EN | PT | TR | RO | BG | SR
;

Módulo 5. ANÁLISE QUANTITATIVA: ANOVA- MANOVA, ANCOVA, MANCOVA, TESTE T


PREFÁCIO

Bem-vindo ao módulo de autoaprendizagem do SPSS: Análise Estatística. Este material é
meticulosamente concebido para o guiar através dos poderosos recursos do software SPSS,
equipando-o com as competências essenciais necessárias para a análise estatística. Se é um
principiante ou procurando aprofundar o seu conhecimento, este módulo proporcionará uma abordagem estruturada,
abordagem prática para dominar o SPSS.
O módulo abrange aspetos teóricos e práticos da análise estatística. Você começará
com uma introdução abrangente às técnicas estatísticas, incluindo ANOVA, MANOVA,
ANCOVA, testes t, correlação e análise de regressão. Cada conceito é apresentado de forma clara,
destacando o seu propósito, aplicação e importância na investigação.
Através da secção de práticas, terá a oportunidade de aplicar estas técnicas diretamente em
SPSS. Os exercícios passo a passo permitir-lhe-ão navegar na interface do SPSS, introduzir dados e
realizar análises com confiança. Ao envolver-se com estas atividades práticas, desenvolverá
competências práticas na interpretação de resultados, avaliação de pressupostos estatísticos e elaboração de
conclusões significativas a partir de dados.
Este módulo enfatiza não só a compreensão dos métodos estatísticos, mas também a valorização
a sua relevância em vários contextos de investigação. Tópicos como as suposições de normalidade,
efeitos de interação na ANOVA bidirecional e a incorporação de co-variáveis ​​na ANCOVA e
MANCOVA são exploradas para aprofundar as suas capacidades analíticas. No final deste módulo,
estará bem preparado para conduzir análises de dados de forma independente, aplicando técnicas do SPSS
eficazmente para resolver problemas complexos de investigação.
Incentivamo-lo a abordar este material com curiosidade e dedicação. Progresso no seu
o seu próprio ritmo, revisite os tópicos conforme necessário e desfrute do processo de aprendizagem de análise estatística com
SPSS.
Desejamos-lhe uma viagem agradável na sua experiência de aprendizagem!


OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM

Secção Principal 1: Introdução

Objetivos de Aprendizagem:

Compreender o âmbito e a importância do módulo sobre ANOVA, MANOVA, ANCOVA, teste T, Correlação e Análise de Regressão.

Obter uma apreciação do papel dessas técnicas estatísticas na pesquisa e análise de dados.

Identificar os métodos estatísticos específicos abrangidos e as suas aplicações em vários contextos de investigação.

 

Secção 2: Práticas SPSS

Objetivos de Aprendizagem:

Desenvolver competências práticas na utilização do SPSS para análise de dados e testes estatísticos.

Saber como navegar na interface SPSS, inserir dados e realizar análises estatísticas.

Ganhar confiança na interpretação dos resultados das análises SPSS e tirar conclusões significativas dos resultados.


CONTEÚDO DA UNIDADE




SUMÁRIO

Secção Principal 1: Introdução

Fornece uma visão geral dos tópicos abordados no módulo e sua importância na análise estatística.

 

Secção 2: Práticas SPSS

Oferece exercícios práticos para aplicar as técnicas estatísticas discutidas usando o software SPSS.

 

 

Autores

Asociacia za analizirane I realizacia na novacii


REFERÊNCIAS

Ankarali, H., Cangur, S., & Ankarali, S. (2018). A new Seyhan’s approach in case of heterogeneity of regression slopes in ANCOVA. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences, 10, 282-290.

Dattalo, P. (2013). Analysis of multiple dependent variables. Oxford University Press.

Gogtay, N. J., & Thatte, U. M. (2017). Principles of correlation analysis. Journal of the Association of Physicians of India, 65(3), 78-81.

Huberty, C. J., & Petoskey, M. D. (2000). Multivariate analysis of variance and covariance. In H. E. A. Tinsley and S. D. Brown (Eds.), Handbook of applied multivariate statistics and mathematical modeling (pp. 183-208). Academic Press.

Huberty, C. J., & Olejnik, S. (2006). Applied MANOVA and discriminant analysis. John Wiley & Sons.

Jaccard, J. (1998). Interaction effects in factorial analysis of variance (No. 118). Sage.

Kim, H. Y. (2013). Statistical notes for clinical researchers: assessing normal distribution (2) using skewness and kurtosis. Restorative Dentistry & Endodontics, 38(1), 52.

Kim, T. K. (2015). T test as a parametric statistic. Korean Journal of Anesthesiology, 68(6), 540.

Leech, N., Barrett, K., & Morgan, G. A. (2013). SPSS for intermediate statistics: Use and interpretation. Routledge.

Levene, H. (1960) Robust tests for equality of variances. In I. Olkin (Ed.), Contributions to probability and statistics (pp. 278-292). Stanford University Press.

Liu, Q., & Wang, L. (2021). t-Test and ANOVA for data with ceiling and/or floor effects. Behavior Research Methods, 53(1), 264-277.

Livingston, E. H. (2004). Who was student and why do we care so much about his t-test? 1. Journal of Surgical Research, 118(1), 58-65.

Rawlings, J. O., Pantula, S. G., & Dickey, D. A. (Eds.). (1998). Applied regression analysis: a research tool. Springer.

Razali, N. M., & Wah, Y. B. (2011). Power comparisons of shapiro-wilk, kolmogorov-smirnov, lilliefors and anderson-darling tests. Journal of Statistical Modeling and Analytics, 2(1), 21-33.

Rutherford, A. (2011). ANOVA and ANCOVA: a GLM approach. John Wiley & Sons.

Tian, C. H. E. N., Manfei, X. U., Justin, T. U., Hongyue, W. A. N. G., & Xiaohui, N. I. U. (2018). Relationship between Omnibus and Post-hoc Tests: An investigation of performance of the F test in ANOVA. Shanghai Archives of Psychiatry, 30(1).

Uyanık, G. K., & Güler, N. (2013). A study on multiple linear regression analysis. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 106, 234-240.

West, S. G., Aiken, L. S., & Krull, J. L. (1996). Experimental personality designs: Analyzing categorical by continuous variable interactions. Journal of Personality, 64(1), 1-48.

Westfall, P. H., & Henning, K. S. (2013). Understanding advanced statistical methods (Vol. 543). Boca Raton, FL: CRC Press.

Digital Source: https://www.mathsisfun.com/data/standard-normal-distribution.html (Accessed: 01.06.2023)