Cálculo do tamanho de efeito para o teste de Wilcoxon

Já falamos sobre o teste de Wilcoxon aqui no blog, mas para relembrar, o teste de Wilcoxon é um teste de hipóteses para analisar a diferença entre duas amostras comparadas. É comum pensarmos no teste de Wilcoxon como uma alternativa não paramétrica ou teste t de Student para amostras pareadas. Portanto, podemos usá-lo quando temos duas medidas de uma […]

Teste de McNemar: O que é e quando usar?

Imagine que você se encontre em uma situação de pesquisa em que precisa analisar dados de pré e pós teste e sua amostra é pequena. Você executa um teste para aferir a normalidade e seus dados não atendem às suposições de normalidade. O que fazer? Primeiro, podemos recorrer as técnicas não paramétricas. As técnicas não […]

Teste de Wilcoxon

O teste de Wilcoxon é um teste de hipóteses para analisar a diferença entre duas amostras pareadas. Portanto, podemos usá-lo quando temos duas medidas de uma mesma amostra, isto é, quando seus participantes são medidos em duas ocasiões ou sob duas condições diferentes. É comum pensarmos no teste de Wilcoxon como uma alternativa não paramétrica […]

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Módulo 4: Redes neurais artificiais

• 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 

Módulo 3: Interpretar e reportar resultados

• Gerar, interpretar e reportar resultados em Machine Learning

Módulo 2: Criando o seu sistema

• 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

Módulo 1: O que é Machine Learning

• 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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