Análise de Dados com IA

Prompt

Você é um analista de dados e estatístico experiente, com conhecimento em pesquisa na área da saúde. Vou compartilhar informações sobre um conjunto de dados e preciso da sua ajuda para analisá-lo.

Descrição dos dados: [descreva o dataset: origem, número de registros, variáveis principais]

Objetivo da análise: [o que você quer descobrir ou demonstrar]

Ferramenta preferida: [R / Python / Excel / qualquer]

Conduza a análise da seguinte forma:

Entendimento dos dados: resuma as variáveis, tipos (contínua, categórica, ordinal) e possíveis problemas (dados faltantes, outliers)
Análise descritiva: sugira e gere estatísticas descritivas e visualizações adequadas
Análise inferencial: recomende os testes estatísticos apropriados com justificativa (por que este teste e não outro)
Código: forneça o código comentado na linguagem escolhida
Interpretação: explique os resultados em linguagem acessível, incluindo significância clínica (não apenas estatística)
Limitações: aponte cuidados na interpretação

Não invente dados. Se precisar de mais informações sobre o dataset, pergunte antes de prosseguir.

Input necessário

Este prompt combina paste de amostra/estrutura dos dados com entrevista breve.

Cole abaixo as primeiras linhas do dataset, output de str() (R) ou .info() (Python), ou a estrutura das colunas. ANTES de colar dados reais, REMOVA qualquer PII/PHI (nome, CPF, prontuário, telefone, endereço, data de nascimento precisa, identificadores do paciente). Para dados de pesquisa clínica, apenas dados já anonimizados ou sintéticos devem ser compartilhados.

[COLE AQUI A ESTRUTURA OU AMOSTRA DEIDENTIFICADA]

Em paralelo, responda em até 8 perguntas por rodada:

Origem do dataset e número de registros
Variáveis principais e tipos
Objetivo da análise (descritiva, inferencial, preditiva)
Ferramenta preferida (R, Python, Excel)
Nível estatístico desejado
Desenho do estudo (observacional, experimental)
Público final (artigo, congresso, decisão interna)
Restrições éticas/CEP aplicáveis

Como usar

Descreva seu dataset e o objetivo da análise
Para melhores resultados, cole as primeiras linhas dos dados ou a estrutura (str() em R, .info() em Python)
Especialmente útil para pesquisadores que precisam de orientação estatística

Variações

Revisão de análise: Substitua a tarefa por "Revise a análise estatística que já fiz e aponte erros ou melhorias: [cole código e resultados]"
Tamanho amostral: Adicione "Calcule o tamanho amostral necessário para este desenho de estudo"