A análise quantitativa está no centro da investigação orientada por dados, e o R é uma ferramenta versátil para implementar técnicas estatísticas. Este módulo oferece um guia abrangente sobre a utilização do R para análise quantitativa, equipando os participantes com competências que vão desde a manipulação de dados a métodos estatísticos avançados. Ao dominar estes conceitos, os participantes estarão capacitados para enfrentar os desafios de dados do mundo real de forma eficaz.
Parte 1: Fundamentos da Análise Quantitativa em R
Esta secção apresenta aos participantes os fundamentos da programação R e a sua aplicação na investigação quantitativa:
Introdução ao R e RStudio: Visão geral do ambiente de programação R e do seu IDE de fácil utilização, o RStudio.
Noções básicas de programação R: conceitos básicos como tipos de dados, variáveis e operações básicas.
Importação e manipulação de dados: técnicas para importar e preparar dados utilizando os pacotes dplyr e tidyr.
Visualização básica de dados: criação de gráficos de dispersão, gráficos de barras e gráficos de linhas utilizando o ggplot2.
Parte 2: Fundamentos e Técnicas Estatísticas
Este segmento centra-se nos conceitos estatísticos essenciais e na sua implementação em R:
Estatística descritiva: medidas de tendência central (média, mediana, moda), variabilidade (amplitude, variância, desvio padrão) e visualização de dados (histogramas, boxplots).
Estatística inferencial: testes de hipóteses, intervalos de confiança e interpretação do valor de p.
Testes estatísticos: realização de testes t e qui-quadrado para comparar grupos e analisar dados categóricos.
Parte 3: Métodos Quantitativos Avançados
Os participantes irão aprofundar técnicas estatísticas avançadas e modelação de dados:
Análise de Regressão Linear: Construção e interpretação de modelos de regressão simples e múltipla.
Manipulação avançada de dados: utilização de pacotes especializados, como lubridate, forcats e gridExtra, para manipular séries temporais e dados categóricos.
Visualizações complexas: personalização de gráficos com ggplot2 e combinação de vários gráficos utilizando gridExtra.
Parte 4: Aplicações e Desafios na Análise Quantitativa
O módulo conclui abordando aplicações práticas e desafios comuns na investigação quantitativa:
Melhores práticas para análise estatística: garantir a fiabilidade, validade e reprodutibilidade dos resultados.
Técnicas estatísticas avançadas: explorando a análise fatorial, a análise de clusters e a análise de séries temporais.
Aplicações no mundo real: aplicação de métodos avançados a diversos campos e conjuntos de dados.
Superar desafios: dicas para lidar com dados em falta, outliers e escalabilidade em grandes conjuntos de dados.
Conclusão
Ao completar este módulo, os participantes obterão uma compreensão abrangente da análise quantitativa utilizando o R, permitindo-lhes aplicar estas competências em ambientes académicos e profissionais com confiança.