Análise Estatística de Dados

Uma análise estatística rigorosa começa com uma base de dados corretamente estruturada. Apoiamos a criação, organização, preparação e revisão de bases provenientes de questionários, estudos experimentais, investigação observacional e outras fontes de informação.

O serviço pode incluir:

• Criação e estruturação de bases de dados;
• Definição, codificação e recodificação de variáveis;
• Importação e conversão entre diferentes formatos;
• Identificação de erros de introdução e inconsistências;
• Identificação de casos duplicados;
• Tratamento e análise de valores omissos;
• Criação e transformação de variáveis;
• Cálculo de índices, scores e variáveis compostas;
• Preparação dos dados para análise estatística.

O objetivo é obter uma base de dados organizada, consistente e preparada para as análises necessárias.

Antes da aplicação dos testes estatísticos, é fundamental conhecer os dados, avaliar a sua qualidade e verificar os pressupostos necessários às análises.

Podemos realizar:

• Análise exploratória das distribuições;
• Frequências e tabelas exploratórias;
• Identificação de valores extremos e outliers;
• Análise de valores omissos;
• Representação gráfica dos dados;
• Avaliação da normalidade;
• Análise da assimetria e curtose;
• Verificação da homogeneidade das variâncias;
• Avaliação da linearidade;
• Análise da multicolinearidade;
• Verificação de outros pressupostos específicos.

Esta etapa permite identificar possíveis problemas e selecionar procedimentos estatísticos adequados.

A Estatística Descritiva permite sintetizar, organizar e apresentar as principais características dos dados de forma clara e compreensível.

As análises podem incluir:

• Frequências absolutas e relativas;
• Percentagens;
• Média, mediana e moda;
• Desvio-padrão e variância;
• Mínimos e máximos;
• Amplitude e amplitude interquartil;
• Quartis e percentis;
• Tabelas de contingência;
• Tabelas e gráficos de apresentação dos resultados.

As medidas utilizadas são selecionadas de acordo com o tipo de variáveis e a distribuição dos dados.

A Estatística Inferencial permite testar hipóteses, analisar diferenças entre grupos e estudar associações e relações entre variáveis.

Realizamos análises paramétricas e não paramétricas, selecionadas de acordo com os objetivos do estudo, o desenho da investigação e as características dos dados.

Entre as técnicas disponíveis encontram-se:

• Testes t para amostras independentes e emparelhadas;
• ANOVA e ANCOVA;
• ANOVA de medidas repetidas;
• Teste de Mann–Whitney;
• Teste de Wilcoxon;
• Teste de Kruskal–Wallis;
• Teste de Friedman;
• Testes do qui-quadrado;
• Correlação de Pearson e Spearman;
• Testes de associação e comparação de proporções;
• Análises post-hoc e comparações múltiplas;
• Intervalos de confiança;
• Medidas de tamanho do efeito.

Mais do que obter um valor de p, procuramos garantir que o procedimento responde à questão de investigação e que os resultados são corretamente interpretados.

As Análises Preditivas permitem estudar relações entre variáveis e desenvolver modelos explicativos ou preditivos, de acordo com os objetivos do estudo.

Podem incluir:

• Regressão linear simples e múltipla;
• Regressão hierárquica;
• Regressão logística binária;
• Regressão logística multinomial e ordinal;
• Modelos lineares generalizados (GLM);
• Modelos com variáveis de controlo;
• Análise de efeitos de interação;
• Análises de mediação e moderação;
• Avaliação da capacidade explicativa e preditiva;
• Diagnóstico dos pressupostos e qualidade dos modelos.

Estas técnicas podem ajudar a identificar fatores associados a determinado resultado, avaliar o contributo de diferentes variáveis e estimar a probabilidade de ocorrência de um fenómeno.

As Análises Multivariadas permitem estudar simultaneamente múltiplas variáveis, identificando estruturas, padrões e relações que podem não ser evidentes através de análises isoladas.

Podem incluir:

• MANOVA e MANCOVA;
• Análise Fatorial Exploratória (AFE);
• Análise de Componentes Principais (ACP);
• Análise de clusters e segmentação;
• Análise discriminante;
• Análise de correspondências;
• Outras técnicas multivariadas adequadas ao estudo.

Quando o projeto envolve construção, adaptação ou validação de questionários e escalas, o apoio pode ser articulado com o serviço especializado de Psicometria e Validação de Instrumentos.

Para modelos que envolvam relações simultâneas entre variáveis observadas e latentes, disponibilizamos também o serviço de Modelação de Equações Estruturais (SEM).

A Bioestatística aplica métodos estatísticos à investigação nas áreas da saúde, medicina, enfermagem, ciências biomédicas, epidemiologia, atividade física e outras áreas relacionadas.

O apoio pode incluir:

• Análise de dados clínicos e de saúde;
• Comparação entre grupos, intervenções e tratamentos;
• Estudos com medidas repetidas;
• Análise de fatores de risco;
• Associações entre variáveis clínicas;
• Regressão linear e logística;
• Curvas ROC e avaliação do desempenho diagnóstico;
• Sensibilidade, especificidade e valores preditivos;
• Análise de dados epidemiológicos;
• Cálculo e interpretação de medidas de associação;
• Análises de sobrevivência, incluindo curvas de Kaplan–Meier e modelos de regressão de Cox, quando aplicável.

A metodologia é selecionada de acordo com o desenho da investigação, a natureza dos dados e a questão clínica ou científica em estudo.

A Econometria utiliza métodos estatísticos para estudar relações entre variáveis económicas, financeiras, empresariais e sociais.

O apoio pode incluir:

• Modelos de regressão aplicados a dados económicos e financeiros;
• Análise de séries temporais;
• Análise de dados em painel;
• Modelos de efeitos fixos e efeitos aleatórios;
• Análise de tendências;
• Avaliação de relações entre indicadores económicos e financeiros;
• Diagnóstico e validação dos modelos;
• Outros modelos adequados à questão de investigação.

O objetivo é selecionar modelos coerentes com a estrutura dos dados e com as hipóteses teóricas do estudo, permitindo uma interpretação rigorosa dos resultados.

A Meta-análise permite combinar quantitativamente os resultados de diferentes estudos sobre uma mesma questão de investigação, produzindo uma estimativa global do efeito e permitindo avaliar a consistência dos resultados disponíveis na literatura.

O apoio estatístico pode incluir:

• Preparação e organização dos dados extraídos dos estudos;
• Definição e cálculo das medidas de efeito;
• Padronização dos resultados;
• Modelos de efeito fixo e de efeitos aleatórios;
• Avaliação da heterogeneidade;
• Análises de subgrupos;
• Análises de sensibilidade;
• Meta-regressão, quando aplicável;
• Avaliação do viés de publicação;
• Elaboração e interpretação de forest plots e funnel plots;
• Interpretação e apresentação dos resultados.

A componente estatística pode ser articulada com o desenho da revisão sistemática e com os critérios metodológicos definidos para o estudo.

Não. Podemos analisar os objetivos, hipóteses, desenho do estudo e características dos dados para ajudar a identificar as técnicas mais adequadas.

Sim. Podemos apoiar a criação e estruturação da base de dados, bem como a preparação dos dados para análise.

Sim. A escolha depende dos objetivos do estudo, do desenho da investigação, das características das variáveis e dos pressupostos aplicáveis.

Não necessariamente. O serviço pode incluir tabelas, gráficos, interpretação dos resultados, relatórios e esclarecimentos, de acordo com o âmbito previamente definido.

Sim. Prestamos apoio metodológico e estatístico a projetos académicos e científicos, mantendo a responsabilidade e autoria do trabalho com o respetivo estudante ou investigador.

O orçamento depende da complexidade das análises, do estado da base de dados, dos objetivos e dos entregáveis pretendidos. Cada pedido é avaliado individualmente.