Estatística Aplicada
Objectives
No final desta unidade curricular os alunos devem ser capazes de: 1.Aplicar os princípios fundamentais da estatística no delineamento de projectos de investigação. 2.Calcular, interpretar e sumariar os resultados da estatística descritiva e análise exploratória de dados para fins de publicações científicas. 3.Calcular e interpretar intervalos de confiança. 4.Determinar o tamanho da amostra atendendo à inferênciaestatística. 5.Validar os pressupostos dos testes de hipóteses paramétricos e não -paramétricos para amostras independentes e emparelhadas. 6.Conhecer alguns modelos lineares generalizados, dando ênfase a aplicação dos modelos de regressão linear e logística no programa estatístico. 7.Conhecer os princípios básicos e as aplicações da Estatística Bayesiana. 8.Calcular e interpretar as principais medidas da validação de testes de diagnóstico
General characterization
Code
5789106
Credits
4
Responsible teacher
Luzia Augusta Pires Gonçalves
Hours
Weekly - Available soon
Total - Available soon
Teaching language
Português
Prerequisites
Available soon
Bibliography
Teaching method
Available soon
Evaluation method
Available soon
Subject matter
I. A importância da Estatística nos protocolos de investigação. Objectivos e questões de investigação: qual as variáveis e qual o tratamento estatístico a efectuar futuramente. Métodos de amostragem probabilísticos. II. Estatística descritiva e análise exploratória de dados para variáveis quantitativas e qualitativas. III. Introdução à inferência estatística clássica: Intervalos de confiança para valores médios e proporções. Métodos de Wilson, Agresti-Coull, Jeffreys e Clopper-Pearson como métodos alternativos ao Método de Wald para proporções. Conceitos de testes de hipóteses. O tamanho amostral em função da inferência a realizar. IV. Testes paramétricos e não-paramétricos para amostrasindependentes e correlacionadas. V. Correlação Linear. VI. Introdução aos modelos lineares generalizados: a regressão linear e a regressão logística. VII. Estatística Bayesiana: conceitos básicos e aplicações em Saúde. VIII. Validação de testes de diagnóstico:estatística clássica versus estatística Bayesiana.