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Os testes estatísticos não-paramétricos são métodos que têm maior relevância nas ciências sociais aplicadas, pois permitem trabalhar com pequenas amostras ou amostras das quais não se tenha certeza de que sejam provenientes de população com distribuição normal, assumindo poucas hipóteses sobre a distribuição de probabilidade da população. Estes testes são adequados para apoiar a tomada de decisão dentro das organizações em situações nas quais não seja atendido algum dos requisitos para a aplicação dos testes estatísticos paramétricos, como o teste Z, o teste T, e o teste F de análise de variância – ANOVA, que dependem: (i) da condição de a amostra ter sido extraída de uma população distribuída de acordo com distribuição normal (de Gauss); (ii) da escala de medida da variável aleatória ser contínua; e (iii) do tamanho da amostra ser maior do que 30 observações. Neste sentido, este curso irá abordar as principais técnicas não-paramétricas incluindo: testes de hipótese não-paramétricos para uma amostra, duas ou mais amostras relacionadas, duas ou mais amostras independentes e suas aplicações. Ao terminar o curso, você terá aumentado significativamente seu repertório de técnicas estatísticas com base nestes testes não-paramétricos para o adequado apoio a tomada de decisão.
您将学到什么
Distinguir e justificar o uso de testes paramétricos e não-paramétricos
Listar e escolher entre as técnicas estatísticas não paramétricas
Aplicar diferentes testes de acordo com as características e tamanho da amostra
Interpretar resultados de testes não-paramétricos
您将获得的技能
要了解的详细信息
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该课程共有5个模块
O teste de hipóteses é uma das principais ferramentas para inferência estatística. Este tipo de ferramenta de apoio à tomada de decisão permite testar hipóteses que são construídas a partir de evidências amostrais para confrontar a população da qual foi extraída. Muito utilizado em diferentes áreas do conhecimento, sua aplicação possui uma estrutura comum, apesar de requerer adaptações operacionais para aplicação em problemas que envolvem diferentes tipos de variáveis, com tamanho de amostra grandes ou pequenos e para quando conhecemos ou não a distribuição da variável na população. Ao final deste curso espera-se que você possa descrever a estrutura dos testes paramétricos e não-paramétricos, listar quais são os testes de hipóteses não-paramétricos mais importantes, aplicar o teste não-paramétrico mais adequado para cada situação, e interpretar resultados e tomar decisões.
涵盖的内容
4个视频2篇阅读材料1个作业1个讨论话题
Ao final deste módulo espera-se que você possa descrever a estrutura geral dos testes de hipóteses, incluindo sua subdivisão em testes do tipo paramétrico e não-paramétrico. Os conceitos também serão revisados a partir da apresentação dos testes de hipóteses paramétricos de média e de proporções.
涵盖的内容
9个视频6篇阅读材料11个作业1个讨论话题
Ao final deste módulo espera-se que você possa descrever as principais diferenças entre os testes de hipóteses paramétricos e não-paramétricos e escolher qual o teste de hipóteses mais adequado para cada situação. Para isto, serão apresentados critérios efetivos para auxiliar na identificação de qual o teste não-paramétrico é o mais adequado para cada situação.
涵盖的内容
3个视频4篇阅读材料6个作业1个讨论话题
Este módulo contém a apresentação detalhada de cada uma dos testes de hipóteses não-paramétricos. Ao final deste módulo espera-se que você possa modelar a estrutura para a aplicação do teste de hipóteses não-paramétrico mais adequado.
涵盖的内容
7个视频4篇阅读材料1个作业1个讨论话题
Ao final deste módulo espera-se que você possa interpretar os resultados das aplicações envolvendo testes não paramétricos e tomar decisões
涵盖的内容
3个视频3篇阅读材料2个作业1次同伴评审1个讨论话题
位教师
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
学生评论
139 条评论
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已于 Mar 15, 2019审阅
Excelente curso, com certeza ajudará na minha formação.
已于 Jul 22, 2019审阅
Curso muito bom! Recomendo. Mas é necessário ter conhecimento prévio de estatística básica, principalmente porque as questões dos testes incluem assuntos que não foram dados nas vídeo-aulas e textos.
已于 Jul 18, 2020审阅
O curso é interessante, bem produzido e com um professor de renome na área. Senti falta de explicações mais aprofundadas, em alguns pontos.
常见问题
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