Estatística com R: aplicando testes de hipóteses

📖 Storytelling

Estamos atuando como cientistas de dados em uma empresa que presta consultoria para diversos setores do mercado. Nosso objetivo é auxiliar essas empresas na tomada de decisão baseada em dados, identificando insights e validando hipóteses através da análise estatística.

Nosso desafio é aplicar conceitos fundamentais de inferência estatística, como testes de hipóteses, p-valor e nível de significância, para analisar os dados e fornecer respostas concretas aos problemas enfrentados pelas empresas. Para isso, utilizaremos a linguagem R e seus pacotes estatísticos.

🎯 Objetivo

Este curso tem como objetivo apresentar conceitos fundamentais de testes de hipóteses, explorando casos práticos resolvidos com a linguagem R e seus pacotes estatísticos. Durante o curso, abordaremos:

• Diferenças entre testes paramétricos e não paramétricos;
• Como e quando aplicar cada tipo de teste;
• Testes estatísticos clássicos e suas premissas;
• Interpretação de resultados utilizando p-valor, estatísticas de teste e intervalos de confiança;
• Criação de visualizações para comunicar insights de forma clara.

Ao final do curso, você será capaz de selecionar o teste adequado para cada problema, interpretar corretamente os resultados e comunicar suas conclusões de forma precisa.

👥 Público-Alvo

Este curso é ideal para:

• Pessoas que desejam aprofundar seus conhecimentos em estatística aplicada à ciência de dados;
• Profissionais e estudantes que já possuem uma base estatística e querem aplicá-la na linguagem R;
• Cientistas de dados que buscam melhorar sua capacidade de realizar inferências estatísticas para tomada de decisão.

📋 Pré-requisitos

Para acompanhar este curso, recomenda-se:

• Conhecimento básico em R, especialmente o uso de funções do R básico;
• Compreensão de conceitos fundamentais de estatística, como:
  • Tipos de variáveis;
  • Distribuição de frequências;
  • Medidas de tendência central, separatrizes e de dispersão;
  • Distribuição normal, cálculo e interpretação de probabilidades;
  • Nível de confiança e significância estatística.
  • Intervalos de confiança e tamanhos de amostra;
  • Estimativa de valores;

📚 Conteúdo do Curso

🔍 Conceitos Fundamentais

• Introdução a testes de hipóteses
• Etapas de um teste de hipótese
• Interpretação do p-valor e nível de significância
• Diferença entre testes paramétricos e não paramétricos

📊 Testes de Hipóteses

Testes Paramétricos

• Teste de normalidade Shapiro-Wilk
• Teste Z para uma amostra e duas amostras
• Teste t de Student para uma e duas amostras (independentes e dependentes)
• Teste F para homogeneidade de variâncias
• Teste ANOVA de uma e duas vias

Testes Não Paramétricos

• Teste Qui-Quadrado de aderência e de independência
• Teste Exato de Fisher
• Teste de Wilcoxon (para amostras pareadas)
• Teste U de Mann-Whitney (para amostras independentes)

📈 Interpretação e Visualização dos Resultados

• Como reportar os resultados dos testes de hipóteses
• Utilização dos pacotes de visualização de dados para criar visualizações estatísticas
• Análise crítica dos resultados e tomada de decisão baseada em dados

⬆️ Habilidades Desenvolvidas

Ao concluir este curso, você será capaz de:

✅ Aplicar testes de hipóteses corretamente para diferentes tipos de dados;

✅ Diferenciar e escolher testes paramétricos e não paramétricos adequados;

✅ Interpretar p-valor, estatísticas de teste e intervalos de confiança;

✅ Criar visualizações que ajudem na comunicação de resultados;

✅ Tomar decisões baseadas em análises estatísticas mais confiáveis.

🚀 Tecnologias Utilizadas

• Linguagem R
• Pacotes estatísticos: dplyr, rstatix, BSDA, car, ggplot2

📈 Próximos Passos

Este curso é um passo importante para aprimorar suas habilidades em estatística aplicada. Conforme você avança, continuará desenvolvendo conhecimentos sobre modelagem estatística e machine learning aplicado à tomada de decisão.

Se você deseja aprofundar-se ainda mais e se tornar um cientista de dados confiante na aplicação de métodos estatísticos, este curso é o caminho certo para você! 🚀