Módulo 2: Estatística Descritiva e Inferencial

Medidas de Variabilidade

Intervalo: Você pode calcular o intervalo (a diferença entre os valores máximo e mínimo) de seus dados usando a função range(). Ele retorna um vetor contendo os valores mínimo e máximo.

range_result <- intervalo(data_vetor)

Variância e desvio padrão: A função var() calcula a variância, enquanto a função sd() calcula o desvio padrão. Ambos são utilizados para avaliar a disseminação de dados.

variance_result <- var(data_vetor)

sd_result <- SD(data_vetor)

Assimetria e Kurtosis: Você pode usar o pacote de momentos para calcular a assimetria e a curtose. Primeiro, você precisa instalar e carregar o pacote:

install.packages("momentos")

biblioteca(momentos)

Então, você pode usar skewness() para skewness e kurtosis() para kurtosis:

skewness_result <- assimetria(data_vetor)

kurtosis_result <- Curtose(data_vetor)

Ecrãs gráficos

Histograma: Para criar um histograma, você pode usar a função hist(). Ele visualiza a distribuição de seus dados, dividindo-os em compartimentos. Por exemplo:

hist(data_vetor, main = "Histograma de Dados", xlab = "Valores", ylab = "Frequência")

Boxplot: A função boxplot() é usada para criar boxplots, que fornecem informações sobre a tendência central da distribuição e spread, bem como quaisquer potenciais valores atípicos.

boxplot(data_vetor, main = "Boxplot of Data", ylab = "Valores")

Seguindo estas etapas e utilizando as funções e pacotes integrados do R, você pode efetivamente calcular e visualizar estatísticas descritivas para seu conjunto de dados. Isso fornece uma base sólida para entender as características dos seus dados e prepará-los para análises adicionais.

Estatísticas inferenciais em R: Desvendando os segredos da inferência de dados

As estatísticas inferenciais elevam suas habilidades analíticas para o próximo nível, permitindo decisões baseadas em dados e testes de hipóteses. Aqui está o que você pode esperar nesta seção:

Teste de hipóteses: Aprenda os fundamentos do teste de hipóteses em R. Você entenderá a lógica por trás do teste de hipóteses, o nível de significância (alfa) e o valor p. Exploraremos testes de hipóteses comuns, incluindo o teste t e o teste qui-quadrado, e percorreremos o processo passo-a-passo da realização desses testes.
Intervalos de Confiança: Descubra o poder dos intervalos de confiança na quantificação da incerteza em torno das estimativas pontuais. Você não só aprenderá como calcular intervalos de confiança para médias e proporções, mas também como interpretá-los em um contexto do mundo real.
p-Values Unveiled: Desvende os mistérios dos valores-p, um componente vital no teste de hipóteses. Discutiremos o seu significado, interpretação e o papel que desempenham na determinação da significância estatística dos resultados.

A estatística inferencial em R é uma parte crucial da análise de dados, permitindo a tomada de decisão baseada em dados e o teste de hipóteses. Aqui está um guia passo a passo sobre como realizar testes de hipóteses, calcular intervalos de confiança e entender a significância dos valores de p em R:

» 1. Teste de hipóteses

Lógica do teste de hipóteses: O primeiro passo no teste de hipóteses é entender a lógica por trás dele. Você começa com uma hipótese nula (H0), que representa uma suposição padrão, e uma hipótese alternativa (Ha), que representa o que você deseja testar. Por exemplo, H0: μ = 100 (a média da população é 100) vs. Ha: μ ≠ 100 (a média da população não é 100).

Escolhendo o Nível de Significância (Alfa): O nível de significância, denotado como alfa (α), é a probabilidade de cometer um erro do Tipo I (rejeitando incorretamente uma hipótese nula verdadeira). Os valores comuns para alfa são 0,05 ou 0,01. Você pode definir alfa usando alfa <- 0,05.

Realização de testes de hipótese: R fornece várias funções para testes de hipóteses, como t.test() para testes t e chisq.test() para testes qui-quadrado. Para um teste t de duas amostras, você pode usar:

t_test_result <- t.test(x, y, alternative = "two.sided")

» 2. Intervalos de confiança

Cálculo de intervalos de confiança: Os intervalos de confiança ajudam a quantificar a incerteza em torno das estimativas pontuais. Você pode calcular um intervalo de confiança para a média usando a função t.test(). Para um intervalo de confiança de 95%:

ci_result <- t.test(data_vetor, conf.level = 0,95)$conf.int

Interpretação de Intervalos de Confiança: Um intervalo de confiança de 95% para uma média, digamos (8,5, 9,5), significa que se você amostrasse da população muitas vezes e calculasse intervalos, aproximadamente 95% desses intervalos conteriam a verdadeira média da população.

» 3. Valores P Revelados

Compreender os valores-P: Os valores-p são essenciais no teste de hipóteses. Eles quantificam a força da prova contra a hipótese nula. Valores p menores indicam evidências mais fortes contra o nulo. Em R, os valores de p são tipicamente calculados e retornados por funções de teste de hipóteses.

Interpretando valores P: Se o valor p for menor que alfa (α), você rejeitará a hipótese nula. Por exemplo, se p < 0,05 (com α = 0,05), você tem evidências para rejeitar H0. Se p > α, você não consegue rejeitar H0. Tenha em mente que os valores p não provam uma hipótese nula; fornecem provas a favor ou contra ela.

Seguindo estas etapas e usando as funções internas de R para testes de hipóteses, intervalos de confiança e cálculos de valor p, você pode desbloquear os segredos das estatísticas inferenciais. Isso permite que você tome decisões baseadas em dados, tire conclusões significativas e teste hipóteses com base em sua análise de dados em R.