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Alexandre Leoneti

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Estatística não-paramétrica para a tomada de decisão

Universidade de São Paulo

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Os testes estatísticos não-paramétricos são métodos que têm maior relevância nas ciências sociais aplicadas, pois permitem trabalhar com pequenas amostras ou amostras das quais não se tenha certeza de que sejam provenientes de população com distribuição normal, assumindo poucas hipóteses sobre a distribuição de probabilidade da população. Estes testes são adequados para apoiar a tomada de decisão dentro das organizações em situações nas quais não seja atendido algum dos requisitos para a aplicação dos testes estatísticos paramétricos, como o teste Z, o teste T, e o teste F de análise de variância – ANOVA, que dependem: (i) da condição de a amostra ter sido extraída de uma população distribuída de acordo com distribuição normal (de Gauss); (ii) da escala de medida da variável aleatória ser contínua; e (iii) do tamanho da amostra ser maior do que 30 observações. Neste sentido, este curso irá abordar as principais técnicas não-paramétricas incluindo: testes de hipótese não-paramétricos para uma amostra, duas ou mais amostras relacionadas, duas ou mais amostras independentes e suas aplicações. Ao terminar o curso, você terá aumentado significativamente seu repertório de técnicas estatísticas com base nestes testes não-paramétricos para o adequado apoio a tomada de decisão.

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É recomendado algum conhecimento em estatística, principalmente com relação à testes de hipóteses

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What you will learn

Distinguir e justificar o uso de testes paramétricos e não-paramétricos
Listar e escolher entre as técnicas estatísticas não paramétricas
Aplicar diferentes testes de acordo com as características e tamanho da amostra
Interpretar resultados de testes não-paramétricos

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Instructor

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Alexandre Leoneti

Prof. Dr.

Administração de Empresas

11,322 Learners

1 Course

Offered by

Universidade de São Paulo

Criada em 1934, a Universidade de São Paulo é uma das mais importantes instituições de ensino superior e pesquisa do Brasil, responsável por uma proporção significativa dos títulos de Mestrado e Doutorado do país. A USP é reconhecida por sua busca pela excelência no ensino e na pesquisa, e por sua contribuição para o avanço da ciência e da tecnologia. A USP é uma universidade pública, mantida pelo estado de São Paulo, e seus campi estão distribuídos por oito cidades, além de Unidades de Ensino, Museus e Centros de Pesquisa situados em outros municípios.

Syllabus - What you will learn from this course

Content Rating96%(1,756 ratings)

Week1

Week 1

1 hour to complete

SOBRE O CURSO

O teste de hipóteses é uma das principais ferramentas para inferência estatística. Este tipo de ferramenta de apoio à tomada de decisão permite testar hipóteses que são construídas a partir de evidências amostrais para confrontar a população da qual foi extraída. Muito utilizado em diferentes áreas do conhecimento, sua aplicação possui uma estrutura comum, apesar de requerer adaptações operacionais para aplicação em problemas que envolvem diferentes tipos de variáveis, com tamanho de amostra grandes ou pequenos e para quando conhecemos ou não a distribuição da variável na população. Ao final deste curso espera-se que você possa descrever a estrutura dos testes paramétricos e não-paramétricos, listar quais são os testes de hipóteses não-paramétricos mais importantes, aplicar o teste não-paramétrico mais adequado para cada situação, e interpretar resultados e tomar decisões.

1 hour to complete

4 videos (Total 15 min), 2 readings, 1 quiz

4 hours to complete

ESTRUTURA DOS TESTES DE HIPÓTESES

4 hours to complete

9 videos (Total 55 min), 6 readings, 11 quizzes

9 videos

Tipos de variáveis4mAmostra vs. população3mAmostras grandes (n>30)7mAmostras dependentes e independentes3mEstabelecendo as hipóteses nula e alternativa4mRejeitando, ou não, a hipótese nula5mTeste de hipóteses para média com desvio padrão conhecido (teste z)11mTeste de hipóteses para média com desvio padrão não-conhecido (teste t)5mTeste de hipóteses para proporções8m

6 readings

Distribuição normal (de Gauss)10mOutros tipos de distribuição10mCálculo do tamanho da amostra10mGrau de confiança (nível de significância)10mEstabelecendo o grau de confiança5mDefinindo a região de rejeição e sua probabilidade15m

11 practice exercises

Tipos de variáveis5mDistribuição normal (de Gauss)10mAmostra vs. População10mCálculo do tamanho da amostra10mAmostras grandes (n>30)10mAmostras dependentes e independentes10mEstabelecendo as hipóteses nula e alternativa5mGrau de confiança (nível de significância)5mEstabelecendo grau de confiança5mRejeitando, ou não, a hipótese nula15mUma breve revisão10m

Week2

Week 2

4 hours to complete

TIPOS DE TESTES DE HIPÓTESES NÃO-PARAMÉTRICOS

4 hours to complete

3 videos (Total 12 min), 4 readings, 6 quizzes

3 videos

Testes paramétricos vs. não-paramétricos2mTestes de hipóteses não-paramétricos para uma amostra4mTestes de hipóteses não-paramétricos para duas amostras5m

4 readings

Testes paramétricos vs. não-paramétricos20mTeste qui-quadrado para duas amostras10mTestes de hipóteses não-paramétricos para k amostras20mEscolhendo o teste de hipóteses mais adequado20m

6 practice exercises

Testes paramétricos vs. não-paramétricos10mTestes de hipóteses não-paramétricos para uma amostra25mTestes de hipóteses não-paramétricos para duas amostras30mTestes de hipóteses não-paramétricos para k amostras15mEscolha o teste não-paramétrico mais adequado I15mEscolha o teste não-paramétrico mais adequado II25m

Week3

Week 3

3 hours to complete

MODELAGEM DOS TESTES DE HIPÓTESES NÃO-PARAMÉTRICOS

3 hours to complete

7 videos (Total 57 min), 4 readings, 1 quiz

Week4

Week 4

2 hours to complete

RESULTADOS DOS TESTES DE HIPÓTESES E TOMADA DE DECISÃO

2 hours to complete

3 videos (Total 5 min), 3 readings, 3 quizzes

Reviews

4.4

38 reviews

5 stars
65.89%
4 stars
20.15%
3 stars
6.97%
2 stars
4.65%
1 star
2.32%

TOP REVIEWS FROM ESTATÍSTICA NÃO-PARAMÉTRICA PARA A TOMADA DE DECISÃO

by WBJul 18, 2020

O curso é interessante, bem produzido e com um professor de renome na área. Senti falta de explicações mais aprofundadas, em alguns pontos.

by GDFeb 19, 2019

Alguns pontos questionados não estão totalmente explicados nos vídeos e algumas respostas me parecem equivocadas.

by LNAug 9, 2020

Curso muito bom para nós de ciências humanas mas que precisamos analisar dados rotineiramente, ajuda a entender as definições de amostra, grau de confiança e possibilidades de testes de hipóteses.

by MFeb 21, 2020

Curso muito bom. Poderiam colocar Mais exemplos com resoluções, mas excelente curso.

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Frequently Asked Questions

When will I have access to the lectures and assignments?
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