Programa do Curso

Método científico, probabilidade e Statistics

  • História muito curta das estatísticas
  • Por que pode estar "confiante" nas conclusões
  • Probabilidade e tomada de decisão

Preparação para pesquisa (decidir "o quê" e "como")

  • Panorama geral: a pesquisa é parte de um processo com entradas e saídas
  • Juntando informação
  • Questionadores e medição
  • O que medir
  • Estudos observacionais
  • Projeto de Experimentos
  • Análise de Dados e Métodos Gráficos
  • Habilidades e técnicas de pesquisa
  • Pesquisa Management

Descrevendo dados bivariados

  • Introdução aos dados bivariados
  • Valores da Correlação de Pearson
  • Simulação de adivinhação de correlações
  • Propriedades do r de Pearson
  • Calculando r de Pearson
  • Restrição de demonstração de intervalo
  • Lei da Soma de Variância II
  • Exercícios

Probabilidade

  • Introdução
  • Conceitos Básicos
  • Demonstração de probabilidade condicional
  • Simulação de falácia de jogadores
  • Demonstração de Aniversário
  • Distribuição binomial
  • Demonstração Binomial
  • Taxas básicas
  • Demonstração do Teorema de Bayes
  • Demonstração do problema de Monty Hall
  • Exercícios

Distribuições normais

  • Introdução
  • História
  • Áreas de distribuições normais
  • Variedades de demonstração de distribuição normal
  • Padrão Normal
  • Aproximação normal ao binômio
  • Demonstração de aproximação normal
  • Exercícios

Distribuições de Amostragem

  • Introdução
  • Demonstração básica
  • Demonstração do tamanho da amostra
  • Demonstração do Teorema do Limite Central
  • Distribuição amostral da média
  • Distribuição amostral de diferença entre médias
  • Distribuição amostral do r de Pearson
  • Distribuição amostral de uma proporção
  • Exercícios

Estimativa

  • Introdução
  • Graus de liberdade
  • Características dos estimadores
  • Simulação de polarização e variabilidade
  • Intervalos de confiança
  • Exercícios

Lógica de teste de hipóteses

  • Introdução
  • Teste de Significância
  • Erros Tipo I e Tipo II
  • Testes unicaudais e bicaudais
  • Interpretando resultados significativos
  • Interpretando resultados não significativos
  • Etapas no teste de hipóteses
  • Testes de significância e intervalos de confiança
  • Equívocos
  • Exercícios

Meios de teste

  • Média única
  • Demonstração de distribuição
  • Diferença entre duas médias (grupos independentes)
  • Simulação de Robustez
  • Todas as comparações de pares entre médias
  • Comparações Específicas
  • Diferença entre duas médias (pares correlacionados)
  • Simulação t correlacionada
  • Comparações Específicas (Observações Correlacionadas)
  • Comparações entre pares (observações correlacionadas)
  • Exercícios

Poder

  • Introdução
  • Cálculos de exemplo
  • Fatores que afetam o poder
  • Exercícios

Predição

  • Introdução à regressão linear simples
  • Demonstração de ajuste linear
  • Particionando Somas de Quadrados
  • Erro Padrão da Estimativa
  • Demonstração da linha de previsão
  • Inferencial Statistics para b e r
  • Exercícios

ANOVA

  • Introdução
  • Projetos ANOVA
  • ANOVA de um fator (entre sujeitos)
  • Demonstração unilateral
  • ANOVA multifatorial (entre sujeitos)
  • Tamanhos de amostra desiguais
  • Testes que complementam ANOVA
  • ANOVA dentro dos assuntos
  • Demonstração do poder dos designs dentro dos assuntos
  • Exercícios

Quadrado Chi

  • Distribuição Qui-Quadrado
  • Tabelas Unidirecionais
  • Demonstração de testes de distribuições
  • Tabelas de contingência
  • Simulação de mesa 2 x 2
  • Exercícios

Estudos de caso

Análise de estudos de caso selecionados

Requisitos

São necessários conhecimentos sólidos de estatística descritiva (média, mediana, desvio-padrão, variância) e conhecimentos básicos de probabilidade.

Poderá querer participar num curso de preparação: Statistics Nível 1

  35 horas
 

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