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Programa do Curso
Método Científico, Probabilidade & Statistics
- Breve história da estatística
- Porque é que se pode estar "confiante" nas conclusões
- Probabilidade e tomada de decisões
Preparação da investigação (decidir "o quê" e "como")
- O panorama geral: a investigação faz parte de um processo com entradas e saídas
- Recolha de dados
- Questionadores e medição
- O que medir
- Estudos observacionais
- Conceção de experiências
- Análise de dados e métodos gráficos
- Competências e técnicas de investigação
- Investigação Management
Descrição de dados bivariados
- Introdução aos dados bivariados
- Valores da Correlação de Pearson
- Simulação de adivinhação de correlações
- Propriedades do r de Pearson
- Cálculo do r de Pearson
- Demonstração de restrição de intervalo
- Lei da soma das variâncias II
- Exercícios
Probabilidade
- Introdução
- Conceitos básicos
- Demonstração de probabilidade condicional
- Simulação da falácia do jogador
- Demonstração de aniversários
- Distribuição binomial
- Demonstração do binómio
- Taxas de base
- Demonstração do Teorema de Bayes
- Demonstração do problema de Monty Hall
- Exercícios
Distribuições normais
- Introdução
- Histórico
- Áreas das distribuições normais
- Demonstração das variedades da distribuição normal
- Normal padrão
- Aproximação da Normal à Binomial
- Demonstração da Aproximação Normal
- Exercícios
Distribuições de amostragem
- Introdução
- Demonstração básica
- Demonstração do tamanho da amostra
- Demonstração do Teorema do Limite Central
- Distribuição de amostragem da média
- Distribuição da amostragem da diferença entre médias
- Distribuição amostral do r de Pearson
- Distribuição de amostragem de uma proporção
- Exercícios
Estimativa
- Introdução
- Graus de liberdade
- Caraterísticas dos estimadores
- Simulação de viés e variabilidade
- Intervalos de confiança
- Exercícios
Lógica dos testes de hipóteses
- Introdução
- Teste de significância
- Erros do tipo I e do tipo II
- Testes com uma e duas caudas
- Interpretação de resultados significativos
- Interpretação de resultados não significativos
- Etapas do teste de hipóteses
- Teste de significância e intervalos de confiança
- Conceitos errados
- Exercícios
Teste de médias
- Média única
- Demonstração da distribuição t
- Diferença entre duas médias (grupos independentes)
- Simulação de robustez
- Todas as comparações par a par entre médias
- Comparações específicas
- Diferença entre duas médias (pares correlacionados)
- Simulação de t correlacionado
- Comparações específicas (observações correlacionadas)
- Comparações entre pares (observações correlacionadas)
- Exercícios
Potência
- Introdução
- Cálculos de exemplo
- Factores que afectam a potência
- Exercícios
Previsão
- Introdução à Regressão Linear Simples
- Demonstração de ajuste linear
- Partição de somas de quadrados
- Erro padrão da estimativa
- Demonstração da linha de previsão
- Inferencial Statistics para b e r
- Exercícios
ANOVA
- Introdução
- Designs de ANOVA
- ANOVA de um fator (entre sujeitos)
- Demonstração unidirecional
- ANOVA multifatorial (entre sujeitos)
- Tamanhos de amostra desiguais
- Testes que complementam a ANOVA
- ANOVA entre sujeitos
- Demonstração do poder dos desenhos dentro das disciplinas
- Exercícios
Qui-quadrado
- Distribuição do qui-quadrado
- Tabelas unidireccionais
- Demonstração de testes de distribuições
- Tabelas de Contingência
- Simulação de tabelas 2 x 2
- Exercícios
Estudos de caso
Análise de casos de estudo selecionados
Requisitos
São necessários conhecimentos sólidos de estatística descritiva (média, mediana, desvio-padrão, variância) e conhecimentos básicos de probabilidade.
Pode ser útil participar num curso de preparação: Statistics Nível 1
35 Horas
