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Estatística não-paramétrica para a tomada de decisão
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  • الطبع بواسطة Universidade de São Paulo
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Os testes estatísticos não-paramétricos são métodos que têm maior relevância nas ciências sociais aplicadas, pois permitem trabalhar com pequenas amostras ou amostras das quais não se tenha certeza de que sejam provenientes de população com distribuição normal, assumindo poucas hipóteses sobre a distribuição de probabilidade da população. Estes testes são adequados para apoiar a tomada de decisão dentro das organizações em situações nas quais não seja atendido algum dos requisitos para a aplicação dos testes estatísticos paramétricos, como o teste Z, o teste T, e o teste F de análise de variância – ANOVA, que dependem: (i) da condição de a amostra ter sido extraída de uma população distribuída de acordo com distribuição normal (de Gauss); (ii) da escala de medida da variável aleatória ser contínua; e (iii) do tamanho da amostra ser maior do que 30 observações. Neste sentido, este curso irá abordar as principais técnicas não-paramétricas incluindo: testes de hipótese não-paramétricos para uma amostra, duas ou mais amostras relacionadas, duas ou mais amostras independentes e suas aplicações. Ao terminar o curso, você terá aumentado significativamente seu repertório de técnicas estatísticas com base nestes testes não-paramétricos para o adequado apoio a tomada de decisão.

الوحدات

Boas vindas

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  • Boas vindas

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  • Sobre os conteúdos por módulos e sua integração

Características e objetivos dos testes de hipóteses

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1 Assignment

  • Características e objetivos dos testes de hipóteses

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  • Características e objetivos dos testes de hipóteses

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  • Testando hipóteses
  • Estrutura geral do teste de hipóteses
  • Por que um teste não-paramétrico?

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  • Alguns detalhes sobre os testes de hipóteses

Conceitos iniciais

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2 Assignment

  • Tipos de variáveis
  • Distribuição normal (de Gauss)

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  • Tipos de variáveis

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  • Distribuição normal (de Gauss)
  • Outros tipos de distribuição

População e amostras

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4 Assignment

  • Amostra vs. População
  • Cálculo do tamanho da amostra
  • Amostras grandes (n>30)
  • Amostras dependentes e independentes

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  • Amostra vs. população
  • Amostras grandes (n>30)
  • Amostras dependentes e independentes

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  • Cálculo do tamanho da amostra

Hipóteses nula e alternativa

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1 Assignment

  • Estabelecendo as hipóteses nula e alternativa

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  • Estabelecendo as hipóteses nula e alternativa

Grau de confiança

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2 Assignment

  • Grau de confiança (nível de significância)
  • Estabelecendo grau de confiança

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  • Grau de confiança (nível de significância)
  • Estabelecendo o grau de confiança

Análise da rejeição

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1 Assignment

  • Rejeitando, ou não, a hipótese nula

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  • Rejeitando, ou não, a hipótese nula

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  • Definindo a região de rejeição e sua probabilidade

Uma breve revisão

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1 Assignment

  • Uma breve revisão

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  • Eventuais dificuldades encontradas

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  • Teste de hipóteses para média com desvio padrão conhecido (teste z)
  • Teste de hipóteses para média com desvio padrão não-conhecido (teste t)
  • Teste de hipóteses para proporções

Tipos de testes paramétricos e não-paramétricos

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1 Assignment

  • Testes paramétricos vs. não-paramétricos

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  • Testes paramétricos vs. não-paramétricos

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  • Testes paramétricos vs. não-paramétricos

Testes de hipóteses não-paramétricos

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3 Assignment

  • Testes de hipóteses não-paramétricos para uma amostra
  • Testes de hipóteses não-paramétricos para duas amostras
  • Testes de hipóteses não-paramétricos para k amostras

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  • Critérios para a escolha dos testes não-paramétricos

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  • Testes de hipóteses não-paramétricos para uma amostra
  • Testes de hipóteses não-paramétricos para duas amostras

2 Readings

  • Teste qui-quadrado para duas amostras
  • Testes de hipóteses não-paramétricos para k amostras

Escolha do teste

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2 Assignment

  • Escolha o teste não-paramétrico mais adequado I
  • Escolha o teste não-paramétrico mais adequado II

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  • Escolhendo o teste de hipóteses mais adequado

Estatística teste

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1 Assignment

  • Calculando manualmente a estatística teste

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  • Testes paramétricos vs. não-paramétricos

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  • Calculando manualmente a estatística teste
  • Teste binomial
  • Teste Qui-quadrado
  • Teste de Kolmogorov-Smirnov
  • Teste de Mann-Whitney
  • Teste de McNemar
  • Teste dos sinais

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  • Teste de proporção
  • Teste Qui-quadrado para duas amostras
  • Teste de Wilcoxon

P-valor

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  • Utilização de softwares

Interpretando resultados

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1 Assignment

  • Interpretando resultados

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  • Interpretando resultados

Exemplos de aplicações

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1 Peer Review

  • Apresente um caso, estudo ou exemplo de aplicação

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  • Teste de Mann-Whitney aplicado: educação gerencial
  • Teste Qui-quadrado aplicado: educação em pares

Tomando decisões

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1 Assignment

  • Tomando decisões

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  • Validade consensual dos resultados

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  • Diferentes resultados em diferentes softwares

Despedida

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  • Visão geral do curso

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  • Agradecimentos
Alexandre Leoneti
Instructor

Alexandre Leoneti