Introdução à Estatística Conceitos básicos de estatística Tipos de dados Escalas de mensuração Distribuições de frequência Medidas de tendência central Medidas de dispersão

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Regressão Linear Simples Conceito de regressão linear Reta de regressão Coeficiente de determinação (R²) Análise dos resíduos Testes de significância

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Regressão Linear Múltipla Modelo de regressão linear múltipla Estimação dos coeficientes de regressão Testes de significância dos coeficientes de regressão Multicolinearidade Heterocedasticidade

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Análise de Correlação Medidas de correlação Interpretação dos coeficientes de correlação Relação entre correlação e causalidade

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Análise de Variância (ANOVA) Conceitos básicos Modelo de ANOVA Componentes da variabilidade Graus de liberdade ANOVA de uma fator Testes de hipóteses Interpretação dos resultados Efeitos principais e efeitos de interação ANOVA de múltiplos fatores Modelos com dois ou mais fatores Testes de hipóteses Interpretação dos resultados

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Testes de Comparação Múltipla Controle do erro de Tipo I na ANOVA Ajuste de Bonferroni Método de Tukey Método de Scheffé Seleção do teste de comparação múltipla Considerações sobre o número de grupos e o delineamento da pesquisa

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Estatística Não Paramétrica Conceitos básicos Diferenças entre estatística paramétrica e não paramétrica Situações em que a estatística não paramétrica é utilizada Teste qui-quadrado Teste de independência de duas variáveis categóricas Interpretação dos resultados Testes de normalidade Teste de Kolmogorov-Smirnov Teste de Shapiro-Wilk Teste de aleatorização Comparação de duas amostras independentes Interpretação dos resultados Teste de independência para múltiplas amostras Teste qui-quadrado para comparar duas ou mais amostras de dados categóricos Interpretação dos resultados

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