Análise de Dados
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A estatística é uma ciência exata, apesar de lidar com situações de incerteza. Isso porque ela trabalha com partes (ou amostras) de um grupo maior, e estuda dados (informações numéricas ou não) nos níveis nominal, ordinal, de intervalor e inteiro. A análise desses dados segue dois passos: a parte descritiva e a parte inferencial. Analisar os dados significa traduzir números, ou seja, transformá-los em conhecimentos, ideias e/ou previsões que agreguem informações na tomada de decisão. Para que as decisões se tornem viáveis, confiáveis e sejam representativas da população, existe a necessidade do conhecimento das diversas técnicas estatísticas existentes. Isso porque, na análise, deve-se aplicar a técnica adequada a cada tipo de dado. Cada técnica tem a sua particularidade no que tange às variáveis que estão sendo investigadas. Ela só depende da classificação da variável e do objetivo da pesquisa. Com a aplicação de uma técnica errada, há o comprometimento de todas as conclusões da pesquisa, invalidando-as. Por isso, existe a necessidade de coletar a amostra convenientemente, identificar a classificação da variável e saber qual técnica utilizar, antes de se iniciar o trabalho e análise dos dados. Para nos aprofundarmos nesse ramo do conhecimento, ao longo desse curso, conheceremos a análise multivariada de dados e suas técnicas; os modelos de regressão simples e múltipla; os modelos de regressão logística binária e multinomial; e os modelos de regressão para dados de contagem (Poisson e binomial negativo).
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