Analisi statistica · Raccomandazione di metodo

Ottieni una raccomandazione statistica chiara per il tuo studio
non un generico «dipende dalla distribuzione»

Quando chiedi all'IA quale test usare, la risposta è spesso vaga — «dipende dalla distribuzione» — senza spiegare come decidere concretamente. La ricerca medica richiede una raccomandazione basata sul tuo specifico tipo di outcome, struttura dei gruppi e dimensione del campione.

Statistical Method Advisor (Lite) trasforma una consulenza statistica in un modello da compilare. Descrivi i tuoi dati, ottieni una raccomandazione principale con motivazione, alternative con verifica delle assunzioni e un testo pronto per la sezione Metodi — senza bisogno di imparare il prompt engineering.

Usa il modello gratuito

Divisione dei compiti nel modello

Tu inserisci solo le informazioni dello studio. La logica della consulenza è già integrata.

Compila tu

Ambito clinico: Indica all'IA se si tratta di cardiologia, oncologia, terapia intensiva o un altro settore, così potrà allinearsi alle convenzioni di reporting statistico di quel campo.
Descrizione dei dati: Descrivi la variabile di outcome, i predittori, il numero di gruppi, se i campioni sono appaiati o indipendenti, la dimensione del campione e qualsiasi pattern di distribuzione o dati mancanti noto.
Domanda di ricerca: Specifica se vuoi confrontare gruppi, valutare associazioni, stimare predittori o analizzare un outcome tempo-evento.
Lingua di output: Ricevi la raccomandazione, la spiegazione e la bozza della sezione Metodi nella lingua che usi effettivamente per discussioni o report.

Già integrato nel modello

Se mancano informazioni critiche, l'IA chiede prima di assumere distribuzione, appaiamento o struttura del campione
Se più metodi sono ragionevoli, presenta una raccomandazione principale e alternative oneste con criteri di selezione
Ogni metodo include le assunzioni chiave e modi concreti per verificarle, come Shapiro-Wilk, Levene o grafici Q-Q
Non si limita a nominare un test: spiega anche quale statistica osservare e cosa non significa «non significativo»
Fornisce una formulazione pronta da adattare per la sezione Metodi del manoscritto

La stessa domanda, due modi di porla

La vera differenza è se l'IA chiarisce le caratteristiche dei dati che guidano la decisione prima di nominare un metodo.

Chiedere direttamente all'IA

Cosa invii

Quale metodo statistico uso per confrontare la durata della degenza postoperatoria tra due gruppi di pazienti?

Risultato tipico

- L'IA può citare sia il t-test che il Mann-Whitney U senza spiegare come scegliere
- Può non verificare se i gruppi sono indipendenti, se la durata della degenza è asimmetrica o la dimensione del campione
- Può non indicare cosa fare se le assunzioni non sono soddisfatte

Devi ancora ricostruire l'intero processo decisionale da solo.

Usare il modello

Variabili che compili

Ambito clinico: Terapia intensiva
Descrizione dei dati: Outcome = durata della degenza postoperatoria (continua, chiaramente asimmetrica a destra); due gruppi indipendenti; esposizione = mobilizzazione precoce vs cure standard; circa 45 pazienti per gruppo
Domanda di ricerca: confrontare la durata della degenza tra i gruppi
Lingua di output: Italiano

Risultato strutturato che ottieni

1. Conferma delle caratteristiche dei dati
   - Variabile continua, 2 gruppi indipendenti, dimensione del campione media

2. Metodo raccomandato
   - Raccomandazione principale: test U di Mann-Whitney
   - Motivo: la durata della degenza è spesso asimmetrica, quindi mediana/IQR è più robusto

3. Alternativa
   - Se la distribuzione è approssimativamente normale e la varianza accettabile, usare il t-test per campioni indipendenti

4. Interpretazione e bozza Metodi
   - Guida per riportare dimensione dell'effetto, significatività e formulazione del manoscritto

Cosa ottieni da una consulenza

Queste sezioni provengono direttamente dalla struttura di output reale di statistical-method-advisor-lite.

Conferma dei dati

Tipo di outcome, predittori, struttura dei gruppi, appaiamento e dimensione del campione vengono prima riassunti per evitare raccomandazioni basate su malintesi.

Raccomandazione principale

Viene indicato chiaramente quale metodo usare per primo e spiegato in termini semplici perché si adatta ai tuoi dati.

Alternative e verifica delle assunzioni

Vengono presentati metodi alternativi, condizioni di cambio e modi concreti per verificare normalità, omoschedasticità o altre assunzioni chiave.

Interpretazione e formulazione Metodi

Si indica quale statistica è più importante, si avverte contro errori di interpretazione comuni e si fornisce una formulazione pronta da modificare per la sezione Metodi.

Come si usa

Descrivere i dati con precisione

Includi tipi di variabili, numero di gruppi, struttura appaiata o indipendente, dimensione del campione e qualsiasi pattern di distribuzione noto. Più informazioni fornisci, più la raccomandazione sarà direttamente utilizzabile.

Copiare il prompt nell'IA

Incolla il prompt generato in ChatGPT, Claude o lo strumento IA che già usi. L'IA confermerà prima cosa ha capito dei tuoi dati.

Decidere l'analisi

Verifica prima le assunzioni indicate, poi finalizza il metodo. Se il problema richiede analisi multivariate, longitudinali o di sopravvivenza, passa a un workflow più completo.

Raccomandazione di metodo statistico (Lite)Gratuito

Inserisci il tuo campo, la descrizione dei dati e la domanda di ricerca per ottenere subito una raccomandazione principale, alternative, verifica delle assunzioni, guida all'interpretazione e una bozza della sezione Metodi.

Usa il modello gratuito

Domande frequenti

Per quali situazioni è più adatto questo modello?

È ideale per le decisioni statistiche più comuni a una o due variabili: confronto tra gruppi, analisi di outcome binari, verifica di associazioni o prima valutazione di un outcome tempo-evento. Aiuta a strutturare il processo decisionale senza sostituire una consulenza statistica completa.

Cosa fare se i dati non seguono una distribuzione normale?

Il modello indica all'IA di spiegare come verificare normalità e omoschedasticità e quali alternative usare se le assunzioni non sono soddisfatte. Per dati chiaramente asimmetrici come la durata della degenza o i costi, i metodi non parametrici sono spesso più appropriati.

Genererà un script completo per R o SPSS?

La versione Lite si concentra sulla scelta del metodo, la motivazione e suggerimenti di comandi semplici, non sulla generazione di script completi pronti all'uso. Per codice eseguibile o modelli più complessi, passa a un workflow di analisi più completo.

Posso incollare dati reali di pazienti nell'IA?

Di solito no. Una descrizione strutturale è più sicura e spesso sufficiente: tipo di variabile, struttura dei gruppi, dimensione approssimativa del campione e pattern di distribuzione. Evita informazioni identificative o righe grezze di pazienti.

Può gestire regressione multipla, misure ripetute o analisi di sopravvivenza?