Introdução

Apresentação.

Estatística Descritiva: Tipos de Escalas. Representação de Dados Univariados.

Sumarização

Introdução ao SPSS.

Sumarização

Análise bivariada no SPSS.

Análise inferencial

Testes de Hipóteses. Testes paramétricos:Teste a uma média. Valor p.

Análise inferencial

Testes de Hipóteses Paramétricos: Análise de Variância Simples. Pressupostos da ANOVA. Testes de Comparações Múltiplas.

Análise em Componentes Principais

Análise em Componentes Principais: Continuação da aula anterior.

Análise de Clusters

Apresentação do trabalho de grupo.

Análise de Clusters hierárquica.

Análise de Clusters hierárquica em SPSS.

Análise de Regressão Linear

Modelo de Regressão Linear simples: Estimativas dos coeficientes da recta de regressão linear simples; Interpretação dos coeficientes de regressão; Qualidade do modelo obtido; Previsões a partir do modelo; Modelo de regressão linear sobre uma variável qualitativa nominal.

Sumarização

Sumarização

Medidas de Sumarização: Medidas de Simetria e Curtose.

Sumarização

Estatística Descritiva Univariada no SPSS.

Sumarização

Análise Bivariada de Dados: Associação entre variáveis de diferentes tipos. Coeficiente de correlação linear de Pearson. Diagramas de Dispersão.

Sumarização

Continuação da aula anterior.

Análise inferencial

Inferência Estatística. Distribuição Normal e Teorema do Limite Central.

Testes de Hipóteses. Teste de Hipóteses Paramétricos.

Análise inferencial

Testes à diferença de médias para amostras independentes e emparelhadas.Testes de Hipóteses Paramétricos com o SPSS.

Análise Inferencial.

Testes de Hipóteses Paramétricos com o SPSS: Continuação. Intervalos de Confiança.

Análise Inferencial.

Testes Não paramétricos. Teste de ajustamento do Kolmogorov-Smirnov e Teste de independência do Qui-Quadrado.

Análise em Componentes Principais

Análise em Componentes Principais.

Análise em Componentes Principais

Análise em Componentes Principais no SPSS.

Análise de Clusters

Introdução à Análise de Clusters.

Análise de Clusters

Continuação da aula anterior: Análise de Clusters em SPSS. Escolha da solução final. Caracterização dos clusters.

Análise de Clusters

Análise de Clusters não hierárquica: Método K-means.

Método K-means em SPSS. K-means usando uma solução inicial aleatória e K-means usando uma solução inicial obtida numa solução de um método hierárquico. Caracterização dos clusters.

Análise de Regressão Linear

Modelo de Regressão Linear Múltipla: Pressupostos, Validade de Modelo, Capacidade Preditiva das variáveis independentes.

Análise de Regressão Linear

Modelo de Regressão Linear Múltipla no SPSS.