/research-analysis

Papel: Investigador principal (análise) Posição no pipeline: meio da cadeia

Analisa os dados brutos conforme o plano pré-registrado — executa os testes estatísticos planejados sobre a unidade de análise independente, reporta tamanhos de efeito com intervalos de confiança (intervalos de credibilidade sob um plano bayesiano; não apenas valores p), aplica correção para comparações múltiplas onde aplicável, declara como os dados ausentes foram tratados, executa verificações de robustez / sensibilidade e divulga cada desvio em relação ao pré-registro.

Invocação canônicaCopy Anchor Link

/research-analysis

Com argumentos:

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

EntradasCopy Anchor Link

Os dados brutos no local natural do host que a etapa de experimento registrou, mais _inputs/preregistration.md (o plano de análise congelado).

SaídasCopy Anchor Link

_outputs/analysis.md (os testes pré-registrados com tamanhos de efeito, ICs, unidade de análise e um julgamento de viés por domínio para cada resultado principal; a correção para comparações múltiplas; o tratamento de dados ausentes; as verificações de robustez; e os desvios divulgados) + figuras / tabelas em um local natural do host.

A jusanteCopy Anchor Link

/research-paper (consumidor a jusante)

Fases do fluxo de trabalhoCopy Anchor Link

O comando segue o fluxo de trabalho padrão do pipeline /research:

1. Carregar o contexto — Ler os dados brutos e o pré-registro.
2. Verificar a Comporta de sequência — Confirmar que as saídas do experimento existem; caso contrário, interromper com Blocked: run /research-experiment first.
3. Analisar — Executar os testes pré-registrados sobre a unidade de análise independente; diagnosticar os pressupostos sem deixar que os diagnósticos escolham o teste; reportar tamanhos de efeito + ICs; corrigir para comparações múltiplas; declarar o tratamento de dados ausentes; executar verificações de robustez / sensibilidade.
4. Divulgar os desvios — Registrar cada afastamento do plano pré-registrado. A passagem para uma alternativa que o pré-registro nomeia é registrada como uma adaptação planejada; qualquer outra substituição é um desvio.
5. Atualizar o manifesto de transferência — Registrar o caminho da análise e as figuras / tabelas.
6. Emitir a análise — _outputs/analysis.md + figuras / tabelas.

Disciplina estatísticaCopy Anchor Link

• O teste segue o projeto. O teste primário pré-registrado se mantém, a menos que o próprio gatilho de alternativa do pré-registro seja acionado; um teste de triagem que não rejeita não mostra que um pressuposto se sustenta.
• n conta unidades independentes. Medidas repetidas, subamostras, conglomerados e sementes são agregados à unidade ou modelados como dependência, nunca contados como réplicas independentes.
• Um resultado nulo é lido de três formas. O intervalo do tamanho de efeito, o resultado de equivalência frente ao menor efeito de interesse e uma declaração de sensibilidade (o menor efeito detectável no n analisado alcançado) são reportados juntos. O poder calculado a partir do efeito observado nunca é reportado.
• Planos bayesianos em seus próprios termos. Um plano bayesiano pré-registrado reporta o resumo da posterior com seu intervalo de credibilidade, executa verificações de sensibilidade à priori, de diagnóstico computacional e preditivas a posteriori antes que qualquer posterior seja reportada, e usa uma região de equivalência prática fixada de antemão para resultados nulos.
• Viés no nível do resultado e figuras. Cada resultado principal traz um julgamento baixo / algumas preocupações / alto por domínio, semeado a partir do livro-razão de ameaças à validade do projeto e nunca somado em uma pontuação única, e cada figura atende ao piso de codificação, divulgação de incerteza e acessibilidade.

Piso de rigorCopy Anchor Link

Um método estocástico é executado com pelo menos trinta repetições independentes por instância ou condição, mais quando a dispersão entre as repetições é grande em relação às diferenças testadas, até que as estatísticas resumidas sejam estáveis. Seus resultados são reportados como melhor, média, mediana, desvio padrão e pior entre as repetições, com curvas de convergência e gráficos de distribuição. As comparações usam testes não paramétricos — um teste pareado de postos com sinal, par a par, e um teste ômnibus de postos com correção post-hoc entre os métodos — reportados com um tamanho de efeito de superioridade estocástica e um diagrama de diferença crítica. Um resultado avança para o artigo somente quando supera o portão de avanço: ele vence seus comparadores de forma convincente e significativa, e a aprovação é registrada em um runbook auditável.

Modos de falhaCopy Anchor Link

ExemplosCopy Anchor Link

# Analisar os dados brutos conforme o plano pré-registrado
/research-analysis --suite-name my-study

Referências cruzadasCopy Anchor Link

• Visão geral do pipeline
• Referência de comandos