Conteúdo Programático
Módulos utilizados: Base e Data Preparation
Objetivo: Este treinamento mostrará aos usuários IBM SPSS como trabalhar com dados com uma abordagem científica e estatística em suas pesquisas. Da pesquisa de mercado até a pesquisa científica ou acadêmica, este curso ajudará todo tipo de usuário, profissional ou acadêmico, a aprofundar o estudo de seus bancos de dados, ajudando-o a escolher a melhor técnica para descrever seus dados. O usuário aprenderá princípios básicos para formatação de tabelas, validação e preparação de bancos de dados, e conhecerá técnicas de Análise Descritiva (tabelas e gráficos personalizados para variáveis categóricas e numéricas).
Duração: 1 dia / 6 horas
Pré-requisito: Ter cursado ou ter conhecimento equivalente ao conteúdo do curso Introdução ao IBM SPSS Statistics. Ou seja, familiaridade em abrir, definir e salvar arquivos e manipular e salvar saídas.
Observação: Apostilas e arquivos estão em inglês.
I – Introdução à análise estatística
- Objetivos e métodos do curso
- Passos básicos de um processo de pesquisa
- Populações e amostras
- Desenho da pesquisa
- Variáveis independentes e dependentes
- Níveis de medida e métodos estatísticos
II – Checagem dos dados
- Checando alguns casos
- Mínimo, máximo e número de casos válidos
- Validação dos dados: o módulo adicional data preparation
- Regras de validação dos dados
- Quando os erros são descobertos
III – Criando novas variáveis: confiabilidade e validade
- Medida e erro
- Confiabilidade
- Validade
- Índices e escalas
- Construindo um índice
- Construindo uma escala
- Confiabilidade de escalas
- Executando uma análise de confiabilidade
IV – Descrevendo dados categóricos
- Porque resumir variáveis simples?
- Análise de freqüência
- Padronizando os eixos dos gráficos
- Gráfico de pizza
V – Análise de dados exploratória: dados contínuos
- Descrevendo variáveis escalares
- Medidas de tendência central e dispersão
- Distribuição normal
- Histogramas e curva normal
- Usando o procedimento explore: eda
- Erro padrão da média e intervalo de confiança
- Forma da distribuição
- Boxplots
- Apêndice: escore padronizado (z)
VI – Variáveis dummy
- Codificação de variáveis dummy
- Um exemplo simples com sexo
- Usando variáveis com mais de duas categorias
- Variáveis dummy e dados ausentes
- Regressão com 3 variáveis dummy
- Escolhendo uma categoria de referência
VII – Testes estatísticos
- Testes de independência
- Comparando proporções das colunas
- Comparando médias de colunas
VIII – Conjunto de respostas múltiplas
- Questões de respostas múltiplas
- Conjunto de respostas múltiplas no custom tables
- Tabelas com conjunto de respostas múltiplas e outras
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