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Fernanda Peres
Brazil
Registrace 19. 12. 2011
Oi! Eu sou a Fernanda Fiel Peres.
Sou graduada em Biomedicina pela Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP), mestre e doutora em Farmacologia (UNIFESP) e possuo uma especialização em Estatística Aplicada (Unicsul). Trabalho com pesquisa e análise de dados desde 2010, quando ingressei na iniciação científica.
Em 2017, dei aulas de estatística aplicada a alguns calouros meus. As aulas práticas desse curso foram publicadas aqui no CZcams e se transformaram, para a minha surpresa, em um canal de estatística aplicada.
Atualmente, somos uma comunidade de mais de 30 mil pessoas! Seja bem-vinda(o) a ela!
Ah, agora é possível acompanhar o conteúdo também pelo Instagram:
estatisticaaplicada
Se quiser informações sobre serviços (consultorias científicas ou análise de dados), acesse:
fernandafperes.com.br/servicos/
Por favor, se tiver dúvidas, pergunte nos comentários. Assim todos veem a resposta :)
Sou graduada em Biomedicina pela Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP), mestre e doutora em Farmacologia (UNIFESP) e possuo uma especialização em Estatística Aplicada (Unicsul). Trabalho com pesquisa e análise de dados desde 2010, quando ingressei na iniciação científica.
Em 2017, dei aulas de estatística aplicada a alguns calouros meus. As aulas práticas desse curso foram publicadas aqui no CZcams e se transformaram, para a minha surpresa, em um canal de estatística aplicada.
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Teste-t pareado no software gratuito Jamovi
Nesse vídeo, eu te explico como fazer o teste-t pareado (para duas amostras dependentes) usando o Jamovi.
Ensino também a testar o pressupostos do teste-t pareado: a normalidade das diferenças (pelo teste de Shapiro-Wilk). Além disso, explico como reportar os resultados encontrados.
Download do banco de dados:
drive.google.com/file/d/1sFeQxYT2w1ErsEEzUilpf4mVBYmJ6tLn/view?usp=drive_link
Quer me contratar para uma consultoria ou para analisar os seus dados? No link abaixo tem a explicação desses serviços e um formulário para você entrar em contato comigo: fernandafperes.com.br/servicos
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS:
Artigo (em português) comparando os testes de normalidade (e concluindo que o Shapiro-Wilk é superior aos demais, mesmo em amostras menores), e sugerindo avaliar a normalidade da variável dependente por grupo:
Leotti, V. B., Coster, R., & Riboldi, J. (2012). Normalidade de variáveis: métodos de verificação e comparação de alguns testes não-paramétricos por simulação. Revista HCPA. Porto Alegre. Vol. 32, no. 2 (2012), p. 227-234.
Artigo (em inglês) comparando os testes de normalidade, e concluindo que o Shapiro-Wilk é o que tem maior poder:
Razali, N. M., & Wah, Y. B. (2011). Power comparisons of Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors and Anderson-Darling tests. Journal of statistical modeling and analytics, 2(1), 21-33.
Artigo (em português) discutindo as alternativas a situações em que os dados não apresentam distribuição normal:
Paes, A. T. (2009). O que fazer quando a distribuição não é normal. Einstein-Educação continuada em Saúde, 7, 1.
Artigo (em inglês) discutindo que os testes paramétricos são razoavelmente robustos a violações da normalidade quando o n é grande:
Lumley, T., Diehr, P., Emerson, S., & Chen, L. (2002). The importance of the normality assumption in large public health data sets. Annual review of public health, 23(1), 151-169.
Berben, L., Sereika, S. M., & Engberg, S. (2012). Effect size estimation: methods and examples. International journal of nursing studies, 49(8), 1039-1047.
Lakens, D. (2013). Calculating and reporting effect sizes to facilitate cumulative science: a practical primer for t-tests and ANOVAs. Frontiers in psychology, 4, 863.
Cumming, G. (2013). Cohen’s d needs to be readily interpretable: Comment on Shieh (2013). Behavior Research Methods, 45(4), 968-971.
Sawilowsky, S. S. (2009). New effect size rules of thumb. Journal of Modern Applied Statistical Methods, 8(2), 26.
Espírito Santo, H., & Daniel, F. (2017). Calcular e apresentar tamanhos do efeito em trabalhos científicos (1): as limitações do p 0, 05 na análise de diferenças de médias de dois grupos. Revista Portuguesa de Investigação Comportamental e Social, 1(1), 3-16.
Acompanhe o conteúdo de estatística também pelo Instagram:
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Ensino também a testar o pressupostos do teste-t pareado: a normalidade das diferenças (pelo teste de Shapiro-Wilk). Além disso, explico como reportar os resultados encontrados.
Download do banco de dados:
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REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS:
Artigo (em português) comparando os testes de normalidade (e concluindo que o Shapiro-Wilk é superior aos demais, mesmo em amostras menores), e sugerindo avaliar a normalidade da variável dependente por grupo:
Leotti, V. B., Coster, R., & Riboldi, J. (2012). Normalidade de variáveis: métodos de verificação e comparação de alguns testes não-paramétricos por simulação. Revista HCPA. Porto Alegre. Vol. 32, no. 2 (2012), p. 227-234.
Artigo (em inglês) comparando os testes de normalidade, e concluindo que o Shapiro-Wilk é o que tem maior poder:
Razali, N. M., & Wah, Y. B. (2011). Power comparisons of Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors and Anderson-Darling tests. Journal of statistical modeling and analytics, 2(1), 21-33.
Artigo (em português) discutindo as alternativas a situações em que os dados não apresentam distribuição normal:
Paes, A. T. (2009). O que fazer quando a distribuição não é normal. Einstein-Educação continuada em Saúde, 7, 1.
Artigo (em inglês) discutindo que os testes paramétricos são razoavelmente robustos a violações da normalidade quando o n é grande:
Lumley, T., Diehr, P., Emerson, S., & Chen, L. (2002). The importance of the normality assumption in large public health data sets. Annual review of public health, 23(1), 151-169.
Berben, L., Sereika, S. M., & Engberg, S. (2012). Effect size estimation: methods and examples. International journal of nursing studies, 49(8), 1039-1047.
Lakens, D. (2013). Calculating and reporting effect sizes to facilitate cumulative science: a practical primer for t-tests and ANOVAs. Frontiers in psychology, 4, 863.
Cumming, G. (2013). Cohen’s d needs to be readily interpretable: Comment on Shieh (2013). Behavior Research Methods, 45(4), 968-971.
Sawilowsky, S. S. (2009). New effect size rules of thumb. Journal of Modern Applied Statistical Methods, 8(2), 26.
Espírito Santo, H., & Daniel, F. (2017). Calcular e apresentar tamanhos do efeito em trabalhos científicos (1): as limitações do p 0, 05 na análise de diferenças de médias de dois grupos. Revista Portuguesa de Investigação Comportamental e Social, 1(1), 3-16.
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Video
Teste-t independente no software gratuito Jamovi
zhlédnutí 189Před dnem
Nesse vídeo, eu te explico como fazer o teste-t para duas amostras independentes usando o software Jamovi um software gratuito e open-source. Ensino os testes para variâncias homogêneas e heterogêneas. Explico também como testar os pressupostos do teste-t independente: como verificar a normalidade dos dados (pelo teste de Shapiro-Wilk) e como verificar se os dados apresentam variâncias homogêne...
Testes não-paramétricos: Wilcoxon no software gratuito JASP
zhlédnutí 187Před 14 dny
Nesse vídeo, eu te explico como fazer o teste de Wilcoxon (para duas amostras dependentes) usando o JASP. Além disso, explico como reportar os resultados encontrados. Download do banco de dados: drive.google.com/file/d/1sFeQxYT2w1ErsEEzUilpf4mVBYmJ6tLn/view?usp=drive_link Quer me contratar para uma consultoria ou para analisar os seus dados? No link abaixo tem a explicação desses serviços e um ...
Plota para mim? - Histogramas com dois grupos
zhlédnutí 667Před 4 měsíci
Esse é o quadro "Plota para mim?", um quadro em que eu crio gráficos a partir de dados de seguidores e com base em um modelo que eles gostariam de seguir (mas tiveram alguma dificuldade na execução). Informação importante: os dados disponibilizados aqui não são os dados reais; são dados fictícios, baseados nos dados originais. Os dados dos participantes são mantidos em sigilo. Quer participar d...
Estimador Kaplan-Meier e curva de sobrevivência no R
zhlédnutí 1,3KPřed 4 měsíci
Nesse vídeo, te explico como construir uma curva de sobrevivência no R, a partir do estimador Kaplan-Meier. Discuto também como realizar um teste log-rank para comparação da curva de sobrevivência de dois ou mais grupos. Download do script: drive.google.com/file/d/17DuJAFS45vwnrkVjn5bwRGdwzLDNpuC0/view?usp=sharing Download do banco de dados: docs.google.com/spreadsheets/d/1IuL7N6AFwrcP_OnY3BGCQ...
Plota para mim? - Mapa do Brasil com proporções
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Esse é o quadro "Plota para mim?", um quadro em que eu crio gráficos a partir de dados de seguidores e com base em um modelo que eles gostariam de seguir (mas tiveram alguma dificuldade na execução). Quer participar do quadro? Fique atento aos meus stories lá no Instagram ( estatisticaaplicada). Mais ou menos uma vez por mês eu vou abrir um formulário para selecionar os participant...
Plota para mim? - Forest plot para comparação de modelos
zhlédnutí 652Před 5 měsíci
Esse é o quadro "Plota para mim?", um quadro em que eu crio gráficos a partir de dados de seguidores e com base em um modelo que eles gostariam de seguir (mas tiveram alguma dificuldade na execução). Informação importante: os dados disponibilizados aqui não são os dados reais; são dados fictícios, baseados nos dados originais. Os dados dos participantes são mantidos em sigilo. Quer participar d...
Plota para mim? - Dotplot com imagem no eixo x
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Testes não-paramétricos: Teste de Mann-Whitney no software gratuito JASP
zhlédnutí 445Před 5 měsíci
O teste de Mann-Whitney (também conhecido como teste da soma dos postos de Wilcoxon, ou Wilcoxon rank sum test) é um teste não paramétrico correspondente ao teste-t independente. Nesse vídeo, eu discuto das hipóteses nula e alternativa desse teste e como realizá-lo no JASP. Explico também como pedir as estatísticas descritivas adequadas a dados com distribuição não-normal, a mediana e a amplitu...
ANOVA de uma via com medidas repetidas no software gratuito Jamovi
zhlédnutí 445Před 5 měsíci
O teste ANOVA de uma via com medidas repetidas permite que você teste o efeito de uma variável independente intra-sujeito sobre uma variável dependente. É um teste muito usado para avaliar alterações ao longo do tempo. Nesse vídeo, eu explico como realizar no Jamovi esse teste e as comparações entre pares apropriadas a ele (com correção de Bonferroni). Ao final, como sempre, te explico como rep...
Construindo um gráfico de Bland-Altman no R (ggplot2)
zhlédnutí 550Před 5 měsíci
Nesse vídeo, te explico como construir o gráfico de Bland-Altman para concordância entre observações no R, usando o pacote ggplot2. Download do banco de dados: drive.google.com/file/d/1XRjCugiODnNaEOq7TosL7MVIo9MxvIfR/view?usp=sharing Download do script: drive.google.com/file/d/1dv5bBPsqByVnaD24NbQaYRCevPpXKCkV/view?usp=sharing Acompanhe o conteúdo de estatística também pelo Instagram: instagra...
ANOVA de uma via no software gratuito JASP
zhlédnutí 450Před 6 měsíci
Nesse vídeo, eu te explico como fazer a ANOVA de uma via (o teste usado para comparar médias de mais de dois grupos independentes) no JASP. Ensino a checar os pressupostos (normalidade e homogeneidade de variâncias). Então, te explico como fazer a ANOVA e pedir o teste de post-hoc (Bonferroni, Tukey HSD, Sidak). O final do vídeo traz uma explicação de como descrever os resultados adequadamente....
Curva ROC no R
zhlédnutí 1,1KPřed 6 měsíci
Nesse vídeo, te explico como construir uma curva ROC no R, incluindo como calcular os valores de sensibilidade, especificidade, VPP, VPN, área sob a curva e acurácia. Vídeo teórico sobre curva ROC: czcams.com/video/7ZMT0tiUJRY/video.htmlsi=k7rBtLsu9iXTkigS Download do script: drive.google.com/file/d/1x8RwPI8N7rxPGGLnBGNLTbXiKwisdCsH/view?usp=sharing Download do banco de dados: drive.google.com/...
Teste-t pareado no software gratuito JASP
zhlédnutí 275Před 6 měsíci
Nesse vídeo, eu te explico como fazer o teste-t pareado (para duas amostras dependentes) usando o JASP. Ensino também a testar o pressupostos do teste-t pareado: a normalidade das diferenças (pelo teste de Shapiro-Wilk). Além disso, explico como reportar os resultados encontrados. Download do banco de dados: drive.google.com/file/d/1sFeQxYT2w1ErsEEzUilpf4mVBYmJ6tLn/view?usp=drive_link Quer me c...
Teste-t independente no software gratuito JASP
zhlédnutí 854Před 8 měsíci
Nesse vídeo, eu te explico como fazer o teste-t para duas amostras independentes usando o software JASP, um software gratuito e open-source. Ensino os testes para variâncias homogêneas e heterogêneas. Explico também como testar os pressupostos do teste-t independente: como verificar a normalidade dos dados separados por grupo (pelo teste de Shapiro-Wilk) e como verificar se os dados apresentam ...
Análise descritiva de itens em escala Likert no R
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Criando um gráfico com medidas repetidas no R (com o ggplot2)
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Como lidar com acentos (no script ou no banco) no R
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Codificando variáveis de múltiplas respostas no R
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Como adicionar letras de post-hoc aos gráficos feitos no R (ggplot2)
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Gráfico de barras com médias e barras de erro no R com o pacote ggplot2
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Cálculo manual do teste de Kruskal-Wallis (não-paramétrico)
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Tamanhos de efeito para o teste de Wilcoxon (pareado) no R
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Cálculo manual do teste dos sinais (não-paramétrico)
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Tamanhos de efeito para o teste de Wilcoxon (pareado) no SPSS e Excel
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Tamanhos de efeito para o teste de Kruskal-Wallis no R
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Tamanhos de efeito para o teste de Kruskal-Wallis no R
Nossa, vc é maravilhosa!!! Explica perfeitamente e ainda desenha hehehe...
Que aula magna hein?? Boa explanacao, didactica, exemplos..etc... Parabens Fernnada
Excelente aula. Conhecimento e conteúdo interessante e úteis. Ótima didática. Parabéns. Tenho dito. ❤❤❤
@@antonioguimaraes8523 Obrigada! ❤️
Essa didática de escrever e explicando junto facilita bastante a compreensão, consigo interpretar os dados com maior facilidade!
Que aula perfeita, graças a você estou aprendendo a analisar e interpretar os dados no R.
Aula perfeita. Muito obrigado, professora.
Que didática perfeita! Parabéns pelo conteúdo!
Olá, Fernanda! Sua apresentação é muito dinâmica e acessível. Parabéns pelo trabalho.
Tenho uma Dúvida, é possível rodar um teste T, para um experimento que apenas temos dois grupos?? ( Um caso e ou controle?? Mas o número de Controles não é igual aos casos)
Sim, se você tem dois grupos independentes, o teste correto é o t independente. Mas os grupos podem ter tamanhos diferentes, sem problemas.
Massa, Aula top..
adorei o vídeo!
Grau de instrução é qualitativa ordinal? Certo.
@@Saturnas30 Sim, é ordinal. Tá corrigido no primeiro comentário.
A melhor explicação que já vi para Regressão logistica. Parabéns pela didática e clareza.
Excelente!!! Sempre indico suas aulas e ensinamentos aos meus alunos de graduação. Parabéns!
Fernanda, parabéns pelo trabalho. Sabe algo sobre esse erro: Error in MASS::polr(I4_0 ~ ORG_1 + ORG_2 + ORG_3 + ORG_4 + SOC_1 : attempt to find suitable starting values failed Além disso: Warning messages: 1: glm.fit: algoritmo não convergiu 2: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu
@@andremendonca112 Oi, é o que ele está dizendo: o modelo não convergiu. Pode ser porque não tem dados suficientes para a quantidade de VIs, pode ser por características da sua VD, várias possibilidades.
@@FernandaPeres Muito obrigado Fernanda, realmente tenho 86 dados para 18 VIs, não sabia que isso poderia incompatibilizar a análise. Obrigado pelo retorno!!
Consigo o SPSS free ou somente pagando ?
Muito obrigada mesmo!!!
Parabéns Profª , como sempre muito didática nas explicações. Tem previsão de gravar conteúdos de outras ferramentas do JAMOVI? Muito obrigado
@@ricardocamposdefaria8212 Minha ideia é gravar os testes básicos (que eu já ensino em SPSS e R)
Oi Fernanda, muito obrigada pelas suas aulas! Você tem algum vídeo ensinando como fazer o Teste Exato de Fisher no R?
@@julianaloureiro5850 Eu achava que tinha, mas não tenho, não. Mas dá para achar esse material em blogs, é bem simples, só aplicar a função fisher.test
@@FernandaPeres obrigada!
Meus parabéns Profa Fernanda. Top os seus vídeos, sempre!!!!
O Jamovi é muito bom mesmo: limpo e eficiente rsrs Mais vídeos ainda por favor Profa Fernanda e muito obrigado mesmo por compartilhar seus conhecimentos!! 🙏🏾😍😍😍
Parabéns professora.
Muito obrigado pela aula, Professora Fernanda. Os seus conteúdos são muitos bons e certamente ajudam alunos e alunas a compreender melhor a estatística. 🙏🙏
Que aula excelente! Obrigada!
Boa tarde! Tenho valores de um questionário de ansiedade pré e pós uma intervenção educativa, e este questionário pode classificar a ansiedade em alta, média e baixa. Gostaria de, além de comparar os valores totais pré e pós intervenção (fizemos teste-T pareado pois passou no teste de normalidade), comparar os valores também da classificação da ansiedade pré e pós intervenção (não sei se é correto fazer assim), será que seria mais adequado para isso o teste qui-quadrado ou um teste-T pareado de acordo com os totais de cada classificação?
@@soraia4368 O ideal seria um teste não paramétrico, que permite variáveis ordinais. Nesse caso, seria Wilcoxon. O qui-quadrado trataria a variável como nominal.
Nossa, você é simplesmente maravilhosaaa, muito obrigada por essa aula. Estou precisando aprender sobre regressão logística para minha dissertação e estava muito dificil, vc explicou de maneira tão simples.
Muito bom! Você acha que seria possível, tendo mais dados sobre os respondentes, partir do ponto em que você parou para uma análise de correspondência?
O melhor que encontreeeei 🎉 obrigada😊
Muito obrigada pelo video, foi sensacional com muita paciencia consegui fazer os graficos, o eixo das perguntas esta aparecendo com pontos no lugar do espaço como faço para corrigirlo
Excelente aula, parabéns professora e muito obrigado.
Excelente conteúdo! Você poderia falar um pouco sobre o uso do jitter no ggplot2.
Por que você não pode usar o Z diretamente do SPSS e faz esta diferença entre Z obtido e calculado na sua planilha?
Excelente professora!!!!
Fernanda, seus vídeos salvam a minha vida muitas vezes. Obrigada por um conteúdo tão didático e esclarecedor.
Didática incrível! 🙏
Muito Legal!!! Conteúdo excelente!!!
Os seus vídeos são ótimos! Eu estou maratonando os antigos para chegar aos mais recentes. Eu acredito que já tenham feito esse comentário, mas a categoria “dbl”, que vem da classificação “double” para variáveis numéricas, não significa que tem dois algarismos significativos (ou duas casa decimais). As variáveis “double” usam dois bytes (16 bits) para representar números em ponto flutuante.
Excelente conteúdo! GLMMs faria muito sucesso"
Fernanda, na ANOVA de medidas repetidas, não tem a possibilidade de verificar a normalidade dos resíduos como na anova simples, não plota o Q-Q plot. O que deve ser feito nesse caso? Analise de normalidade descritiva mesmo ou ela é robusta o suficiente para considerar apenas o teste de homogeneidade?
Você pode verificar a normalidade por grupo (categoria da medida repetida), com o teste de Shapiro. Tem essa opção na descritiva.
Vídeo maravilhoso!
Muito legal!
Oi Fernanda, mais uma vez muito obrigado pelo seu trabalho. Tentei rodar o byf.shapiro(LN ~ Classe_agronomica, dados), mas o R me retorna o erro: Error in shapiro.test(resp[as.numeric(fact) == i]) : sample size must be between 3 and 5000. Mas acontece que meus dados não chegam a 500 amostras, sabe como me ajudar, já agradeço adiantado.
@@thiagosantanadossantos Talvez um dos grupos de Classe_agronomica tenha menos de 3 linhas.
@@FernandaPeres Nossa, você é porreta mesmo hein!? Valeu mesmo, eu tinha entendido errado, achei que era o número de amostras total que deveria estar nesse intervalo, mas é o número de amostras de cada grupo né? Muito obrigado de novo.
Muito didático.
Muito legal!
Excelente conteúdo!! Muito bom!
Oi, Fernanda! Parabéns pelo conteúdo! Você vai disponibilizar o script?
Ops, não tinha percebido que faltava o link. Está na descrição!
Muito boa sua aula!!! Estou aprendendo muito com vc!!!
Se tiver problemas em agrupar as variáveis categóricas, você pode agrupar usando a função "list" describeBy(dados$Salario, group = list(dados$Genero, dados$Grau_de_Instruçao))
Excelente conteúdo! Um série de vídeos com GLMs faria muito sucesso!
@@marcosfadini Já te falei, Marcos, esse conteúdo vai entrar no curso que vou lançar em agosto.
@@FernandaPeres só pra lembrar...
E quando tenho duas variáveis em que uma a distribuição é Normal e ou a distribuição não é normal?