |
| Подпись рисунка | «Рис. 1.» снизу, полужирным | Снизу (в APA — сверху) |
| Десятичный знак | Запятая — 0,05 | Точка — 0.05 |
Доступные анализы
Каждый критерий проверен против эталонных значений
Вычисления детерминированы. Искусственный интеллект не считает числа — он может лишь написать текст вокруг уже вычисленных и проверенных значений.
Описательные
Описательная статистика
n, среднее, стандартное отклонение, медиана, IQR, асимметрия и эксцесс, 95% ДИ среднего.
Распределение частот
Абсолютное число, процент, валидный процент и накопленный процент.
Критерий Шапиро-Уилка
С Q-Q графиком и гистограммой. Только описательно — ход анализа не меняется.
Параметрические
Критерий Стьюдента (независимые выборки)
По умолчанию вариант Уэлча с дробными степенями свободы; Hedges g и 95% ДИ.
Критерий Стьюдента (зависимые выборки)
t, степени свободы, p; ДИ среднего разности и Hedges g.
Однофакторный дисперсионный анализ
F, степени свободы, p; η²ₚ и 90% ДИ; сравнения Тьюки или Games-Howell.
Многофакторный дисперсионный анализ
Главные эффекты и взаимодействие; F, степени свободы, p; η²ₚ и 90% ДИ.
Ковариационный анализ (ANCOVA)
Скорректированные по ковариате средние; F, степени свободы, p; η²ₚ и 90% ДИ.
Дисперсионный анализ повторных измерений
Критерий сферичности Mauchly, ε̂ и поправка Greenhouse-Geisser или Huynh-Feldt; дробные степени свободы.
Непараметрические
Критерий Манна-Уитни
U, Z, p; ранг-бисериальная корреляция; медиана и обе границы IQR.
Критерий Уилкоксона
Ранговая альтернатива для зависимых выборок: T, Z, p и размер эффекта.
Критерий Краскела-Уоллиса
H, степени свободы, p; размер эффекта ε²; сравнения Данна.
Корреляционный анализ
Пирсон, Спирмен или Кендалл τ_b; доверительный интервал всегда — независимо от значимости.
Критерий Фридмана
Непараметрический критерий для повторных измерений; χ², степени свободы, p и W Кендалла.
Корреляционная матрица
Парные корреляции для нескольких переменных; n и ДИ для каждой ячейки.
Категориальные
Критерий χ² К. Пирсона
Таблицы 2×2 и r×c; φ или V Крамера; ожидаемые частоты показаны.
Регрессия
Линейная регрессия
Для каждого предиктора B, стандартная ошибка, β, t, p и ДИ; R², F, VIF и число обусловленности.
Логистическая регрессия
Для каждого предиктора B, стандартная ошибка, Wald, p; ОШ и 95% ДИ; χ² модели и псевдо-R².
Надёжность
Анализ надёжности
Кронбах α и McDonald ω с доверительными интервалами; никакого порога «приемлемо» не ставится.
Точность
Основание доверять числу, которое войдёт в диссертацию
Набор Filip — полином 10-й степени по 82 наблюдениям с числом обусловленности 1,78·10¹⁵. Ряд коммерческих пакетов исторически не давал на нём ни одной верной цифры. Мы используем QR-разложение, а не нормальные уравнения, и публикуем достигнутый результат по каждому набору.
Открыть отчёт о точности- Набор
- Filip
- κ
- 1.78·10¹⁵
- Коэф.
- 7.67
- Порог
- 7
Вопросы
Часто задаваемые вопросы
Это заменяет SPSS или JASP?
В рамках этих задач — да. Анализы считаются с размерами эффекта и доверительными интервалами, а результат сразу выходит таблицей и рисунком по требованиям журнала. Факторного анализа, анализа выживаемости и панельной эконометрики пока нет.
Требует ли ВАК статистического анализа?
Отдельного такого требования в нормативных актах нет. Но после вступления в силу требований по импакт-фактору и индексу Хирша с 1 января 2020 года журналы из списка ВАК и международные журналы на практике ожидают статистического обоснования — раздел результатов составляет 50-60% диссертации.
Где хранятся мои данные?
Вычисления идут в браузере, файл на сервер не загружается. После закрытия страницы данные остаются на вашем устройстве.
Как убедиться в точности результата?
Достигнутые результаты на сертифицированных наборах NIST StRD и версии эталонных библиотек опубликованы открыто. Каждый анализ проверяется против значений R и SciPy.
Какие файлы можно загрузить?
CSV, TSV и Excel (.xlsx). SPSS (.sav) и Stata (.dta) пока не поддерживаются — выгрузите из этих программ CSV.
Результат пишет искусственный интеллект?
Нет. Все числа вычисляются детерминированными алгоритмами. Текст формируется только вокруг уже вычисленных и проверенных чисел и никогда не делает причинно-следственных выводов.
Начните с демонстрационных данных
Готовить файл не нужно — откройте демонстрационный набор и сразу увидите первый результат и то, как он выглядит в экспорте.
Начать анализ