Análise estatística

domínio de softwares específicos para análises de dados é fundamental para a atuação e pesquisadores de todas as áreas das ciências naturais. Existem, porém, duas grandes dificuldades: o alto custo de muitos destes programas e o esforço necessário para se dominar diferentes softwares especializados em diferentes análises.

Neste curso, pretendemos introduzir o uso do software R, um programa gratuito que permite a realização de uma imensa variedade de análises de dados das mais diversas áreas da ciência. Ao dominar as funcionalidades básicas do R, os usuários têm condições de aprender a realizar qualquer análise que possa ser executada pelo programa, se tornando independente de softwares muito restritos e/ou caros. Além de tornar os participantes capazes de aprender novas análises no R por conta própria, a proposta do curso inclui o aprendizado de algumas análises estatísticas de uso bem amplo, começando pelos fundamentos básicos para sua compreensão e finalizando com sua execução no R.

Público alvo: Profissionais, pesquisadores e estudantes de pós-graduação da área das ciências biológicas e afins.

Carga Horária: 40 horas

Local: Nazaré Paulista, SP - Sede do IPÊ - Rod. D. Pedro I KM 47 - Bairro do Moinho I

Programação do curso:

Funcionalidades básicas

A base para dominar o programa, usando conjunto de dados que representem diversas situações.

- Compreendendo o R: funções de busca e de ajuda, o uso dos pacotes e algumas ideias de por onde começar e como prosseguir com o aprendizado.

- Matemática básica: o R como uma grande calculadora científica.

- Lendo seus dados no R: funções para ler, importar, resumir e visualizar dados de todos os tipos.

- Estatística descritiva no R: um pouco sobre o uso das medidas de tendência central e dispersão.

- Funções gráficas: explorando diferentes tipos de variáveis e suas potenciais relações.

Análises estatísticas

Algumas análises estatísticas que possuem ampla gama de aplicações, acompanhadas de exemplos diversos.

- Um apanhado de análises estatísticas úteis: teste T, ANOVA e regressão linear.

- Um pouco de estatística multivariada: métricas de distância, análises de agrupamento e de ordenação.

- O teste de Mantel e suas diversas aplicações: comparações de matrizes, medidas de autocorrelação espacial e de inércia filogenética.

Orientador:

Marcos Vinícius Carneiro Vital

- Trabalha atualmente com Ecologia Teórica, Conservação da Biodiversidade e Evolução

- Professor de Ecologia Experimental e Modelagem em Diversidade Biológica