Auto Statistical Analysis
Pegue su tabla de datos y la herramienta detecta la forma de los datos, picks the appropriate statistical method, and returns the statistics, P values and a result chart. Three input formats: grouped summary (each line “label n mean±SD…”, multiple outcome columns — e.g. brain-region ADC by gestational-week group), raw values (one group per line), or two-variable data (each line X Y). With ≥3 ordered groups it also runs a linear-trend test. Everything is computed locally; no se sube nada.
① Paste your data table
⬆ Accepts .xlsx / .csv — parsed locally in your browser: never uploaded, no external request, works offline.
Three formats: (1) Grouped summary — each line 'label n mean±SD …' (multiple outcome columns allowed); (2) Raw values — one group per line, numbers separated by space/comma; (3) Two variables — each line 'X Y'. Paste directly from Excel.
FAQ
¿Cómo elige el método?
Según la forma de los datos: un resumen agrupado media±DE → ANOVA de un factor por columna de resultado (más un test de tendencia lineal cuando los grupos están ordenados); valores brutos un grupo por línea → test t para 2 grupos, ANOVA para ≥3, cada uno con respaldo no paramétrico (Mann-Whitney / Kruskal-Wallis); dos columnas X Y → correlación y regresión lineal. Cuando se detecta asimetría o muestras pequeñas, se prioriza el resultado no paramétrico.
¿Puede funcionar solo con media±DE, sin datos brutos?
Sí. Reconstruye un ANOVA de un factor a partir de la media, la DE y n de cada grupo (sumas de cuadrados inter/intra) para dar F y P. Es aproximado y difiere ligeramente del F exacto sobre datos brutos, pero es ideal para comprobaciones rápidas y para reproducir resultados publicados. Si falta n, se supone 30 (se señala).
¿Qué es el test de tendencia lineal?
Cuando los grupos están ordenados numéricamente (p. ej. semanas gestacionales 18~20, 20~22…), la varianza entre grupos se particiona en un componente lineal (contraste polinómico de 1 gl) y un componente de desviación de la linealidad. Un P de tendencia lineal significativo significa que el resultado sube/baja de forma monótona; un P de desviación no significativo significa que la relación es aproximadamente lineal.
¿La salida está lista para un artículo?
El panel de resultados ofrece un texto formateado (F, gl, P, sentido de la tendencia) más el gráfico. Un ANOVA significativo (P<0,05) solo significa que al menos un grupo difiere; para localizar cuáles, usa la herramienta de comparaciones múltiples post-hoc.
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