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Se uma relação for encontrada entre duas variáveis, isto não significa que elas tem uma relação de causalidade. Este vídeo foi produzido por Jonathan Milhomens dos Santos Lima como parte das atividades desenvolvidas no Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE) em 2021, e usa como exemplo a relação que existe entre a criminalidade e o consumo de sorvetes.
Outros créditos:
Imagem: Kenya Aguirre by Pixabay
Música: Surf Shimmy by Kevin MacLeod
Link: https://incompetech.filmmusic.io/song/4448-surf-shimmy
License: https://filmmusic.io/standard-license
Conceitos fundamentais: a pergunta do estudo, desenhos de estudo. Variáveis. Estatística descritiva: medidas de tendência central e variabilidade, gráficos, histogramas, box plots. Correlação e coeficientes de correlação. Medidas de concordância para variáveis quantitativas e qualitativas. Noções de probabilidade: conceitos de probabilidade, probabilidade condicional. Distribuições discretas de probabilidade: Bernouli, binominal e Poisson. Distribuições contínuas de probabilidades: normal, t de Student, qui-quadrado e F de Snedecor. Métodos de amostragem. Distribuição amostral da média. Erro padrão: uso e interpretação. Diferença entre desvio padrão e erro padrão. Inferência estatística: estimação por intervalo e testes de hipóteses. Testes de hipóteses: tipos de erro, nível de significância, poder do teste. Estimação por ponto e por intervalos. Diferença entre duas médias: intervalos de confiança e testes de hipóteses. Inferências para uma proporção e para a diferença entre duas proporções. Testes de hipóteses que utilizam a distribuição qui-quadrado. Determinação do tamanho amostral. Discussão sobre evidência, significância estatística e significância clínica. Introdução à ANOVA (análise de variância). Métodos não paramétricos.
O objetivo da disciplina é oferecer aos estudantes uma introdução aos métodos bioestatísticos. A disciplina tem foco nas técnicas de estatística descritiva e inferencial, com ênfase na seleção adequada de ferramentas e interpretação de resultados. Ao final da disciplina, os estudantes devem estar aptos a:
Organizar, resumir e descrever dados qualitativos e quantitativos.
Diferenciar correlação e concordância.
Definir e diferenciar populações e amostras.
Definir e diferenciar parâmetros e estatísticas.
Interpretar uma variedade de testes de hipóteses.
Obter e interpretar intervalos de confiança para médias populacionais e proporções.
Escolher um método adequado para comparar proporções entre dois grupos.
Construir um intervalo de confiança 95% para a diferença entre médias populacionais.
Diferenciar significância estatística e significância clínica.
Conduzir análises estatísticas simples.