Explicações de Estatística Aplicada

Compreenda os principais conceitos estatísticos e aprenda a organizar, resumir e interpretar diferentes tipos de dados.

Conteúdos possíveis:

• População, amostra e tipos de variáveis;
• Escalas de medida;
• Tabelas de frequências;
• Medidas de tendência central;
• Medidas de dispersão;
• Distribuições estatísticas;
• Construção e interpretação de gráficos;
• Introdução à probabilidade;
• Distribuição normal e outras distribuições;
• Interpretação de resultados descritivos.

Aprenda a selecionar e interpretar testes estatísticos adequados a diferentes objetivos de investigação.

Conteúdos possíveis:

• Estimação e intervalos de confiança;
• Formulação de hipóteses estatísticas;
• Significância estatística e p-valor;
• Erros do tipo I e II;
• Potência estatística;
• Tamanho do efeito;
• Avaliação de pressupostos;
• Testes t de Student;
• Análise de variância (ANOVA);
• Testes não paramétricos;
• Testes de associação e independência;
• Interpretação e apresentação dos resultados.

As explicações procuram esclarecer não apenas como executar os testes, mas também quando são adequados e como interpretar corretamente os resultados obtidos.

Compreenda as relações entre variáveis e os principais fundamentos dos modelos estatísticos preditivos.

Conteúdos possíveis:

• Correlação de Pearson e Spearman;
• Interpretação de coeficientes de correlação;
• Regressão linear simples;
• Regressão linear múltipla;
• Regressão logística;
• Interpretação de coeficientes;
• Variáveis preditoras e dependentes;
• Avaliação de pressupostos;
• Qualidade e ajustamento dos modelos;
• Interpretação dos resultados preditivos.

Aprenda os principais conceitos relacionados com a análise de escalas, a estrutura fatorial e a avaliação de instrumentos.

Conteúdos possíveis:

• Fundamentos da psicometria;
• Fiabilidade e consistência interna;
• Alfa de Cronbach e ómega de McDonald;
• Análise Fatorial Exploratória (AFE);
• Interpretação de cargas fatoriais;
• Comunalidades e variância explicada;
• Rotação de fatores;
• Análise Fatorial Confirmatória (AFC);
• Índices de ajustamento;
• Validade convergente e discriminante;
• Interpretação dos resultados psicométricos.

Compreenda os fundamentos de modelos estatísticos mais complexos, incluindo relações diretas, indiretas e condicionais entre variáveis.

Conteúdos possíveis:

• Modelos de mediação;
• Efeitos diretos e indiretos;
• Modelos de moderação;
• Interações entre variáveis;
• Introdução à Modelação de Equações Estruturais;
• Modelos de medida;
• Modelos estruturais;
• CB-SEM e PLS-SEM;
• Interpretação de coeficientes e efeitos;
• Avaliação dos principais indicadores dos modelos.

Para projetos que necessitem do desenvolvimento e avaliação de modelos estruturais completos, consulte também o serviço de Modelação de Equações Estruturais (SEM).

A escolha das técnicas estatísticas depende das decisões metodológicas tomadas durante o planeamento do estudo.

Conteúdos possíveis:

• Questões e objetivos de investigação;
• Formulação de hipóteses;
• Identificação e operacionalização de variáveis;
• Desenhos de investigação;
• Estratégias de amostragem;
• Dimensão da amostra;
• Construção de questionários;
• Planeamento da recolha de dados;
• Definição do plano de análise estatística;
• Articulação entre metodologia e resultados.

Uma das dificuldades mais frequentes na aprendizagem de estatística é compreender os resultados apresentados pelos programas.

Podemos trabalhar:

• Leitura e interpretação de tabelas;
• Interpretação de gráficos;
• Coeficientes estatísticos;
• Valores de significância;
• Intervalos de confiança;
• Medidas de tamanho do efeito;
• Resultados de regressões;
• Resultados de análises fatoriais;
• Resultados de modelos estruturais;
• Apresentação de resultados segundo normas APA.

As sessões podem utilizar outputs de exercícios, exemplos de aprendizagem ou análises realizadas pelo próprio participante.

As explicações também podem ser orientadas para a preparação de exames, frequências e avaliações de unidades curriculares de estatística.

O acompanhamento pode incluir:

• Revisão dos conteúdos programáticos;
• Esclarecimento de conceitos teóricos;
• Resolução orientada de exercícios;
• Interpretação de enunciados;
• Seleção de testes estatísticos;
• Interpretação de tabelas e gráficos;
• Preparação de exercícios práticos em software;
• Revisão das principais dificuldades identificadas.

O conteúdo e a profundidade das sessões são adaptados ao programa da disciplina e ao nível de conhecimentos do estudante.

Sim. As explicações são realizadas online e adaptadas às necessidades individuais de cada estudante, investigador ou profissional.

O acompanhamento pode ser realizado independentemente da localização geográfica.

Sim. Pode solicitar uma sessão pontual para esclarecer dúvidas sobre um conceito, teste estatístico, técnica de análise ou interpretação de resultados.

Também é possível organizar um acompanhamento com várias sessões, quando os conteúdos exigem maior aprofundamento.

Não. As explicações podem começar pelos conceitos fundamentais ou incidir sobre técnicas avançadas, consoante o nível de conhecimentos e os objetivos de aprendizagem.

Sim. As sessões podem incluir demonstrações práticas e interpretação de resultados em diferentes ferramentas estatísticas.

A escolha do software depende dos conteúdos que pretende aprender e dos recursos disponíveis.

Sim, quando o objetivo é compreender os procedimentos estatísticos e interpretar os resultados.

Se necessitar da realização de uma análise completa, poderá ser mais adequado o serviço de consultoria ou análise estatística.

Sim. As sessões podem ser organizadas para rever conteúdos programáticos, resolver exercícios e esclarecer dúvidas antes de exames e avaliações.

O valor depende da duração, dos conteúdos e das necessidades de preparação da sessão.

Entre em contacto e indique os temas que pretende trabalhar para receber informações sobre as condições disponíveis.