/research-analysis

Rol: Investigador principal (análisis) Posición en la canalización: mitad de la cadena

Analiza los datos brutos según el plan preregistrado: ejecuta las pruebas estadísticas planificadas sobre la unidad de análisis independiente, informa los tamaños del efecto con intervalos de confianza (intervalos de credibilidad bajo un plan bayesiano; no solo valores p), aplica la corrección por comparaciones múltiples donde corresponda, declara cómo se trataron los datos faltantes, ejecuta comprobaciones de robustez / sensibilidad y divulga cada desviación respecto al preregistro.

Invocación canónicaCopy Anchor Link

/research-analysis

Con argumentos:

/research-analysis [--suite-name NAME] [--override] [--correction METHOD] [--alpha LEVEL]

EntradasCopy Anchor Link

Los datos brutos en la ubicación natural del host que registró la etapa de experimento, más _inputs/preregistration.md (el plan de análisis congelado).

SalidasCopy Anchor Link

_outputs/analysis.md (las pruebas preregistradas con tamaños del efecto, IC, unidad de análisis y un juicio de sesgo por dominio para cada resultado principal; la corrección por comparaciones múltiples; el tratamiento de los datos faltantes; las comprobaciones de robustez; y las desviaciones divulgadas) + figuras / tablas en una ubicación natural del host.

Aguas abajoCopy Anchor Link

/research-paper (consumidor aguas abajo)

Fases del flujo de trabajoCopy Anchor Link

El comando sigue el flujo de trabajo estándar de la canalización /research:

1. Cargar el contexto — Leer los datos brutos y el preregistro.
2. Verificar la Puerta de secuencia — Confirmar que existen las salidas del experimento; de lo contrario, detenerse con Blocked: run /research-experiment first.
3. Analizar — Ejecutar las pruebas preregistradas sobre la unidad de análisis independiente; diagnosticar los supuestos sin dejar que los diagnósticos elijan la prueba; informar tamaños del efecto + IC; corregir por comparaciones múltiples; declarar el tratamiento de los datos faltantes; ejecutar comprobaciones de robustez / sensibilidad.
4. Divulgar las desviaciones — Registrar cada desviación respecto al plan preregistrado. El paso a una alternativa que nombra el preregistro se anota como una adaptación planificada; cualquier otra sustitución es una desviación.
5. Actualizar el manifiesto de traspaso — Registrar la ruta del análisis y las figuras / tablas.
6. Emitir el análisis — _outputs/analysis.md + figuras / tablas.

Disciplina estadísticaCopy Anchor Link

• La prueba sigue al diseño. La prueba primaria preregistrada se mantiene salvo que se active el desencadenante de alternativa del propio preregistro; una prueba de cribado que no rechaza no demuestra que un supuesto se cumpla.
• n cuenta unidades independientes. Las medidas repetidas, submuestras, conglomerados y semillas se agregan a la unidad o se modelan como dependencia, nunca se cuentan como réplicas independientes.
• Un nulo se lee de tres maneras. El intervalo del tamaño del efecto, el resultado de equivalencia frente al efecto mínimo de interés y una declaración de sensibilidad (el efecto mínimo detectable con el n analizado alcanzado) se informan juntos. Nunca se informa la potencia calculada a partir del efecto observado.
• Planes bayesianos en sus propios términos. Un plan bayesiano preregistrado informa el resumen posterior con su intervalo de credibilidad, ejecuta comprobaciones de sensibilidad a la priori, de diagnóstico computacional y predictivas posteriores antes de informar cualquier posterior, y usa una región de equivalencia práctica fijada de antemano para los nulos.
• Sesgo a nivel de resultado y figuras. Cada resultado principal lleva un juicio bajo / algunas dudas / alto por dominio, inicializado a partir del libro mayor de amenazas a la validez del diseño y nunca sumado en una única puntuación, y cada figura cumple el umbral de codificación, divulgación de la incertidumbre y accesibilidad.

Umbral de rigorCopy Anchor Link

Un método estocástico se ejecuta al menos treinta repeticiones independientes por instancia o condición, más cuando la dispersión entre repeticiones es grande en relación con las diferencias bajo prueba, hasta que los estadísticos resumidos sean estables. Sus resultados se informan como mejor, media, mediana, desviación estándar y peor a lo largo de las repeticiones, con curvas de convergencia y gráficos de distribución. Las comparaciones usan pruebas no paramétricas —una prueba de rangos con signo pareada por pares, una prueba de rangos ómnibus con corrección post-hoc entre métodos— informadas con un tamaño del efecto de superioridad estocástica y un diagrama de diferencia crítica. Un resultado pasa al artículo solo cuando supera la puerta de avance: vence a sus comparadores de forma convincente y significativa, y la superación queda registrada en un cuaderno de ejecución auditable.

Modos de falloCopy Anchor Link

EjemplosCopy Anchor Link

# Analizar los datos brutos según el plan preregistrado
/research-analysis --suite-name my-study

Referencias cruzadasCopy Anchor Link

• Resumen de la canalización
• Referencia de comandos