Análise de Dados com R
Descrição
A estatística e a análise de dados quantitativa é hoje em dia uma realidade incontornável em todos os campos científicos e em todas as empresas. Entender a realidade, detetar padrões e decifrar resultados encontram na estatística, na análise de dados e nos modelos de equações estruturais ferramentas poderosas. Por seu lado, no mercado complexo e competitivo dos softwares de análise de dados, o R vem-se afirmando como o software de referência pela flexibilidade de ser open source e pelo facto de ser gratuito.
Neste conjunto de dois cursos, que podem ser frequentados separadamente, encontrará uma introdução completa à análise de dados com recurso a R, começando pela utilização do próprio software e da estatística básica até aos modelos de path analysis e aos modelos de equações estruturais.
Destinatários
Investigadores, docentes e estudantes do ensino superior. Quadros superiores de empresas e especialistas de todas as áreas, particularmente estudos de mercado e sondagens, marketing, etc.
Objetivos do curso
Curso 1 - Estatística Descritiva e Inferencial
- Aprender a usar o R, nos seus diferentes módulos e funcionalidades.
- Capacitar para a condução de estatística descritiva, estatística inferencial e testagem de hipóteses com recurso a R.
Curso 2 - Modelos de Equações Estruturais
- Compreender o contexto, objetivos da cirtda path analysis e dos modelos de equações estruturais
- Capacitar para o desenvolvimento e teste de modelos de path analysis equações estruturais.
Percurso de aprendizagem
Curso 1 - Estatística Descritiva e Inferencial (15h)
1.Introdução à programação em R
2.Estatística Descritiva e Gráfica
3.Inferência Estatística
3.1.Fundamentos de Testes de Hipóteses
3.2.Métodos paramétricos (amostras independentes e emparelhadas)
3.2.1.Testes t-student e ANOVA (one-way; medições repetidas; two-way)
3.2.2.Testes post-hocs
3.3.Métodos não-paramétricos
3.3.1. Mann-Whitney; Wilcoxon-Mann-Whitney; Friedman; Kruskal-Wallis, χ2
3.3.2. Post-hoc tests
2. Modelos Lineares Generalizados
2.1. Regressão Linear
2.2. Regressão Logistica
2.3. Regressão Multinomial
2.4. Regressão Ordinal
Curso 2 - Modelos de Equações Estruturais (15h)
3. Análise de Equações Estruturais
3.1. Fundamentos teóricos
3.2. Modelos de Path Analysis
3.3. Análise Fatorial Confirmatória
3.4. Modelo Geral de Equações Estruturais
Estratégia pedagógica
Exposições teóricas apoiadas em meios audio-visuais. Exemplos hands-on com dados reais, programação e Análise em R / Jamovi.
Equipa pedagógica
Jorge Sinval (Curso 1- Estatística Descritiva e Inferencial)
Jorge Sinval é um psicometrista que trabalha como professor assistente convidado na ISCTE Business School do Iscte - Instituto Universitário de Lisboa, na Universidade de São Paulo, e no ISPA - Instituto Universitário de Ciências Psicológicas, Sociais e da Vida. Ensina análise estatística, psicometria, desenho de investigação e análise de dados nos diferentes ciclos de estudos (licenciatura, mestrado e doutoramento). É investigador (membro integrado) na Business Research Unit (ISCTE-IUL), colaborador no William James Center for Research (ISPA), e investigador no centro de pesquisa "Psicologia Organizacional e do Trabalho" (Universidade de São Paulo). Tem duplo doutoramento pela Universidade de São Paulo (Doutor em Ciência) e pela Universidade do Porto (Doutor em Psicologia).
Marta Castel-Branco (Curso 1 - Estatística Descritiva e Inferencial)
Marta Castel-Branco é licenciada em Ciências Psicológicas e mestre em Psicologia Comunitária pelo ISPA – Instituto Universitário, e mestre em Bioestatística pela Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa. Dá aulas no ISPA e na Escola Superior de Comunicação Social do Instituto Politécnico de Lisboa, de análise estatística, desenho de investigação e análise de dados (licenciatura e mestrado). É estudante do doutoramento em Psicologia no ISPA e membro integrado não doutorado do APPsyCI – Applied Psychology Research Center Capabillities & Inclusion.
João Marôco (Curso 2 - Modelos de Equações Estruturais)
João Marôco é Professor Catedrático de Estatística no ISPA, onde ensina estatística, análise de dados e métodos de investigação. De 2014 a 2018 foi membro da direção do IAVE (Instituto de Avaliação Educativa) onde coordenou os programas PISA, TIMSS, TIMSS Advanced, PIRLS, e ICILS, bem como os projetos piloto de e-Assessment. É autor/coautor de mais de 420 artigos científicos nas áreas da Biologia, Estatística, Psicometria e educação, e de quatro manuais de Estatística, Psicometria e Análise com Equações Estruturais. O Professor Marôco tem produzido um trabalho extenso na adaptação transcultural, validação e criação de escalas psicométricas, com enfase no Burnout e Envolvimento Académico de Estudantes. De acordo como o Google Scholar, o seu trabalho académico foi citado mais de 40.000 vezes (H=70, Scopus H=45) sendo um dos autores portugueses mais citado no campo da estatística e psicometria.
Coordenação
João Marôco