Fundamentos de Estatística para as Ciências do Comportamento - Eva Nick e Sheilah R. de O. Kellner

Capítulo 1: Introdução à Estatística

A estatística é uma ferramenta poderosa que nos ajuda a entender o mundo ao nosso redor. Ela pode ser usada para coletar, analisar e interpretar dados, e nos permite tirar conclusões sobre o mundo com base em evidências.

Capítulo 2: Métodos de Coleta de Dados

Existem muitos métodos diferentes de coleta de dados, e o melhor método para um determinado estudo dependerá do tipo de dados que você está tentando coletar. Alguns métodos comuns de coleta de dados incluem:

Observação: Observar o comportamento das pessoas ou animais em seu ambiente natural.
Pesquisa: Fazer perguntas às pessoas sobre suas opiniões, atitudes ou comportamentos.
Experimentação: Manipular uma variável independente para ver como ela afeta uma variável dependente.

Capítulo 3: Descrição de Dados

Depois de coletar seus dados, você precisa descrevê-los para que possa entender o que eles significam. Existem muitas maneiras diferentes de descrever dados, e o melhor método para um determinado estudo dependerá do tipo de dados que você tem. Algumas maneiras comuns de descrever dados incluem:

Medidas de tendência central: Essas medidas nos dizem o "valor médio" de um conjunto de dados. As medidas de tendência central mais comuns são a média, a mediana e a moda.
Medidas de dispersão: Essas medidas nos dizem o quão espalhados os dados estão. As medidas de dispersão mais comuns são o desvio padrão e a variância.
Representações gráficas: As representações gráficas podem nos ajudar a visualizar os dados e a identificar padrões. Alguns tipos comuns de representações gráficas incluem histogramas, gráficos de barras e gráficos de dispersão.

Capítulo 4: Inferência Estatística

A inferência estatística é o processo de tirar conclusões sobre uma população com base em uma amostra. Existem muitos métodos diferentes de inferência estatística, e o melhor método para um determinado estudo dependerá do tipo de dados que você tem e das perguntas que você está tentando responder. Alguns métodos comuns de inferência estatística incluem:

Teste de hipóteses: O teste de hipóteses é um método de inferência estatística que nos permite testar se uma hipótese é verdadeira ou falsa.
Estimativa: A estimativa é um método de inferência estatística que nos permite estimar o valor de um parâmetro populacional.
Análise de variância: A análise de variância é um método de inferência estatística que nos permite comparar as médias de dois ou mais grupos.

Capítulo 5: Estatística Não Paramétrica

A estatística não paramétrica é um conjunto de métodos estatísticos que não exigem que os dados sejam normalmente distribuídos. Os métodos estatísticos não paramétricos são frequentemente usados quando os dados são ordinais ou nominais, ou quando o tamanho da amostra é pequeno.

Capítulo 6: Análise de Dados Multivariados

A análise de dados multivariados é um conjunto de métodos estatísticos que nos permite analisar dados que têm mais de uma variável. Os métodos de análise de dados multivariados são frequentemente usados para identificar padrões nos dados e para classificar os dados em grupos.

Capítulo 7: Estatística Computacional

A estatística computacional é o uso de computadores para realizar análises estatísticas. A estatística computacional é usada para uma variedade de tarefas, incluindo:

Simulação: A simulação é um método de estatística computacional que nos permite gerar dados aleatórios a partir de uma distribuição especificada.
Otimização: A otimização é um método de estatística computacional que nos permite encontrar o melhor conjunto de valores para um conjunto de variáveis que satisfazem um determinado conjunto de restrições.
Aprendizado de máquina: O aprendizado de máquina é um método de estatística computacional que nos permite desenvolver modelos que podem aprender com os dados e fazer previsões.

Capítulo 8: Ética na Estatística

A ética na estatística é importante para garantir que os dados sejam coletados, analisados e interpretados de forma responsável e ética. Alguns princípios éticos importantes na estatística incluem:

Confidencialidade: Os dados coletados devem ser mantidos confidenciais e não devem ser divulgados sem o consentimento dos participantes.
Precisão: Os dados devem ser coletados e analisados com precisão e cuidado.
Transparência: Os métodos estatísticos usados para analisar os dados devem ser transparentes e devem ser divulgados aos participantes.
Responsabilidade: Os estatísticos devem ser responsáveis por seus trabalhos e devem garantir que os resultados de suas análises sejam precisos e confiáveis.

Conclusão

A estatística é uma ferramenta poderosa que pode ser usada para entender o mundo ao nosso redor. Este livro fornece uma introdução aos fundamentos da estatística, incluindo métodos de coleta de dados, descrição de dados, inferência estatística, estatística não paramétrica, análise de dados multivariados, estatística computacional e ética na estatística.