Modelagem por Equações Estruturais no R: Conceitos e Aplicações

A Modelagem por Equações Estruturais (MEE) é uma técnica de análise estatística que explica a relação entre variáveis latentes e observadas. Essa abordagem é uma técnica estatística multivariada que amplia a análise de regressão linear múltipla e a análise fatorial. Neste post vamos falar sobre os conceitos e aplicações da MEE e como aplicá-la por […]

Teste de Levene

Antes de discutir o teste de Levene, é importante compreender o conceito de homogeneidade de variância. A homogeneidade de variância é uma suposição subjacente a muitos testes estatísticos paramétricos, como o teste t de Student. Ela se refere à ideia de que as variâncias das diferentes amostras ou grupos de dados devem ser semelhantes. Se […]

Análise textual: O software IRAMUTEQ

A análise textual pode ser definida como um tipo específico de análise de dados, que se trata especificamente da análise de material verbal transcrito. Esses materiais podem ser de diversos tipos, tais como: textos originalmente escritos, entrevistas, documentos, redações, entre outros. Por se tratar essencialmente de linguagem, tais dados possuem alta relevância para quem pretende […]

Análise de correlação no R

Já vimos aqui no blog que geralmente, é interessante para pesquisadores saber qual é o relacionamento que existe, se existe algum, entre duas ou mais variáveis. Uma correlação é uma medida do relacionamento linear entre variáveis (clique aqui para saber mais). Também já vimos aqui no blog como executar uma análise de correlação utilizando um o JASP, um […]

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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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