Passe a analisar os dados das suas pesquisas com confiança
Mesmo que atualmente você não entenda nada de estatística ou programação
Entender análise de dados é essencial para um pesquisador, mas...
Muitas vezes isso nos é ensinado em uma linguagem tão técnica e rebuscada que parece impossível aprender.
É por isso que há anos eu aprimoro um jeito mais simples de explicar esses conceitos. Em uma linguagem acessível a quem é da academia, mas não necessariamente tem uma formação em exatas.
E os comentários no meu canal do YouTube mostram que está dando certo:
Esse comentário é de uma aula sobre valor de p!
O que esperar do curso?
Todas as aulas são gravadas e assíncronas, para você assistir quando for mais conveniente
A parte teórica tem:
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Aulas gravadas direto ao ponto, sem enrolação
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Slide bem pensado, que acompanha o raciocínio
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Linguagem acessível, com cada conceito sendo devidamente explicado
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Material atualizado e completamente amparado na literatura científica
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Lista de referências em Word, já especificando qual informação vem de qual referência
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Exemplos de aplicação do teste em artigos científicos
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Vídeos editados para serem dinâmicos e objetivos
E a parte prática?
Todas as aulas práticas acontecem no software R
E você sempre recebe o script e a base de dados utilizados para treinar no seu computador
Uma informação importante: a gente já começa a colocar a mão na massa nas primeiras aulas, para sedimentar os aprendizados teóricos na prática. Nada de longas aulas teóricas sem aplicação!
Todas as aulas sobre testes estatísticos incluem:
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Testagem dos pressupostos e discussão do que fazer quando esses pressupostos não são atendidos
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Cálculo do tamanho de efeito adequado àquele teste
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Confecção de um gráfico adequado a publicação
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Um arquivo em Word com os resultados descritos no padrão científico
Todos esses arquivos contêm:
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Descrição da metodologia de análise empregada (com suas respectivas referências)
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Descrição dos resultados em texto, gráfico e tabela (já com sugestões de legendas)
Ok, mas... Por que aprender R?
O R é uma linguagem de programação focada em análise de dados e...
1. É um software gratuito
2. É ilimitado: permite que a gente rode qualquer análise estatística
3. Possibilita a criação de figuras incríveis
4. Permite automatizações que minimizam erros
5. É um software muito adaptado a análises acadêmicas
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Conseguimos salvar as figuras nas resoluções exigidas pelas revistas científicas
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Todos os pacotes e funções têm referências que podem ser citadas em artigos
Eu já achei que programar não era para mim...
Mas a minha dificuldade era reflexo da falta de didática das aulas que eu assistia
Hoje em dia eu acredito que qualquer um pode aprender a programar, desde que as aulas sejam adequadamente planejadas.
E os depoimentos do meu canal no YouTube confirmam isso:
Sim, eu também vou te ensinar a construir figuras...
... já adequadas a publicações, com a qualidade que as revistas científicas exigem
O pacote ggplot2 do R é – na minha opinião – a melhor ferramenta para construir figuras científicas
Com as aulas, você vai dominar o uso desse pacote e criar com segurança as suas figuras do zero
O conteúdo do curso é diferente do que existe canal no YouTube?
Sim! Completamente diferente.
Todos os conteúdos são exclusivos do curso.
O curso conta com muitas aulas teóricas e práticas de temas que nunca foram discutidos no YouTube.
Aulas práticas de testes que já existem no YouTube foram todas regravadas com novos exemplos e scripts atualizados.
Módulos disponíveis
Módulo 1
Conceitos iniciais de estatística e primeiros passos no R
Vamos conversar sobre:
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Descritiva x inferencial
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População x amostra
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Tipos de variáveis
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Como organizar sua base de dados
E já vamos começar a parte prática! Vamos instalar o R e entender como como ele funciona.
Módulo 2
Dominando análises descritivas
São 24 aulas extremamente detalhadas sobre estatística descritiva.
Você vai aprender, de uma vez por todas, medidas de posição e dispersão (como quartis, desvio-padrão, variância). Além disso, vamos discutir em detalhes como interpretar todos os principais tipos de gráficos, e como construí-los no R.
Módulo 3
Desmistificando conceitos de inferência estatística
Teremos mais de 20 aulas didáticas sobre conceitos de inferência.
Não vamos fugir dos conceitos mais espinhosos: definição de valor de p, grau de liberdade, intervalo de confiança, escore z, cálculo amostral, tamanho de efeito, vieses...
Módulo 4
Testes de hipóteses para variável dependente numérica (ou ordinal) e independente categórica
Esse é um módulo para eu te ensinar os principais testes de hipóteses paramétricos (teste-t, ANOVA) e não-paramétricos (como Mann-Whitney e Kruskal-Wallis).
São mais de 30 aulas para conversarmos sobre a teoria dos testes, seus pressupostos (e o que fazer quando eles não são atendidos), como realizar as análises e como reportá-las.
Módulo 5
Testes de hipóteses para associações entre duas variáveis categóricas
Esse é um módulo para te ensinar testes específicos para variáveis nominais. Acredite: eles são super úteis, mas muitos deles a gente não aprende em disciplinas de análise de dados.
Vamos conversar sobre os testes qui-quadrado, exato de Fisher, McNemar e Q de Cochran.
Módulo 6
Correlações e modelos lineares gerais
É feio ter módulo favorito? Porque esse é o meu.
Aqui a gente vai conversar sobre os modelos lineares gerais (que englobam as regressões lineares, as ANOVAs e até o teste-t). Vou te explicar a equivalência entre esses testes e vamos aprender regressão com todo o detalhamento que ela merece.
Vou te ensinar também o que é e como interpretar interações.
Módulo 7*
Modelos lineares generalizados (GLMs)
Os GLMs são ferramentas incríveis para lidarmos com dados que não seguem a distribuição normal (sejam eles numéricos ou categóricos). Esse módulo tem mais de 35 aulas sobre GLMs, para você entendê-los de uma vez por todas!
Temas abordados nesse módulo:
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Distribuições de probabilidade
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Regressão logística binária
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Regressão logística multinomial
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Regressão logística ordinal
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Regressão de Poisson para dados de contagem
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Regressão quasi-Poisson e binomial negativa
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Regressão de Poisson para taxas (com offset)
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Regressão quasi-Poisson e binomial negativa para taxas
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Regressão de Poisson robusta para dados binários
*Para evitar plágio, esse conteúdo será liberado apenas 8 dias após a compra do curso
Módulo extra
Entendendo o ggplot2
O ggplot2 é a melhor ferramenta para construirmos gráficos e outras figuras acadêmicas.
Mas, ele tem uma lógica própria e muitas opções de personalização. Isso pode ser angustiante.
Esse é um módulo para te explicar a lógica por trás do ggplot2 e te colocar no caminho da fluência nesse pacote.
Eu te garanto: depois de aprender ggplot2, você não vai mais querer construir sequer um gráfico de barras em Excel.
Para quem é esse curso?
Alunos de iniciação científica
Mestrandos
Doutorandos
Professores universitários
Esse é um curso para acadêmicos que trabalham com pesquisas quantitativas
Para quem não é esse curso?
Pessoas que trabalham com dados fora da área acadêmica (como cientistas de dados)
Pessoas que trabalham apenas com análises qualitativas
Ficou em dúvida se o curso é para você?
Eu tenho uma boa e uma má notícia...
A boa é que todas as dúvidas que você venha a ter sobre as aulas serão respondidas por mim.
Ou seja: suas perguntas serão respondidas por quem desenvolveu o material.
Nada de respostas que não batem com o que é dito no vídeo!
A má notícia é que, para que eu consiga oferecer um suporte de qualidade, as vagas serão limitadas.
Eu sei, parece aquelas mentiras de marketing. Mas não é.
Eu quero que a sua experiência nesse curso seja maravilhosa, e a única forma de garantir isso é limitando a quantidade de alunos.
Por isso, se você tem interesse no curso, eu recomendo que você se inscreva assim que as vagas abrirem, combinado?
Elas abrirão no dia 08/10 às 18h!
Caso queira receber um e-mail te lembrando da
abertura, se inscreva clicando no botão abaixo.
Ou seja, você tem acesso a:
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Mais de 180 aulas gravadas objetivas e extremamente didáticas
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Material para estudo: lista de referências, scripts e bases de dados
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Dúvidas sobre as aulas respondidas por quem as montou e gravou
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Um ano de acesso a todo o conteúdo, com atualização do material nesse período
Por apenas
12 x R$ 103,11
ou R$ 997,00 à vista
As matrículas abrirão no dia 08/10 às 18h!
Caso queira receber um aviso da abertura, inscreva-se abaixo:
Com quem você vai aprender tudo isso?
Oi, eu sou a Fernanda!
Eu sou bacharel em Biomedicina, mestre e doutora em Farmacologia, tudo isso pela UNIFESP. Também possuo uma especialização em estatística aplicada.
Eu trabalho com pesquisa e análise de dados desde 2010 e sou professora desde 2011 (já faz 13 anos!). Tenho experiência como docente em cursos técnicos, de graduação e pós-graduação.
Há 7 anos eu comecei a criar conteúdo sobre análise de dados acadêmicos no meu canal do YouTube. Desde então, eu já ajudei milhares de pesquisadores a analisarem os seus dados. Agora, quero te oferecer um curso completo, com toda a base teórica e prática para que você tenha essa autonomia!
