Estatística descritiva, análise de variância e correlação para cientistas sociais

Quali


Nominal


Ordinal




VARIÁVEL INDEPENDENTE



VARIÁVEL DEPENDENTE



Quanti


Contínua


Discreta




REVISÃO
Tipos de variáveis



Indicação das variáveis de pesquisa:


TESTE T PARA AMOSTRAS INDEPENDENTES
TESTE T PARA AMOSTRAS INDEPENDENTES
Pra que serve?
O que precisa?
Qual a rotina?






Qual a rotina utilizada?
SPSS para cientistas sociais
aula 24 de agosto
AVISOS E NOVIDADES
Conteúdo abarcado no segundo módulo;
Horários e equipe:
Segundas;
Quartas.
Novos integrantes;
Dinâmica do projeto.


REVISÃO





Qual a rotina utilizada?
TESTE T PARA AMOSTRAS EMPARELHADAS
Pra que serve?
O que precisa?
Qual a rotina?

MÓDULO 2
CORRELAÇÃO


CORRELAÇÃO
Correlação positiva:
Quando x aumenta, y também aumenta;
Ou seja, valores altos de x estão relacionados com valores altos de y;
Exemplos: Altura e peso, salário e nível de instrução.
Correlação negativa:
Quando x aumenta, y diminui;
Ou seja, valores altos de y estão relacionados com valores baixos de y;
Exemplos: Idade e batimentos cardíacos, quantidade de chuva e número de assaltos.

CORRELAÇÃO
O coeficiente de correlação de Pearson (r):
é adimensional;
Varia de -1 a +1;
Quanto mais próximo de "1", mais forte é a correlação.
Não há diferenciação entre Variáveis Dependentes e Independentes;
Correlação não é causalidade.
CORRELAÇÃO
Pra que serve?
É a técnica estatística que visa testar a relação (positiva ou negativa) entre duas variáveis. Aqui, estudaremos a correlação linear de Pearson (r).
O que significa dizer que duas variáveis estão correlacionadas?
"Em termos estatísticos, duas variáveis se associam quando elas guardam semelhanças na distribuição dos seus escores. Mais precisamente, elas podem se associar a partir da distribuição das frequências ou pelo compartilhamento de variância. No caso da correlação de Pearson (r) vale esse último parâmetro, ou seja, ele é uma medida da variância compartilhada entre duas variáveis." (Figueiredo Filho e Silva Júnior, Revista Política Hoje, Vol. 18, n. 1, 2009)
ANOVA
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