MÉTODOS QUANTITATIVOS (DBI-4137)
Professor(a) ministrante: Roger Paulo Mormul
Ementa: Estudo de formas de delineamento amostral e experimental com suas respectivas análises estatísticas, incluindo algumas análises alternativas
Programa:
Parte I – Aspectos gerais
– Princípios filosóficos do método científico
– A importância do foco: objetivo ou hipótese
– Qual abordagem pode ser melhor? Método indutivo ou hipotético-dedutivo?
– Determinando a análise a partir do objetivo ou hipótese
– Principais formas de amostragem e experimentação
– Replicagem e pseudoreplicagem
Parte II – Análise básica de dados
– Principais pressupostos para as análises
– Teste t para amostras independentes e dependentes, e alternativas não paramétricas
– Análise de variância unifatorial e fatorial, e alternativas não paramétricas
– Análise de variância para medidas repetidas e alternativa não paramétrica
– Análise de variância múltipla
– Análise de covariância
– Medidas de associação e alternativas não paramétricas
– Transformação e padronização de dados
– Regressão linear simples e múltipla
– Regressão logística
Parte III – Análises multivariadas e avançadas
– Análise de componentes principais – PCA
– Análise de correspondência – CA
– Análise de correspondência destendenciada – DCA
– Análise de coordenadas principais – PcoA
– Análise múltipla da homogeneidade da variância
– Critério de informação de AKAIKE e Inferência multimodelo
– Correlação de matrizes
Material para aula:
Computador contendo os softwares Statistica 7.0, PC-Ord 5 e SAM – Spatial Analysis in Macroecology. Os alunos que possuírem os softwares poderão requerer a instalação com o professor na primeira manhã de atividade.
Avaliação: Será avaliado por meio de uma prova escrita.
Akaike, H. (1974) A new look at the statistical model identification. IEEE Transactions on Automatic Control 19(6): 716-723.
Borcard, D. and Legendre P. (2012) Is the Mantel correlogram powerful enough to be useful in ecological analysis? A simulation study. Ecology 93(6): 1473-1481.
Gauch, H.G. (1982) Multivariate analysis in community ecology. Cambridge University Press.
Gotelli, N.J. and Ellison, A.M. (2004) A primer of ecological statistics. Sinauer Associates, Inc. USA.
Jackson, D.A. (1995) PROTEST: A PROcrustean Randomization TEST of community environment concordance. Ecoscience 2(3): 297-303.
Jongman, R.H.G., Ter Braak, C.J.F. and Van Tongeren, O.F.R. (1996) Data analysis in community and landscape ecology. Cambridge University Press.
Legendre, P. and Legendre, L. (1998) Numerical ecology. Second English edition. Elsevier Science BV, Amsterdam.
Quinn, G.P. and Keough, M.J. (2002) Experimental design and data analysis for biologists. Cambridge University Press, Cambridge.
Rangel, T.F., Diniz-Filho, J.A.F. and Bini, L.M. (2010) SAM: a comprehensive application for Spatial Analysis in Macroecology. Ecography 33(1): 46-50.
Scheiner, S.M. and Gurevitch, J. (2001) Design and Analysis of Ecological Experiments. Oxford University Press, New York.
Valentin, J.L. (2000) Ecologia Numérica: Uma Introdução à Análise Multivariada de Dados Ecológicos. Interciência.
Zar, J.H. (2010) Biostatistical analysis. 5th edition. Pearson Prentice Hall.