Qual teste de hipóteses utilizar?

Neste post, nosso objetivo é auxiliar na seleção dos testes de hipóteses mais adequados para sua pesquisa. Forneceremos um guia prático e útil, embora não exaustivo, dos testes de hipóteses mais comuns. Essas informações visam ajudá-lo a alcançar os objetivos do seu projeto de pesquisa. Além disso, como um recurso adicional, ao final do artigo, […]

Family Wise Error Rate (FWER): O que é e como controlar?

O universo da análise de dados é vasto e repleto de conceitos que, embora por vezes pareçam complicados, são fundamentais para garantir robustez das nossas análises. Um desses conceitos é o Family Wise Error Rate (FWER). Neste post, vamos entender sua importância e aprender sobre algumas técnicas para controlá-lo. O que é Family Wise Error […]

Quando utilizar o Teste t de amostras independentes e Análise de Variância – ANOVA

Neste post, vamos discutir quando usar o Teste t de amostras independente e Análise de Variância – ANOVA, as suposições que devem ser atendidas em cada teste e exemplos de perguntas de pesquisa que podem ser respondidas por cada um deles. Quando se trabalha com análises estatísticas, uma das principais preocupações é determinar qual teste […]

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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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