Curso de Estatística Não Paramétrica

Aula 1 • Revisão do Teste de Hipóteses

Revisita a lógica das hipóteses nula e alternativa, valores p e tipos de erro. Ancora a inferência não paramétrica no quadro geral do teste de hipóteses.

Aula 2 • Escalas de Medição e Tipos de Dados

Aborda as escalas nominal, ordinal, intervalar e de razão e as suas implicações analíticas. Liga o tipo de escala à seleção adequada do teste ao longo do curso.

Aula 3 • Quadros Paramétrico Versus Não Paramétrico

Contrasta os pressupostos distribucionais subjacentes a cada quadro. Estabelece a lógica central do capítulo para a escolha de métodos não paramétricos.

Aula 4 • Avaliação dos Pressupostos Distribucionais

Ensina ferramentas gráficas e formais para verificar a normalidade e a homogeneidade. Equipa os estudantes para diagnosticar quando os métodos não paramétricos são justificados.

Aula 1 • Teste de Kolmogorov-Smirnov para Uma Amostra

Utiliza a função de distribuição acumulada empírica para testar o ajustamento distribucional. Oferece uma alternativa para dados contínuos à abordagem de qualidade do ajustamento qui-quadrado.

Aula 2 • O Teste dos Sinais

Introduz o teste não paramétrico mais simples para uma amostra, baseado na lógica binomial. Estabelece o conceito de testar uma mediana populacional sem pressupostos distribucionais.

Aula 3 • Seleção e Relato de Testes para Uma Amostra

Orienta a tomada de decisão entre opções não paramétricas para uma amostra com base nas características dos dados. Aborda as convenções de relato no estilo APA para os resultados dos testes.

Aula 4 • Teste de Qualidade do Ajustamento Qui-Quadrado

Testa se as frequências observadas correspondem a uma distribuição teórica especificada. Conecta a análise de dados categóricos ao conjunto de ferramentas não paramétricas mais amplo.

Aula 1 • Teste U de Mann-Whitney

Testa se duas amostras independentes provêm da mesma população utilizando somas de postos. Serve como contrapartida não paramétrica do teste t para amostras independentes.

Aula 2 • Dimensão do Efeito e Significância Prática

Introduz a correlação bisserial por postos e medidas relacionadas para testes de duas amostras. Estabelece a ponte entre a significância estatística e a relevância prática dos resultados.

Aula 3 • Teste de Wilcoxon dos Postos Sinalizados para Dados Emparelhados

Aplica o procedimento dos postos sinalizados a designs de pares emparelhados ou medidas repetidas. Reforça a distinção entre estruturas amostrais independentes e dependentes.

Aula 4 • Teste de Kolmogorov-Smirnov para Duas Amostras

Compara as distribuições empíricas completas de duas amostras independentes. Deteta diferenças na localização, dispersão e forma simultaneamente.

Aula 1 • Teste de Kruskal-Wallis

Generaliza o teste de Mann-Whitney para k grupos independentes através da análise global dos postos. Serve como análogo não paramétrico da ANOVA de um fator.

Aula 2 • Teste de Tendência de Jonckheere-Terpstra

Deteta alternativas ordenadas entre k grupos independentes quando se hipotetiza uma tendência direcional. Adiciona potência direcional para além do teste ómnibus de Kruskal-Wallis.

Aula 3 • Escolha entre Procedimentos para K Amostras

Sintetiza os critérios de decisão para selecionar entre testes ómnibus e de tendência. Reforça a escolha correta do teste com base no tipo de design e na questão de investigação.

Aula 4 • Comparações Post-hoc Pareadas

Controla a taxa de erro familiar ao acompanhar um resultado significativo de Kruskal-Wallis. Aborda o teste de Dunn e ajustes do tipo Bonferroni para comparações múltiplas.

Aula 1 • Medidas para Associação Categórica

Aborda medidas baseadas no qui-quadrado, incluindo o V de Cramer e o coeficiente de contingência. Estende a análise de associação a variáveis categóricas nominais e ordinais.

Aula 2 • Correlação de Postos de Spearman

Mede a associação monótona correlacionando os postos de duas variáveis. Fornece a alternativa fundamental baseada em postos à correlação de Pearson.

Aula 3 • Relato e Visualização de Associações

Abrange diagramas de dispersão, gráficos de postos e tabelas formatadas para resultados de associação. Garante que os estudantes comunicam os resultados de forma clara e precisa.

Aula 4 • Correlações Parciais e Múltiplas por Postos

Controla variáveis de confusão em quadros de correlação baseados em postos. Estabelece a ponte entre a associação não paramétrica e o pensamento analítico multivariado.

Aula 1 • Tabelas de Contingência Bidimensionais

Constrói e interpreta tabelas r × c para duas variáveis categóricas. Estabelece a base estrutural para todos os testes baseados no qui-quadrado neste capítulo.

Aula 2 • Teste Q de Cochran

Estende o teste de McNemar a três ou mais medições binárias relacionadas. Fornece o análogo categórico do teste de Friedman para resultados dicotómicos.

Aula 3 • Testes de Tendência para Categorias Ordinais

Aplica os testes de Cochran-Armitage e relacionados para detetar tendência linear entre categorias ordenadas. Adiciona sensibilidade direcional para além dos testes qui-quadrado ómnibus.

Aula 4 • Teste de McNemar para Proporções Emparelhadas

Testa a mudança em resultados binários para dados categóricos emparelhados ou de medidas repetidas. Complementa o teste de Wilcoxon dos postos sinalizados para variáveis de resposta dicotómicas.

Aula 1 • Bootstrap para Correlação e Regressão

Aplica bootstrap ao rho de Spearman e a coeficientes de regressão para avaliar estabilidade e incerteza. Estende os métodos de reamostragem a contextos de associação e previsão.

Aula 2 • Considerações Práticas em Reamostragem

Aborda o número de iterações, o custo computacional e a implementação em software da reamostragem. Prepara os estudantes para aplicar estes métodos de forma fiável em fluxos de trabalho analíticos reais.

Aula 3 • Testes de Permutação para Duas Amostras

Aplica a lógica de permutação a diferenças de médias, medianas e somas de postos entre grupos. Reforça os conceitos de duas amostras do Capítulo 3 com uma perspetiva de reamostragem.

Aula 4 • Princípios dos Testes de Permutação

Deriva a distribuição nula através da permutação exaustiva ou aleatória dos dados observados. Estabelece a base lógica para toda a inferência baseada em reamostragem.

Aula 1 • Análise de Sobrevivência de Kaplan-Meier

Estima funções de sobrevivência a partir de dados de tempo-até-evento censurados de forma não paramétrica. Introduz a ferramenta fundamental para a análise não paramétrica de resultados de sobrevivência.

Aula 2 • Teste de Log-Rank e Testes de Sobrevivência Relacionados

Compara curvas de sobrevivência entre grupos utilizando estatísticas de teste baseadas em postos. Conecta a análise de sobrevivência ao quadro de comparação não paramétrica mais amplo.

Aula 3 • Regressão Não Paramétrica e Suavização

Ajusta curvas de regressão flexíveis utilizando métodos de polinómios locais e splines. Estende a análise de regressão a relações não lineares sem pressupostos de forma funcional.

Aula 4 • Estimação de Densidade por Kernel

Estima densidades de probabilidade contínuas sem assumir uma forma paramétrica. Fornece uma descrição distribucional flexível para além de histogramas e diagramas de caixa.