Curso de Spss

Aula 1 • Navegando pela Interface do SPSS

Aborda as principais janelas, menus e barras de ferramentas no SPSS. Estabelece familiaridade espacial necessária para todas as operações subsequentes.

Aula 2 • Salvando e Gerenciando Arquivos SPSS

Explica os formatos de arquivo SPSS e as melhores práticas para organização de arquivos. O gerenciamento confiável de arquivos dá suporte à reprodutibilidade em todos os projetos do curso.

Aula 3 • Configurando a Visualização de Variáveis

Ensina a definição de variáveis, incluindo nome, rótulo, valores e códigos de valor ausente. A configuração adequada garante a rotulagem correta da saída ao longo do curso.

Aula 4 • Compreendendo Tipos de Dados e Mensuração

Define os níveis de mensuração nominal, ordinal e de escala e seu papel na análise. A classificação correta evita erros em procedimentos estatísticos posteriores.

Aula 1 • Detectando e Corrigindo Outliers

Usa boxplots e estatística descritiva para localizar valores extremos. As decisões sobre outliers afetam diretamente a precisão das médias e das estimativas de regressão.

Aula 2 • Mesclando e Reestruturando Conjuntos de Dados

Aborda adição de casos, adição de variáveis e transposição entre formatos largo e longo. A reestruturação possibilita a análise de dados longitudinais e de múltiplas fontes.

Aula 3 • Classificando, Selecionando e Filtrando Casos

Demonstra a classificação de linhas e a aplicação de filtros de caso para análise de subgrupos. A análise seletiva é essencial para comparar grupos e validar pressupostos.

Aula 4 • Identificando e Lidando com Dados Ausentes

Aborda a detecção de valores ausentes e estratégias para lidar com eles. Aborda uma questão universal de qualidade de dados que afeta todos os tipos de análise.

Aula 1 • Explorando Distribuições com o Explore

Usa o procedimento Explore para produzir diagramas de ramo e folhas, boxplots e testes de normalidade. A avaliação da normalidade informa a escolha entre testes paramétricos e não paramétricos.

Aula 2 • Tabelas de Contingência e Tabulação Cruzada

Constrói tabelas de contingência com percentuais de linha, coluna e total para relações categóricas. Estabelece as bases para o teste qui-quadrado apresentado no próximo capítulo.

Aula 3 • Criando Gráficos no Construtor de Gráficos SPSS

Apresenta o Construtor de Gráficos para histogramas, gráficos de barras e gráficos de dispersão. As habilidades de visualização dão suporte tanto à exploração quanto ao relato profissional.

Aula 4 • Frequências e Resumos Descritivos

Gera tabelas de frequência e medidas de tendência central para variáveis categóricas e contínuas. Fornece o resumo básico que todo relatório de análise exige.

Aula 1 • Alternativas Não Paramétricas

Apresenta os testes de Mann-Whitney, Wilcoxon e Kruskal-Wallis para dados não normais. Fornece opções válidas quando os pressupostos paramétricos não podem ser atendidos.

Aula 2 • Testes Qui-Quadrado para Dados Categóricos

Aplica testes qui-quadrado de aderência e independência a variáveis categóricas. Conecta-se às habilidades de tabulação cruzada desenvolvidas no capítulo anterior.

Aula 3 • ANOVA de Um Fator e Testes Post Hoc

Compara médias entre três ou mais grupos usando ANOVA de um fator com comparações post hoc. Estende a lógica do teste t para designs com múltiplos grupos sem inflar as taxas de erro.

Aula 4 • Testes t para Amostras Independentes e Pareadas

Executa testes t para comparação de médias de dois grupos com amostras independentes e relacionadas. Aborda o teste de Levene para variâncias iguais como uma verificação de pressuposto necessária.

Aula 1 • Gráficos de Dispersão e Relações Lineares

Usa gráficos de dispersão com linhas de ajuste para avaliar visualmente a linearidade antes da regressão. A inspeção visual é a primeira verificação de pressuposto para análise de regressão.

Aula 2 • Executando Regressão Linear Simples

Executa regressão linear simples e interpreta coeficientes, R-quadrado e o teste F. Estabelece o fluxo de trabalho de regressão usado no capítulo de regressão múltipla.

Aula 3 • Verificação de Pressupostos da Regressão

Examina gráficos de resíduos, normalidade dos erros e homocedasticidade para regressão simples. Violações de pressupostos identificadas aqui orientam estratégias de remediação em capítulos avançados.

Aula 1 • Métodos de Seleção de Variáveis

Compara os métodos Enter, Stepwise, Forward e Backward e suas compensações. A escolha do método afeta a parcimônia do modelo e a generalizabilidade.

Aula 2 • Construindo Modelos de Regressão Múltipla

Adiciona múltiplos preditores ao arcabouço da regressão e interpreta coeficientes parciais. Compreender os efeitos parciais é central para controlar fatores de confusão.

Aula 3 • Codificação Dummy de Preditores Categóricos

Cria variáveis dummy para incluir preditores nominais em modelos de regressão. A codificação adequada permite que os efeitos dos grupos categóricos sejam estimados e interpretados.

Aula 4 • Diagnóstico de Regressão e Casos Influentes

Identifica observações influentes usando as estatísticas d de Cook, alavancagem e DFBeta. Remover ou ajustar casos influentes melhora a estabilidade e a validade do modelo.

Aula 1 • ANOVA Mista: Fatores Entre e Intra-Sujeitos

Combina fatores entre-sujeitos e intra-sujeitos em um único modelo. Designs mistos são comuns em pesquisas longitudinais e experimentais.

Aula 2 • ANOVA de Medidas Repetidas de Um Fator

Analisa designs intra-sujeitos onde os mesmos participantes são medidos múltiplas vezes. O teste de esfericidade e sua correção são requisitos únicos dos designs de medidas repetidas.

Aula 3 • ANOVA Fatorial de Dois Fatores

Testa os efeitos principais e as interações de dois fatores independentes simultaneamente. A interpretação da interação é a habilidade-chave que distingue a ANOVA fatorial da ANOVA de um fator.

Aula 4 • MANOVA: Múltiplas Variáveis Dependentes

Estende a ANOVA para testar simultaneamente diferenças entre grupos em múltiplos desfechos. A MANOVA controla o erro familiar quando várias variáveis dependentes estão teoricamente relacionadas.

Aula 1 • Regressão Logística Binária

Modela a probabilidade de um desfecho binário usando regressão logística com razões de chances. Estende as habilidades de regressão para variáveis dependentes categóricas comuns na pesquisa aplicada.

Aula 2 • Análise Fatorial Exploratória

Reduz um grande conjunto de variáveis a fatores subjacentes usando componentes principais e métodos fatoriais comuns. A análise fatorial é fundamental para o desenvolvimento e validação de escalas.

Aula 3 • Análise de Confiabilidade com Alfa de Cronbach

Avalia a consistência interna de escalas de múltiplos itens usando alfa de Cronbach e estatísticas de item. A evidência de confiabilidade é exigida antes que os escores da escala sejam usados em análises posteriores.

Aula 4 • Usando Sintaxe SPSS para Reprodutibilidade

Escreve e executa sintaxe SPSS para automatizar e documentar fluxos de trabalho analíticos. A análise baseada em sintaxe garante reprodutibilidade e eficiência para projetos grandes ou repetidos.