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Planejamento experimental

Planejar um estudo/experimento é uma das etapas mais importantes da análise estatística. O planejamento auxilia na tomada de decisões durante a coleta e tabulação dos dados e contempla desde a definição do problema e formulação de hipóteses até a escolha dos procedimentos de análise estatística dos resultados.

Análise descritiva

A análise descritiva é a etapa inicial de uma análise estatística. É classificada como estatística dedutiva ou exploratória ou seja, permite a descrição, organização e resumo do banco de dados, normalmente de forma gráfica, usando medidas de tendência central (média, mediana e moda), de dispersão (desvio padrão, erro padrão da média, variância, coeficiente de variação e amplitude) e frequências.

Teste de normalidade

Os testes de normalidade são utilizados para determinar se um conjunto de dados de uma determinada variável aleatória, obedece a uma distribuição normal ou não. A distribuição normal é a mais importante distribuição estatística e, apresenta-se em formato de sino, unimodal, simétrica em relação a sua média. Os testes de normalidade são responsáveis por guiar a análise estatística classificando as variáveis para análises paramétricas ou não paramétricas.

Testes paramétricos 

Os testes paramétricos são realizados após ter sido atendida as pressuposições da análise de variância, em que os dados apresentam distribuição normal pelos testes de normalidade, variâncias homogêneas e erros independentes, permitindo testar as Hipóteses (H0 e H1), previamente estabelecidas. Usualmente, os testes paramétricos são realizados com um ou mais fatores e pelo menos dois tratamentos. O teste mais utilizado é o F, obtido por meio da análise de variância realizada em diferentes tipos de delineamentos (Quadrado latino, inteiramente casualizado, blocos ao acaso e seus arranjos: fatorial, medidas repetidas no tempo, etc.). Após a análise de variância, as médias podem ser comparadas por meio de testes de comparação entre médias para obtenção das possíveis diferenças.

Testes não paramétricos 

Os testes não paramétricos são realizados em casos onde as pressuposições da análise de variância (distribuição normal, variâncias homogêneas e independência dos erros) não foram atendidas e, quando nenhuma transformação se aplica ao conjunto de dados. Nessas situações, a aplicação de testes não paramétricos é mais adequada, visto que na maioria dos casos os dados não são contínuos, sendo necessária a utilização de análise de variância e de comparação entre médias mais adequados a cada situação. O teste de Wilcoxon é o teste não paramétrico mais utilizado.

Analise de correlação

A análise de correlação é realizada para medir a intensidade da relação linear entre duas variáveis, podendo ser positiva ou negativa, dado pelo coeficiente de correlação. Os principais testes utilizados nessa análise são os de Pearson, Spearman e Kendall, os quais são aplicados de acordo com o resultado obtido no teste de normalidade.

Análise de regressão

A análise de regressão visa entender a influência de determinada variável sobre outra (como o comportamento de uma muda o comportamento de outra) por meio de um coeficiente de determinação. A relação entre duas ou mais variáveis pode ser realizada por meio de uma equação, as quais podem ser:
- lineares: a equação estima o valor esperado de Y (dependente) dado os valores de outras variáveis X (independente);
- quadráticas: a equação estima um ponto máximo ou mínimo de Y dado os valores de outras variáveis X;
- cúbicas: a equação estima um ponto máximo e um mínimo de Y dado os valores de outras variáveis X;
– múltipla: quando a variável Y é determinada por mais de uma variável X.
 

Análise multivariada

A análise multivariada é utilizada para analisar as variáveis de maneira conjunta, como uma análise exploratória dos dados, a qual apresenta uma visão mais global dos mesmos, prestando-se a gerar hipóteses e não tecer confirmação a respeito dos mesmos. A análise multivariada compreende principalmente análises de agrupamentos (engloba uma variedade de técnicas e algoritmos a fim de encontrar e separar objetos em grupos similares) e de componentes principais (possibilita investigar um grande número de dados a fim de identificar as medidas responsáveis pelas maiores variações entre os resultados sem perdas significativas das informações).

Revisão Sistemática

A revisão sistemática é uma forma de estudo secundário que utiliza uma metodologia bem definida para identificar, analisar e interpretar todas as evidências disponíveis a respeito de uma questão de pesquisa particular, de maneira imparcial e repetível. A sistematização na revisão tem como objetivo evitar vieses que ocorreriam em uma revisão não sistemática. Uma revisão sistemática pode ou não incluir a meta-análise e, quando não inclui, os estudos primários são integrados de forma sintetizada, mas sua integração não é combinada estatisticamente.

Meta-análise

A meta-análise possibilita uma melhor precisão na avaliação dos efeitos dos tratamentos e constitui uma ferramenta para unir resultados isolados, em busca de novas relações ainda não evidenciadas. Esse banco de dados pode ser constituído por dados brutos de pesquisas ou dados de trabalhos já publicados. Essas duas análises podem ser utilizadas de forma conjunta ou não, dependendo do objetivo proposto e do tipo de dados ao qual se propõe.

Consultorias

A ANALISA presta serviço de consultoria especializada a qual visa atender as mais variadas demandas dos nossos clientes com a flexibilidade que o dia-a-dia exige.

Cursos

Oferecemos uma grande variedade de cursos, tanto na forma presencial quanto on-line, com o objetivo de ensinar aos nossos alunos as mais importantes análises de dados, tudo isso de forma prática e objetiva. Na modalidade presencial a ANALISA vai até o cliente, o qual também tem a possibilidade de montar um curso personalizado de acordo com sua necessidade específica.






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