StatrivaAnálisis estadístico para tu tesis, disertación o manuscrito.
Ayudo a investigadores a elegir métodos defendibles, correr el análisis correctamente, diagnosticar problemas y entender el resultado. El trabajo puede comenzar desde un dataset crudo, un análisis existente, o comentarios de un revisor.
De la pregunta de investigación a resultados defendibles
La consultoría estadística funciona mejor cuando el método sigue la pregunta de investigación, el diseño del estudio y la estructura de los datos.
Ajustar el análisis al resultado, predictores, diseño y supuestos.
Valores faltantes, valores atípicos, problemas de codificación, distribuciones y estructura de datos se revisan antes del modelado.
Los resultados se producen en R, SPSS o Python, con diagnósticos relevantes, no solo el resultado bruto.
Recibes una explicación clara de tamaños de efecto, incertidumbre, términos del modelo y evidencia estadística.
Proyectos con los que puedo ayudar
Un proceso corto y transparente
Envía la pregunta y los datos
Comparte tu pregunta de investigación, dataset, diseño y cualquier instrucción de tu asesor o revisor.
Definir el alcance antes del análisis
El proyecto se define en torno al trabajo analítico realmente necesario. Recibes el precio y el tiempo esperado antes de comenzar.
Análisis, resultado y explicación
Recibes el análisis y una explicación escrita que puedes usar para entender y comunicar tus propios hallazgos.
Métodos estadísticos para diseños de investigación comunes
El método apropiado depende de la pregunta y el diseño. Estos son ejemplos, no un menú para elegir sin considerar el estudio.
Comparación de grupos
Pruebas t, ANOVA, ANCOVA, MANOVA, Mann-Whitney, Kruskal-Wallis y chi-cuadrado.
Regresión y modelado
Modelos lineales, logísticos, Poisson, binomial negativo, no lineales, de efectos mixtos y generalizados.
Análisis multivariado
PCA, análisis de clúster, ordenación, análisis a nivel de comunidad y otros enfoques multivariados.
¿Ya tienes un análisis?
Si tienes resultados de SPSS, R, Python u otro flujo de trabajo y quieres una segunda opinión, el proyecto puede enfocarse en revisar el análisis en lugar de empezar de cero.
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