Pesquisa Quantitativa

Aos Alunos

Aqui, você encontra informações sobre a disciplina, tais como programa, notas de aula, atividades, roteiros de aulas práticas, lista de exercícios, conjunto de dados etc.

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Os materiais disponíveis para download serão disponibilizados no decorrer do curso e podem ser modificados até a conclusão da disciplina.

• Programa da disciplina: [Aqui]  
  • Horários de atendimento do professor: terças e quintas, de 15h00 às 16h00. Não hesitem em procurar-me caso tenham dúvidas sobre qualquer aspecto da disciplina, avisando-me com antecedência de sua visita. Caso necessário, agendem atendimento em outro horário por e-mail ou em sala.
  • Objetivo do curso: Capacitar os alunos na aplicação de procedimentos de inferência estatística em processos de tomada de decisão. Familiarizar o aluno com o uso de pacote estatístico.
• Material de apoio:
  • Introdução à Pesquisa Quantitativa. [Slides]  
  • Coleta de Dados. [Slides]  
  • Modelos Probabilísticos. [Slides]  
  • Análise exploratória de dados. [Slides] 
  • Distribuições Amostrais e Estimação. [Slides]  
  • Testes de Significância. [Slides] 
  • Comparações de Médias. [Slides]
  • Regressão e Correlação Linear. [Slides] 
• Atividades Extra-sala:
  • Lista nº 1 – Exploração de dados univariados. [Aqui] . Entrega até 11/05/2017. 
  • Lista nº 2 -Distribuições univariadas de probabilidade. Entrega até 18/05/2017.
  • Lista nº 3 – Amostragem. [Aqui]. Entrega até 01/06/2017. 
  • Lista nº 4 – Análise exploratória de conjunto de dados. [Aqui]. Entrega até 22/06/2017.
    • Dados: [aeusp.txt].
    • Descrição do arquivo de dados. [aeusp_des.txt]
  • Lista nº 5 – Estimação Intervalar [Aqui]. Entrega até 12/07/2017. 
  • Lista nº 6 – Teste de Hipóteses [Aqui]. Entrega até 14/07/2017. 
  • Lista nº 7 – Comparação de médias [Aqui]. Entrega até 18/08/2017. 
  • Lista nº 8 – Relações entre variáveis quantitativas [Aqui]. Entrega até 24/08/2017. 
  • Estudo dirigido – Tabelas de Contagens [Aqui]. Entrega até 30/08/2017. 
  • Trabalho nº 1 – Coleta e análise de dados secundários. [Global] [Individual]. Entrega até 11/08/2017. 
  • Trabalho nº 2 – Uso de Metodologia Quantitativa em Projeto de Pesquisa. [Aqui]. Entrega até 11/09/2017. 
• Exemplos e Atividades em Sala:
  1. Roteiro para Intervalos de Confiança e Teste t. [Aqui]  
  2. Testes de Significância – Exemplos. [Aqui]  
• Scripts:
  • Testes e Comparações – saídas e gráficos dos slides. [script.R] 
• Conjuntos de Dados:
  • Conjuntos de Dados – Slides [xlsx]. 
  • Conjuntos de dados – Testes e Comparações. [rar] 
  • alfa [txt] 
  • audio [txt] 
  • CSDATA [DAT]
  • gmc [txt] 
  • house [txt] 
  • microrregioes [csv] 
  • municipios [csv] 
  • runtime [txt] 
  • student-survey [csv]
  • USGDP [txt] 
• Avaliações:
  • Prova prática: instruções e enunciado. [Aqui] 
• Material suplementar:
  • Planilha com comandos Excel [Aqui]. 
  • Tamanhos de Amostras Mínimos – Apêndice 3 de Wild e Seber (2004). [Aqui]. 
  • Tabela da Distribuição Normal [Aqui]. 
  • Tabela da Distribuição t-student. [Aqui].
  • Tabela da Distribuição \(\chi^2\). [Aqui].
  • Tabela da Distribuição F. [Aqui].
  • Tabela das Distribuições mais Comuns (Fonte: Statistical Inference, de G.Casella & R.L.Berger). [Aqui].
  • Summary of Common Probability Distributions (Fonte: Applied Statistics and Probability for Engineers, de D. C. Montgomery & G. C. Runger). [Aqui] 
  • Statsoft – Eletronic Statistics Textbook.
  • The Research Methods Knowledge Base.
• Pacotes estatísticos:
  • The R Project for Statistical Computing. Página do Projeto R. Download do programa e material de apoio. 
  • Introdução ao uso do programa R, de Victor Lemes Landeiro. 
  • An Introduction to R. Notes on R: A Programming Environment for Data Analysis and Graphics. 
  • R materials available on the web. R courses and learning materials, Statistics courses using R, Graphics in R, Programming with R, etc. 
  • Introductory Statistics with R, Peter Dalgaard. 
  • A Handbook of Statistical Analyses using SPSS, de Sabine Landau e Brian S. Everitt. 
  • Analysing data using SPSS – Sheffield Hallam University. 
  • Notas de aula de disciplina “Métodos Computacionais”, ministrada no Curso de Especialização em Estatística da UFMG:
    • Página da disciplina “Métodos Computacionais“.
    • Análise Exploratória Univarida – slides: [Aqui].
    • Análise Exploratória Bivariada – slides: [Aqui].
• Leitura recomendada:
  
  • O Andar do bêbado, de Leonard Mlodinow (Este livro é muito interessante, com leitura agradável e acessível).
  • Desafio aos Deuses: a fascinante história do risco, de Peter Bernstein. Analisa o papel do risco na sociedade, argumentando que a concepção do controle do risco constitui uma das ideias centrais que distinguem os tempos modernos do passado mais remoto. É uma narrativa que se assemelha a um romance e relata a notável aventura intelectual que libertou a humanidade dos oráculos e adivinhos.