Curso de Estatística Não Paramétrica

Aula 1 • Revisão de Teste de Hipóteses

Revisa a lógica da hipótese nula e alternativa, valores p e tipos de erro. Ancora a inferência não paramétrica dentro da estrutura geral de teste de hipóteses.

Aula 2 • Escalas de Medição e Tipos de Dados

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

Aula 3 • Estruturas Paramétrica Versus Não Paramétrica

Contrasta as premissas distribucionais que fundamentam cada estrutura. Estabelece a justificativa central do capítulo para a escolha de métodos não paramétricos.

Aula 4 • Avaliando Premissas Distribucionais

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

Aula 1 • Teste de Kolmogorov-Smirnov para Uma Amostra

Usa a função de distribuição acumulada empírica para testar a aderência da distribuição. Oferece uma alternativa para dados contínuos à abordagem do teste qui-quadrado de aderência.

Aula 2 • O Teste dos Sinais

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

Aula 3 • Selecionando e Relatando Testes de Uma Amostra

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

Aula 4 • Teste Qui-Quadrado de Aderência

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

Aula 1 • Teste U de Mann-Whitney

Testa se duas amostras independentes vêm da mesma população usando somas de postos. Serve como a contraparte não paramétrica do teste t para amostras independentes.

Aula 2 • Tamanho do Efeito e Significância Prática

Apresenta 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 achados.

Aula 3 • Wilcoxon dos Postos Sinalizados para Dados Pareados

Aplica o procedimento dos postos sinalizados a delineamentos de pares combinados 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. Detecta diferenças na localização, dispersão e forma simultaneamente.

Aula 1 • Teste de Kruskal-Wallis

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

Aula 2 • Teste de Tendência de Jonckheere-Terpstra

Detecta alternativas ordenadas em k grupos independentes quando uma tendência direcional é hipotetizada. Adiciona poder estatístico direcional além do teste abrangente de Kruskal-Wallis.

Aula 3 • Escolhendo entre Procedimentos para K Amostras

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

Aula 4 • Comparações Pareadas Post-Hoc

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 V de Cramer e coeficiente de contingência. Estende a análise de associação a variáveis categóricas nominais e ordinais.

Aula 2 • Correlação de Postos de Spearman

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

Aula 3 • Relatando e Visualizando Associações

Aborda gráficos de dispersão, gráficos de postos e tabelas formatadas para resultados de associação. Garante que os alunos comuniquem os achados de forma clara e precisa.

Aula 4 • Correlações Parciais e Múltiplas por Postos

Controla variáveis de confusão dentro de estruturas de correlação baseadas em postos. Conecta a associação não paramétrica ao pensamento analítico multivariado.

Aula 1 • Tabelas de Contingência Dupla

Constrói e interpreta tabelas r × c para duas variáveis categóricas. Estabelece a base estrutural para todos os testes baseados em qui-quadrado deste capítulo.

Aula 2 • Teste Q de Cochran

Estende o teste de McNemar para três ou mais medições binárias relacionadas. Fornece o análogo categórico do teste de Friedman para desfechos dicotômicos.

Aula 3 • Testes de Tendência para Categorias Ordinais

Aplica o teste de Cochran-Armitage e relacionados para detectar tendência linear entre categorias ordenadas. Adiciona sensibilidade direcional além dos testes qui-quadrado abrangentes.

Aula 4 • Teste de McNemar para Proporções Pareadas

Testa a mudança em desfechos binários para dados categóricos pareados ou de medidas repetidas. Complementa o teste de Wilcoxon dos postos sinalizados para variáveis de resposta dicotômicas.

Aula 1 • Bootstrap para Correlação e Regressão

Faz bootstrap do rô de Spearman e de coeficientes de regressão para avaliar estabilidade e incerteza. Estende os métodos de reamostragem a contextos de associação e predição.

Aula 2 • Considerações Práticas em Reamostragem

Aborda número de iterações, custo computacional e implementação em software da reamostragem. Prepara os alunos para aplicar esses métodos de forma confiável em fluxos de trabalho analíticos reais.

Aula 3 • Testes de Permutação para Duas Amostras

Aplica a lógica de permutação a diferenças de média, mediana e soma de postos entre grupos. Reforça os conceitos de duas amostras do Capítulo 3 com uma perspectiva de reamostragem.

Aula 4 • Princípios do Teste de Permutação

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

Aula 1 • Análise de Sobrevivência de Kaplan-Meier

Estima funções de sobrevivência a partir de dados censurados de tempo até o evento de forma não paramétrica. Apresenta a ferramenta fundamental para análise não paramétrica de desfechos de sobrevivência.

Aula 2 • Testes Log-Rank e Relacionados de Sobrevivência

Compara curvas de sobrevivência entre grupos usando estatísticas de teste baseadas em postos. Conecta a análise de sobrevivência à estrutura mais ampla de comparação não paramétrica.

Aula 3 • Regressão e Suavização Não Paramétricas

Ajusta curvas de regressão flexíveis usando métodos polinomiais locais e splines. Estende a análise de regressão a relações não lineares sem premissas de forma funcional.

Aula 4 • Estimação por Densidade de Kernel

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