Estatística na prática com o SPSS

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Estatística na prática com o SPSS

A análise estatística faz parte de pesquisas científicas e estudos acadêmicos, encarregando-se de conferir qualidade e validade aos resultados. Além disso, para a ciência o que está em jogo não é só os resultados da pesquisa, mas quais foram os meios e procedimentos adotados para alcançá-los. Historicamente a estatística foi marcada por cálculos complexos pelos quais as pessoas encontravam dificuldades, entretanto, essa dificuldade vem sendo sanada por estratégias que facilitam a análise estatística, dentre elas, o desenvolvimento de softwares estatísticos cujo um dos atuais destaques no contexto científico é o IBM® SPSS® - Statistical Package for Social Sciences. Esse software é reconhecido pela baixa complexidade de interação e notória eficácia em análise de dados. Portanto, o objetivo do curso é explorar as possibilidades e funcionalidades do software IBM® SPSS® de maneira prática. Nesse sentido, o conteúdo do curso é estruturado 100% em vídeo-aulas norteadas por exemplos práticos, os quais consideram três princípios básicos para cada método estatístico: contexto em que se aplica, como se realiza e como se interpreta.

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carga horária

20h

acesso Premium

60 dias

criado em

04/04/2016

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Conteúdo programático:

Módulo 1 – Conhecendo o SPSS e explorando dados:
- Apresentação;
- Criar banco de dados e cadastrar variáveis no SPSS;
- Importar banco de dados do Excel para o SPSS;
- Descrever variável qualitativa: frequência absoluta e relativa;
- Transcrever dados de questionário para o SPSS;
- Transformar variável: recodificação e discretização visual;
- Calcular nova variável;
- Tabela de referência cruzada;
- Ponderar casos;
- Análise descritiva por grupos.

Módulo 2 – Explorar e descrever variável quantitativa:
- Medidas de tendência central: média, mediana e moda;
- Medidas de dispersão: desvio padrão, variância, mínimo, máximo e erro padrão da média;
- Medidas de posição: quartis, pontos de corte e percentil(s);
- Medidas de distribuição: assimetria e curtose.

Módulo 3 – Trabalhando com gráficos:
- Diagrama de setores: gráfico de pizza;
- Diagrama de setores: gráfico de barras;
- Gráfico de ramo e folha – Stem and Leaf Plot;
- Histograma;
- Caixa de dados – gráfico boxplot;
- Diagrama de dispersão.

Módulo 4 – Homogeneidade da variância e testes de normalidade:
- Teste de Shapiro-Wilk;
- Teste de Kolmogorov-Smirnov;
- Teste de Levene.

Módulo 5 – Testes para dados categóricos:
- Teste qui-quadrado de Pearson;
- Correção de continuidade de Yates;
- Teste qui-quadrado de McNemar;
- Índice Kappa de Cohen;
- Teste exato de Fisher.

Módulo 6 – Testes paramétricos de hipóteses:
- Teste t de Student para uma amostra;
- Teste t de Student para amostras independentes;
- Teste t de Student para amostras em pares.

Módulo 7 – Testes não paramétricos de hipóteses:
- Teste qui-quadrado de adequação do ajustamento;
- Teste dos pontos com sinais de Wilcoxon;
- Teste U de Mann-Whitney;
- ANOVA de Friedman;
- Teste Q de Cochran.

Módulo 8 – Correlação:
- Coeficiente de correlação de Pearson (r);
- Correlação múltipla;
- Correlação parcial.

Módulo 9 – Correlação não-paramétrica:
- Coeficiente de correlação de Spearman;
- Coeficiente de correlação Tau-b de Kendall;
- Coeficiente de concordância W de Kendall.

Módulo 10 – Regressão:
- Regressão linear simples;
- Regressão linear múltipla;
- Regressão logística binária.

Módulo 11 – Análise de variância:
- ANOVA One-Way com Post Hoc;
- Teste H de Kruskal-Wallis.

Módulo 12 – Análise de covariância:
- ANCOVA.

Módulo 13 – Delineamento fatorial:
- ANOVA fatorial.

Módulo 14 – Delineamento de medidas repetidas:
- ANOVA de medidas repetidas;
- ANOVA fatorial de medidas repetidas;
- ANOVA fatorial de medidas repetidas com delineamento misto.

Módulo 15 – Análise de variância multivariada:
- MANOVA.

Módulo 16 – Referências utilizadas e sugeridas:
- Referências.
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Leandro Smouter

Endereço para acessar este CV: http://lattes.cnpq.br/6345742901283190

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Avaliação geral do curso:


Módulos & aulas

Módulo 12: Análise de covariância.

Módulo 13: Delineamento fatorial.

Módulo 15: Análise de variância multivariada.

Módulo 16: Referências utilizadas e sugeridas.

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