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Análise estatística com o SPSS statistics / João Marôco

Main Author: Marôco, João Edition: 5ª ed. Publication: Pero Pinheiro : ReportNumber, 2011 Description: XII, 990 p.ISBN: 978-989-96763-2-9Topical name: Análise estatística | Spss (statistical package for the social sciences) Recommended bibliographic: Análises laboratoriais (CTeSP) - Noções básicas de estatística - 1º ano CDU: 311.2
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Índice
Prefácio, p. IX
Como usar este livro?, p. 1
Capítulo 1
Variáveis, Populações e Amostras, p. 5
1.1. Variáveis estatísticas e escalas de medida, p. 7
1.2. População vs. Amostra, p. 8
l .3. Teoria da Amostragem, p. 9
l .4. Amostras independentes vs. amostras emparelhadas, p. 13
1.5. Tipos de estudos de investigação, p. 14
Capítulo 2
Estatística Descritiva, p. 15
2. l. Medidas de tendência central, p. 17
2.2. Medidas de dispersão, p. 19
2.3. Medidas de forma, p. 20
2.4. Medidas de associação, p. 22
2.5. Representações gráficas, p. 27
Capítulo 3
Inferência Estatística, p. 33
3.1. Funções de distribuição com utilização frequente em inferência, p. 35
3.2. Distribuições Amostrais e Teorema do Limite Central, p. 42
3.3. Teoria da Estimação, p. 46
3.4. Teoria da Decisão, p. 50
Capítulo 4
Introdução ao SPSS Statistics, p. 63
Capitulo 5
Comparação de Contagens e Proporções, p. 87
5. l. O Teste Binomial, p. 89
5.2. O teste do Qui-Quadrado, p. 99
5.3. O teste de Fisher, p. 108
5.4. Modelos Log-lineares, p. 113
5.5. Testes para contagens em amostras emparelhadas, p. 164
Capítulo 6
Testes Paramétricos para Amostras Independentes, p. 183
6.1. Condições de aplicação dos testes paramétricos, p. 185
6.2. Teste t-Student para uma amostra, p. 196
6.3. Teste t-Student para duas amostras, p. 199
6.4. Análise de Variância (ANOVA), p. 205
6.5. A Análise de Covariância (ANCOVA), p. 258
6.6. Análise de variância multivariada (MANOVA), p. 276
Capítulo 7
Testes Não Paramétricos para Amostras Independentes, p. 299
7. l, Teste de Wilcoxon para uma mediana, p. 303
7.2. Teste de Wilcoxon-Mann-Whitney, p. 307
7.3. Teste de Kruskal-Wallis, p. 317
7.4. Transformações matemáticas para homogeneizar variâncias e normalizar variáveis, p. 331
7.5. ANOVA two-way não paramétrica, p. 339
7.6. MANOVA não paramétrica, p. 345
7-7. ANCOVA não paramétrica, p. 356
Capítulo 8
Testes para Amostras Emparelhadas, p. 363
8.1. Teste t-Student, p. 367
8.2. ANOVA de medições repetidas, p. 372
8.3. Teste de Wilcoxon para amostras emparelhadas, p. 412
8.4. ANOVA de Friedman, p. 419
Capítulo 9
Análise de Componentes Principais, p. 439
9.1. O modelo das Componentes Principais, p. 441
9.2. Estimação das componentes principais, p. 443
9.3. ACP com o SPSS Statistics: Categorical Principal Components Analysis (CATPCA), p. 450
9.4. Quantas componentes principais se devem extrair?, p. 459
9.5. Utilização das componentes principais, p. 466
Capítulo 10
Análise Fatorial, p. 469
10.1. O modelo da Análise Fatorial Exploratória, p. 472
10.2. Extração de fatores, p. 476
10.3. Rotação de Fatores, p. 484
10.4. Estimação dos valores dos fatores (Factor Scores), p. 489
10.5. Avaliação da qualidade do modelo fatorial, p. 490
10.6. Análise Fatorial com variáveis qualitativas, p. 516
10.7. Considerações finais: AF vs. ACP, p. 527
Capítulo 11
Análise de Clusters, p. 529
11.1. Medidas de Semelhança e Dissemelhança, p. 531
11.2. Agrupamento Hierárquico de Clusters, p. 538
11.3. Agrupamento não hierárquico de Clusters, p. 557
Capítulo 12
Escalonamento Multidimensional, p. 565
12. l. Modelos de MDS, p. 568
12.2. MDS Clássico, p. 569
12.3. Algoritmos de MDS: ALSCAL e PROXSCAL, p. 574
12.4. Medidas da qualidade da solução de MDS, p. 578
12.5. MDS Replicado, p. 600
12.6. MDS a partir de dados em bruto, p. 609
Capítulo 13
Análise Discriminante, p. 623
13.1. Seleção das variáveis discriminantes, p. 626
13.2. Estimação das funções discriminantes, p. 628
13.3. Classificação por recurso às funções discriminantes, p. 640
13.4. Análise Discriminante Stepwise, p. 654
Capítulo 14
Regressão Linear, p. 671
14.1. O modelo de regressão linear unívariado tipo I, p. 674
14.2. Estimação dos coeficientes de regressão: O método dos mínimos quadrados, p. 676
14.3. Inferência sobre o modelo de regressão linear, p. 679
14.4. Validação dos pressupostos do modelo de regressão linear, p. 690
14.5. Métodos de seleção de preditores, p. 718
14.6. Comentários adicionais sobre diagnósticos de colinearidade, p. 742
14.7. Estimação do valor médio de yj e previsão de novas observações, p. 743
14.8. Outras utilizações para o modelo de regressão linear, p. 747
14.9. O modelo de regressão linear univariado de tipo II, p. 788
Capítulo 15
Regressão Categorial, p. 801
15.1. Regressão Logística, p. 804
15.2. Regressão MuItinomial, p. 859
15.3. Regressão Ordinal, p. 878
15.4. Notas finais sobre os modelos de regressão categoríal: Problemas numéricos, p. 910
Capítulo 16
Modelos Lineares Hierárquicos, p. 913
16. l. O Modelo Linear Hierárquico (HLM), p. 917
16.2. Estimação dos parâmetros do modelo, p. 923
16.3. Estratégia de Análise e Qualidade do modelo HLM, p. 928
16.4. Modelos Lineares Hierárquicos Generalizados (GHLM), p. 959
ANEXOS
1. Distribuição Normal reduzida, p. 967
2. Distribuição t-Student, p. 968
3. Distribuição do Qui-quadrado, p. 969
4. Distribuição de Físher-Snedecor, p. 971
índice Remissivo, p. 975
Referências Bibliográficas, p. 983

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