Capítulo 6
Por que amostras maiores dão médias mais estáveis
Cada barra conta as médias de estudos inteiros. Quadruplique a amostra e a pilha fica com metade da largura.
O livro interativo de análise de dados
Análise de dados, explicada com calma.
Valor-p, intervalo de confiança, erro padrão, regressão: as ideias que você usa toda semana, enfim claras o bastante para você explicar a outra pessoa. Linguagem simples, exemplos reais e uma simulação ao vivo em cada capítulo.
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Pagamento único · Acesso vitalício
- Capítulos curtos e diretos
- Só a matemática das quatro operações
- Leia no celular, tablet ou notebook
Parte II · Capítulo 6
6
Desvio padrão vs. erro padrão
Figura 6.2 · Rode 500 estudos e veja as médias se empilharem.
No livro:
valor-p•erro padrão•intervalo de confiança•poder do teste•tamanho de efeito•distribuições•correlação•regressão
O problema não é você. É o jeito como você aprendeu.
Quase todo mundo aprendeu análise de dados do mesmo jeito: uma fórmula no quadro, uma tabela no fim do livro, uma prova e a esperança de que um dia aquilo fizesse sentido. Para a maioria, esse dia não chegou. Se você se reconhece em alguma destas situações, está em ótima companhia:
- Você sabe rodar o teste. Mas se alguém pergunta o que o valor-p significa de verdade, você muda de assunto.
- Na qualificação, a banca pergunta se as barras de erro mostram desvio padrão ou erro padrão. Dá um frio na barriga.
- Você copia a análise de um artigo parecido e torce para ela servir nos seus dados.
- Você já assistiu a dez vídeos sobre intervalo de confiança e ainda não sabe a que se refere aquele 95%.
Nada disso tem a ver com inteligência. Tem a ver com ordem. A maioria dos cursos entrega a fórmula primeiro e espera que a intuição venha depois. Quase nunca vem.
GentleStats inverte essa ordem. Primeiro você vê cada ideia em movimento. Depois ganha as palavras para ela. Só no fim vem a fórmula, quando ela já parece óbvia.
VejaUma simulação ao vivo para você mexer até a ficha cair.
EntendaA ideia em palavras simples, com o erro clássico que você deve evitar.
UseFrases prontas para adaptar na sua dissertação, tese ou artigo.
Ao vivo, agora mesmo
Não decore. Veja acontecer.
Ler sobre erro padrão é uma coisa. Ver o erro padrão encolher conforme você adiciona dados é outra. No livro, cada ideia vem com uma simulação que você controla: mova o controle deslizante, mude a amostra e veja exatamente o que acontece com os seus dados. Você aprende mexendo.
Capítulo 10
O que “95% de confiança” quer dizer de verdade
Cada linha é o intervalo de um estudo. Mais ou menos 1 em cada 20 não captura o valor real, e você nunca sabe qual.
Capítulo 11
Valores-p quando não está acontecendo nada
Teste mil vezes um remédio que não faz nada. Os valores-p se espalham por igual, e 5% ainda parecem “significativos”.
Capítulo 9
Uma curva em sino saindo de um mundo torto
Comece com tempos de espera assimétricos. Tire a média de poucos de cada vez, e o sino aparece sozinho.
Capítulo 14
Como é, de verdade, um r = 0,3
Veja a mesma nuvem apertar e afrouxar. A maioria das pessoas acha que uma correlação de 0,3 é bem mais forte do que ela é.
Capítulo 12
O poder do teste, à vista
Cinza é “sem efeito”, azul é o efeito real. A área azul depois da linha tracejada é a sua chance de encontrá-lo.
O que você recebe
Toda a base, em um só lugar e sem pressa.
Capítulos curtos que seguem a vida de uma pesquisa, da primeira planilha ao modelo final. Leia do começo ao fim ou vá direto ao capítulo que você precisa na véspera da reunião com seu orientador.
Parte I
Descrever os dados
Tipos de variáveis · Gráficos que mostram a forma real · Média, mediana e moda · Da amplitude ao desvio padrão · Percentis e escores z
Parte II
Distribuições e amostras
Desvio padrão vs. erro padrão · A normal, a t, a χ² e a F · Distribuições para dados do mundo real · Por que as médias viram normais · Intervalos de confiança
Parte III
Testar ideias
O que é, de verdade, um valor-p · Erros e poder do teste · Tamanhos de efeito
Parte IV
Relações
Correlação · Correlação vs. regressão · Regressão em palavras simples · Tipos de regressão