Assista a aula gratuita acima e descubra quatro grandes benefícios que aprender análise de dados irá gerar em sua vida acadêmica, te tornando um pesquisador muito melhor e com muito mais oportunidades.
A nossa formação é completa e conta com dezenas de cursos para você sair do absoluto zero e se tornar um pesquisador de ponta.
mas sim uma formação continuada de pesquisadores, com vários cursos. Para quem está do zero, e para quem já está mais avançado.
Estatísticas descritivas (média, moda, mediana, desvio e erro-padrão, escore z)
Curva normal
Correlações
Regressões lineares, regressões logísticas, regressões de Poisson, regressões de Cox
Testes de diferenças de grupos (Testes t amostra única, dependente e independente)
ANOVAS e MANOVAS (Simples, Fatorial e de Medidas Repetidas)
Qui-Quadrado de aderência e independência para duas e múltiplas categorias
Testes não-paramétricos (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis, Wilcoxon, Friedman)
Curva ROC
História & Epistemologia da Ciência
Conhecimento Religioso, Filosófico, Popular e Científico
Indutivismo, Karl Popper e Thomas Kuhn
Ciências Humanas e Pós-modernismo
Pesquisa Quantitativa e Qualitativa
Delineamentos de Pesquisa Empírica
Pesquisa Experimental, Levantamentos, Métodos Qualitativos, Modelos Mistos
Planejando uma Pesquisa
Teoria, Problema e Objetivo
Hipóteses e Expectativas
Variáveis de pesquisa, Participantes e Instrumentos
Como escrever projetos de pesquisa
Ética em pesquisa
Regressão de Poisson Simples
Modelo superdisperso
Regressão binomial negativa
Regressão de Poisson Robusta
Análises de Sobrevida (Survival Analyses)
Tábua de sobrevida
Teste log-rank
Regressão de Cox Simples
Regressão de Multivariada
Introdução a Séries Temporais
Instalando o Joinpoint
Análise de taxa e indicadores
Análise de taxa e indicadores (Interpretação)
Análise de taxas e indicadores por categorias
Interpretação Análise por categorias
Análise ajustada por idade
Análise ajustada por idade (usando by)
Descrição dos resultados
Introdução à Pesquisa com dados secundários
DATASUS – Tabwin
Descomprimindo arquivos DBC via Tabwin e R
Realizando pesquisa com dados individuados (Processamento e análise)
DATASUS – Dados agregados via Tabwin e Tabnet
Atlas Brasil – Censo demográfico e Desenvolvimento humano
INEP – Dados educacionais
IPEA – Dados econômicos
INMET – Clima e tempo
IBGE e Portal brasileiro de dados abertos
Criando um banco para estudos de séries temporais
Criando banco de dados para estudos correlacionais
Processamento e análise de dados agregados em SPSS
Revisão da literatura (aspectos constitutivos e operacionais dos itens)
Construção dos itens
Dificuldade dos itens
Etapas da avaliação por experts e população alvo
Medidas de concordância (IVC, RVC, CVC)
Adaptação Transcultural de Instrumentos
Evidências de validade segundo os Standards (AERA, APA, & NCME, 2014)
Teoria e Prática de Análises Fatoriais Exploratórias e Análises Fatoriais Confirmatórias
Modelos unifatorial
Modelos multifatorial
Modelos de segunda-ordem
Modelos bi-factor
Análises Fatoriais Confirmatórias Multigrupo
Aspectos teóricos
Símbolos e terminologias
Conceitos de Graus de liberdade
Índices de ajuste
Índices de modificação
Métodos de Estimação
Execução prática de Modelagem por Equações Estruturais Completa
Teoria Clássica dos testes versus Teoria de Resposta ao Item
TRI 1-parâmetro logístico (1-PL)
TRI 2-parâmetros logísticos (2-PL)
TRI 3-parâmetros logísticos (3-PL)
TRI 4-parâmetros logísticos (4-PL)
Curva Característica e de informação do Item (CCI e CII)
Funcionamento diferencial do item (DIF)
Modelo Rasch (dados dicotômicos e politômicos)
Medidas de Ajuste
Confiabilidade item-pessoa
Infit e Outfit
Avaliação de Thresholds
Introdução ao Vieses de Resposta
Introdução à Aquiescência
Calculando os Escores
Modelo de Interceptos Randômicos
Modelo de Interceptos Randômicos (TRI – Multidimensional)
Recentralização
Modelo MIMIC
Introdução à Desejabilidade Social
Análises de Juízes na Desejabilidade Social
Avaliação de Estrutura Interna (Quádruplas)
Avaliação de Estrutura Interna (Escala Neutralizada)
Análises Multigrupo + MIMIC
Introdução à Escolha Forçada
Recodificando Variáveis
Modelo Fatorial Thurstoniano
Modelo da Teoria de Resposta ao Item Thurstoniano
Análises de Precisão da Escolha Forçada
Teoria da Análise de Redes
Terminologias e Conceitos
Estimação e Seleção do Modelo
Descrição da Rede
Tamanho Amostral
Precisão das Arestas
Estabilidade das Redes
Aulas práticas (R e JASP)
Exploratory Graph Analysis (Teoria e Prática)
Introdução ao IRAMUTEQ
Configuração do Corpus textuais
Nuvem de palavras
Análises de similitude
Análises de especificidades
Análise Fatorial por Correspondência
Classificação Hierárquica Descendente
Tipos de revisões da literatura
Revisão Sistemática
Scoping Review
Revisão Narrativa
Delineamento de questões de pesquisa
Objetivos e perguntas de pesquisa
Identificação e seleção da literatura relevante
Avaliação do risco de viés
Extração e síntese dos dados
Redação de artigos de revisão
Introdução à metanálise;
Modelo de efeito fixo;
Heterogeneidade
Modelo de efeitos aleatórios
Modelo de Efeito Fixo vs Modelo de Efeitos Aleatórios
Heterogeneidade na metanálise
Análise de subgrupos
Robustez da medida metanalítica (Análise de sensibilidade);
Avaliação do viés de publicação na metanálise (funnel plot; teste de Egger; teste de Begg)
Ajustando o viés de publicação usando o método de Trim-and-Fill
Como delinear uma boa pesquisa
Entendendo o estado da arte
Otimizando buscas em bases de dados
O estilo da escrita científica
Principais erros da escrita científica
A estrutura do método
Como escrever os seus resultados, discussão e conclusão
O processo da publicação científica, da submissão à autoria
Curso completo de Zotero
Curso completo de Mendeley
Curso completo de EndNote
Aulas nas versões gratuitas, versões pagas, versões web, versões Desktop, plugins de word, etc.
As análises são realizadas nos seguintes softwares: SPSS ou JASP (Gratuito), FACTOR (Gratuito), IRAMUTEQ (Gratuito), Winsteps (Gratuito).
Você aprende tudo em softwares tradicionais e, também, em R. Escolha a opção mais adequada para você.
Você não precisa ter nenhum conhecimento prévio. Nossas aulas vão do básico ao avançado em Psicometria e Análise Quantitativa de Dados.
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Sou Psicólogo, mestre e doutor em Psicologia. Venho me dedicando à Psicometria e Análise Quantitativa de Dados desde 2007.
Fui professor e chefe do Departamento de Psicometria da UFRJ durante os anos de 2013 a 2020. Fui editor-chefe da revista Trends in Psychology, da Sociedade Brasileira de Psicologia (SBP) e Editor-Associado da Spanish Journal of Psychology, na sub-seção Psicometria e Métodos Quantitativos.
Tenho mais de 60 artigos publicados e mais de 3600 citações, nas melhores revistas nacionais e internacionais.
Atualmente, me dedico à formação de novos pesquisadores, através da Psicometria Online Academy. Minha missão é ampliar a formação em Análise Quantitativa de Dados no Brasil e lhe auxiliar a conquistar os seus objetivos profissionais.
Perguntas Frequentes:
Com certeza! Temos quatro (4) canais de comunicação onde você poderá tirar todas as suas dúvidas:
1) Nossa comunidade exclusiva de alunos;
2) A plataforma onde as aulas estão hospedadas;
3) E-mail exclusivo para alunos;
4) Reuniões ao vivo comigo e a equipe da Academy.
O uso do software vai depender da análise a ser realizada. Utilizamos o SPSS e JASP para as análises bi e multivariadas (correlação, regressões, teste t, análises de variância, testes não-paramétricos, curva ROC, qui-quadrado, etc), FACTOR para análises fatoriais exploratórias, JASP para Análises Fatoriais Confirmatórias e Análises de Rede e Mplus para toda a família da modelagem por equações estruturais. Além disso, todas as análises serão replicadas em R. Sempre que um novo software for inserido, teremos aulas específicas ensinando como utilizá-lo.
Se você é estudante da graduação, mestrado, doutorado, pós-doutorado ou até mesmo professor universitário, das ciências humanas, sociais, da saúde ou das exatas, e tem interesse em se desenvolver enquanto pesquisador(a) ou tem interesse de desenvolver uma carreira enquanto consultor(a) em análise quantitativa de dados, esse curso é pra você. Aqui você vai alavancar a sua carreira de pesquisador(a) ou construir uma nova profissão de consultor(a) em pesquisa quantitativa. Temos alunos dos mais variados cursos, da computação à gastronomia, passando por engenharia florestal, direito, enfermagem e arquitetura. O curso é para você!
Com certeza. Na Academy temos alunos dos mais diversos cursos, como: direito, administração, enfermagem, educação física, agronomia, gastronomia, marketing, bioquímica, odontologia, etc. Se você trabalha com pesquisa quantitativa, a formação te serve, independente da sua área.
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• Introdução a Deep Learning
• Avaliando sistemas de Deep Learning
• Redes Neurais feitas (sem programação) no SPSS
• Aula bônus: O futuro da IA na Sociedade
• Aula bônus: Dois Estudos de Caso
• Gerar, interpretar e reportar resultados em Machine Learning
• Selecionando algoritmos e métodos
• Práticas de Machine Learning (Sem programação): Decision Tree (JASP), Linear Discriminant Classification (JASP) e Plataforma ORANGE
• Aula Bônus: Avaliação Psicológica e Machine Learning
• Aula Bônus: Livros e Cursos recomendados
• Aula Bônus: Entrevista com Cientista de Dados focado na área da Saúde
• O que é Machine Learning?
• Como a máquina aprende?
• Machine Learning para Psicometria e Pesquisa Quantitativa (pesquisas comentadas)
• Tipos de Machine Learning (Supervisionado e Não-supervisionado)
• Práticas de Machine Learning (Sem programação): JASP e SPSS
• Aula Bônus: Filosofia da Inteligência Artificial
• Aula Bônus: Entrevista com Cientista de Dados graduado em Psicologia
• Aula bônus: Estudo de Caso sobre Redução Dimensional
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