Centro de Documentação da PJ
Monografia
 26271 | 24.D.12 |
Análise estatística : com utilização do SPSS / João Maroco.- 2.ª edição revista e corrigida.- Lisboa : Sílabo, 2003 [i.e. 2004].- 508 p. : il. ; 24 cm
ISBN 972-618-331-6
ESTATÍSTICA, ENSAIO, CIÊNCIAS SOCIAIS
Prefácio. Capítulo 1 - Variáveis, Populações e amostras: Variáveis estatísticas e escalas de medida / População vs. amostra / Teoria da amostragem / Amostras independentes vs. amostras emparelhadas. Capítulo 2 - Estatística descritiva: Medidas de tendência central / Medidas de dispersão / Medidas de assimetria e achatamento / Medidas de associação / Representação gráfica de resultados. Capítulo 3 - Inferência estatística: Algumas funções de densidade de probabilidade com utilização frequente em análise estatística: Distribuição Normal; Distribuição do Qui-quadrado (c2); Distribuição t-Student; Distribuição F-Snedecor; Distribuição Binomial / Teoria da estimação / Teoria da decisão: Probabilidade de significância; Intervalos de confiança vs. testes de hipóteses. Capítulo 4 - Introdução ao "Statistical Package for the Social Sciences" (SPSS). Capítulo 5 - Comparação de proporções: O teste binomial: A aproximação da binomial à normal / O teste do qui-quadrado: O Teste do Qui-quadrado por Simulação de Monte Carlo / O teste de fisher / Testes para proporções em amostras emparelhadas: Teste de McNemar para duas amostras; Teste Q de Cochran para mais de duas amostras. Capítulo 6 - Testes paramétricos para comparar populações a partir de amostras independentes: Condições de aplicação dos testes paramétricos: Teste de Kolmogorov-Smirnov para testar se a distribuição amostral é Normal; Teste de Shapiro-Wilk para testar se a distribuição amostral é normal; Teste de Levene para testar a homogeneidade de variâncias / Teste t-student para testar hipóteses sobre uma média populacional estimada a partir de uma amostra aleatória / teste t-student para comparação de duas médias populacionais, a partir de duas amostras aleatórias independentes / Comparação de médias de mais do que duas populações: a análise de variância: ANOVA a um factor (one-way); Comparação múltipla de médias: O teste de Tukey, de Fisher-LSD, de Scheffé e de Bonferroni; A ANOVA factorial / A análise de variância multivariada (MANOVA, do anglo-saxónico multivariate analysis of variance): MANOVA one-way ou a um factor; MANOVA two-way ou a dois factores; Validação dos pressupostos da MANOVA; Considerações adicionais sobre a MANOVA. Capítulo 7 - Testes não paramétricos: O teste de wilcoxon para uma mediana populacional / O teste de kruskal-wallis (ou a anova em ordens de kruskal-wallis) / Algumas transformações matemáticas para homogeneizar variâncias e normalizar variáveis / ANOVA two-way (ou a dois factores) não paramétrica. Capítulo 8 - Testes para comparação de populações a partir de amostras emparelhadas: Métodos paramétricos para comparação de populações a partir de amostras emparelhadas: a anova de medições repetidas: Condições de aplicação da ANOVA de medições repetidas; ANOVA de medições repetidas a um factor; ANOVA de medições repetidas a dois factores; ANOVA de medições repetidas mista / Métodos não-paramétricos para comparação de populações a partir de amostras emparelhadas: a ANOVA de Friedman: Comparação múltipla de amostras emparelhadas não-paramétrica. Capítulo 9 - Análise de componentes principais: O modelo das componentes principais / Estimação das componentes principais / ACP com o SPSS: a categorical principal components analysis (CATPCA) / Quantas componentes principais se devem extrair? / Utilização das componentes principais. Capítulo 10 - Análise factorial: O modelo da análise factorial / Estimação dos factores comuns e factores específicos (extracção de factores) / Rotação de factores / Estimação dos valores dos factores (factor scores) / Considerações finais: AF vs. ACP. Capítulo 11 - Análise de clusters: Medidas de semelhança e dissemelhança / Agrupamento hierárquico de clusters: Que tipo de método hierárquico se deve utilizar?; Quantos Clusters se deve reter?; Análise de Clusters hierárquica com variáveis / Agrupamento não-hierárquico de clusters. Capítulo 12 - Análise discriminante: Selecção das variáveis discriminantes / Estimação das funções discriminantes: Avaliação da contribuição relativa das variáveis originais na função discriminante; Significância das funções discriminantes / Classificação por recurso às funções discriminantes / Análise discriminante "stepwise": Critérios de selecção de variáveis na análise discriminante "stepwise". Capítulo 13 - Análise de regressão linear: O modelo de regressão linear univariado tipo I / Estimação dos coeficientes de regressão: O método dos mínimos quadrados / Inferência sobre o modelo de regressão linear: A análise de variância do modelo de regressão linear; Testes aos coeficientes do modelo de regressão; O coeficiente de determinação / Validação dos pressupostos do modelo de regressão linear: A análise de resíduos; Multicolinearidade / Métodos de procura do "melhor modelo" / selecção de variáveis / Comentários adicionais sobre diagnósticos de colineariadade / Estimação do valor médio de Yi e previsão de novas observações / Outras utilizações para o modelo de regressão linear: O modelo de regressão linear com variáveis qualitativas; Testes a efeitos de moderação (interacção) com o modelo de regressão linear; Testes a efeitos de mediação usando o modelo de regressão linear / O modelo de regressão linear univariado de tipo II: Eixo principal reduzido ou regressão da média geométrica; Método de ajustamento robusto de Kendall; Método dos três grupos de Bartlett. Tabelas. Bibliografia.