Análise de causalidade com o SPSS

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Análise de causalidade com o SPSS

A estatística experimental é a base da pesquisa explicativa. Assim, o objetivo do curso é explorar métodos para análise de dados de pesquisas experimentais/explicativas/causais com o software IBM® SPSS® - Statistical Package for the Social Sciences. Uma síntese do conteúdo programático é a análise de variância na forma fatorial e multivariada. Cada método é trabalhado com base nos critérios, nos procedimentos e na interpretação dos resultados. O curso é ministrado 100% em vídeo no idioma Português – Brasil. Os bancos de dados, exercícios práticos e materiais de apoio são disponibilizados como download para que o aluno também possa utilizá-los em tempo real.

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Este curso possui certificado de conclusão.

carga horária

25h

acesso

180 dias

criado em

09/05/2017

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Conteúdo programático:

APRESENTAÇÃO
→ Introdução ao SPSS;
→ Cadastro de variáveis;
→ Organização das atividades.

MÓDULO I – ANÁLISE DE VARIÂNCIA COM UM FATOR
Tópico 01 - Variância de uma variável aleatória:
→ Simetria e curtose;
→ Intervalo de confiança;
→ Teste de Kolmogorov-Smirnov;
→ Probabilidade de erro;
→ Teste t de Student para uma amostra.
Tópico 02 – Variância com controle paralelo:
→ Fator fixo dicotômico;
→ Variáveis independente e dependente;
→ Homogeneidade de variâncias;
→ Teste de Levene;
→ Teste t de Student para amostras independentes.
Tópico 03 – Variância com autocontrole:
→ Grupo de estudo;
→ Medida repetida;
→ H0 e H1;
→ Diferença média;
→ Teste t de Student para amostras relacionadas.
Tópico 04 - Variância com um fator inter-sujeitos:
→ Fator fixo politômico;
→ ANOVA de um fator;
→ Estatística F;
→ Post hoc de Tukey;
→ Subconjuntos homogêneos.
Tópico 05 - Variância com um fator intra-sujeitos:
→ ANOVA de medidas repetidas;
→ Esfericidade de Mauchly;
→ Rastreamento de Pillai;
→ Post hoc de Bonferroni;
→ Médias marginais estimadas.

MÓDULO II – ANOVA COM DOIS OU MAIS FATORES
Tópico 06 - ANOVA com dois ou mais fatores inter-sujeitos:
→ MLG univariado;
→ Níveis combinados;
→ Formas de interação;
→ Estatística Z de K-S fatorial;
→ Gráfico de médias.
Tópico 07 - ANOVA com dois ou mais fatores intra-sujeitos:
→ Modelo linear geral;
→ ANOVA fatorial de medidas repetidas;
→ Teste post hoc fatorial;
→ Estatística W de Mauchly fatorial;
→ Gráfico de médias com interação.
Tópico 08 - ANOVA com dois ou mais fatores em desenho misto:
→ MLG misto;
→ Fatores inter-sujeitos + intra-sujeitos;
→ Teste post hoc para desenho misto;
→ Subconjuntos HSD de Tukey;
→ Gráfico de médias marginais estimadas.
Tópico 09 - ANOVA fatorial com efeitos fixos e aleatórios:
→ Modelo I;
→ Modelo II;
→ Modelo III;
→ Modelo corrigido;
→ Efeito combinado.
Tópico 10 - ANOVA fatorial com modelo personalizado:
→ Níveis balanceados;
→ Níveis não-balanceados;
→ Efeitos principais;
→ Termos tipo I e tipo II;
→ Modelo fatorial completo.

MÓDULO III – ANÁLISE DE VARIÂNCIA MULTIVARIADA
Tópico 11 - Análise univariada com covariável:
→ MLG com covariável;
→ Método ANCOVA;
→ ANOVA + regressão linear;
→ Relação linear direta;
→ Controle de influência.
Tópico 12 - Análise multivariada de variância:
→ MLG multivariado;
→ Método MANOVA;
→ Lambda de Wilks;
→ Teste post hoc DMS;
→ Gráfico de perfil.
Tópico 13 - Análise multivariada com covariável:
→ ANCOVA + MANOVA;
→ Método MANCOVA;
→ Estatística F de Wilks;
→ Teste post hoc pairwise;
→ Barras de erro com IC.
Tópico 14 - Variância com um fator em bloco:
→ Análise estratificada;
→ Fator fixo controlado;
→ Fator fixo manipulado;
→ Contraste simples;
→ Teste post hoc com matriz K.
Tópico 15 - Variância com mais de um fator em bloco:
→ MLG com bloco;
→ Efeito em bloco;
→ Bloco incompleto;
→ Bloco completo;
→ Modelo não-saturado.

MÓDULO IV – DESENHOS EXPERIMENTAIS CLÁSSICOS
Tópico 16 - Desenho de bloco completo randomizado (DBCR):
→ Grupos aleatórios;
→ Variabilidade explicada;
→ Soma dos quadrados;
→ Graus de liberdade;
→ Quadrado médio.
Tópico 17 - Desenho de bloco quadrado latino (DBQL):
→ Réplicas e repetições;
→ Desenho quadrado;
→ Quadrado 3x3, 4x4 e 5x5;
→ Quadrado incompleto;
→ Erro padronizado.
Tópico 18 - Desenho fatorial completamente aleatório:
→ Experimento ao azar;
→ Experimento fatorial;
→ Método 2x2;
→ Médias marginais;
→ Melhor combinação.
Tópico 19 - Desenho fatorial em bloco aleatório:
→ Fator bloco;
→ Controle intrínseco;
→ Fator independente;
→ Nível de influência;
→ Estatística F corrigida.
Tópico 20 - Desenho fatorial em quadrado latino:
→ II fator intrínseco;
→ II fator extrínseco;
→ II fator bloco;
→ MLG personalizado;
→ Quadrado incompleto.

ENCERRAMENTO
→ Conclusão do curso;
→ Lista de referências.
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Conheça
o responsável:

Leandro Smouter

Graduado em Educação Física pela UNICENTRO - Universidade Estadual do Centro-Oeste. Mestrando em Desenvolvimento Comunitário pela UNICENTRO. Possui experiência como auxiliar administrativo e conhecimento profissional na área de informática.

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Wagner O.

Avaliação geral do curso:


Módulos & aulas

Módulo 1: Análise de variância com um fator:

Módulo 2: ANOVA com dois ou mais fatores:

Módulo 3: Análise de variância multivariada:

Módulo 4: Desenhos experimentais clássicos:

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Avaliação dos alunos:

Avaliação média

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