O objetivo principal das aulas é você VISUALIZAR conceitos estatísticos e ter uma boa ideia do que você está fazendo.
Antes de correr, é preciso caminhar. Por isso, utilizo exemplos simples para você firmar os conceitos e se sentir confortável. Depois vamos complicando.
Eu diria que são aulas úteis para quem está meio perdido(a) com estatística acadêmica ou para quem está começando a trabalhar com dados. Não é pra aprender a falar bonito nem pra resolver questões de concurso (tem gente melhor pra isso). É pra visualizar o que você está dizendo, para entender o que você está fazendo em vez de apenas repetir palavras complicadas.
Não sei tudo, longe disso, mas dou aulas bem boas, com exemplos didáticos e exercícios compreensíveis, sobre os seguintes temas:
Estatística descritiva
- Média, Mediana, Moda
- Medidas de dispersão: desvio padrão e variância
- Histogramas e boxplots
- Distribuições
- Distribuição uniforme
- Distribuição normal
- Distribuição em U
- Distribuição t
- Escore Z
- Teste Z
Estatística Inferencial
- População vs Amostra
- Parâmetro vs Estatística
- Intervalo de confiança. Um dos conceitos mais mal nomeados da estatística
- Nível de confiança
- Nível de significância
- Teorema do Limite Central
- Valor p (p-value). Todos falam dele, mas muitos não sabem onde ele está. Onde está?
- Teste t de Student
- ANOVA – Análise de Variâncias.
- Regressão linear
- Regressão linear multifatorial
- Mediação
- Moderação
Inferência Causal
- Correlação vs Causalidade
- Problema fundamental da inferência causal
- Ensaio Controlado Randomizado – Randomized Controlled Trial – RCT
- Séries Temporais Interrompidas – Interrupted Time Series – ITS
- Regressões Descontínuas – Regression Discontinuity Design – RDD
- Diferenças-em-Diferenças – Difference-in-Differences – DiD
- Controle Sintético
Não precisa saber nenhum software! Usaremos recursos muito básicos de R ou Jamovi ou Excel. Nada que não seja possível aprender muito rápido.