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👑 Neste gráfico de dispersão, o coeficiente d 👑 Neste gráfico de dispersão, o coeficiente de correlação de Pearson (r = 0,06) indica uma correlação extremamente baixa entre as variáveis analisadas. Um valor de r tão próximo de zero sugere que a relação linear entre as variáveis é praticamente inexistente, com a linha de tendência oferecendo pouca ou nenhuma informação útil. Quando o valor de r é baixo, o ajuste linear não é adequado para descrever o comportamento dos dados. 🔍 | Sabe analisar dados sozinho? 📚 | Aprenda análise de dados já! 📥 | Baixe a prévia do Livro Análise de Dados #aprenderestatísticafácil #estatística #bioestatística #datascience #ciênciadedados #cientistadedados #análisededados #epidemiologia #posgraduacao #cienciasbiologicas #biomedicina #cienciasfarmaceuticas #dissertaçãodemestrado #ciência #phd #pesquisacientifica #iniciacaocientifica #pesquisa #cienciasdasaude #doutorado #memesexatas #memesestatistica #memescientificos #memesciencia #correlação #regressãolinear #coeficientedecorrelação #coeficientededeterminação #gráficodedispersão #scatterplot
👑 Você sabia que a regressão linear é uma da 👑 Você sabia que a regressão linear é uma das ferramentas mais utilizadas em estatística, análise de dados e ciência de dados? 📈 O que é regressão linear? A regressão linear ajuda a prever o valor de uma variável (dependente) com base no valor de outra variável (independente). 🎯 Principais conceitos: - Variável dependente (y): É o que você quer prever. - Variável independente (X): É a informação que você usa para fazer a previsão. - Coeficientes: São estimados pela análise para ajustar a melhor linha que explica a relação entre X e Y. 🛠 Como funciona? A técnica ajusta uma linha reta (ou superfície, no caso de múltiplas variáveis) que minimiza os erros entre os valores reais e os previstos. Este método é conhecido como mínimos quadrados, que encontra a melhor linha para o conjunto de dados. 💡 Aplicações práticas: - Estimar vendas futuras com base em tendências passadas. - Avaliar o impacto de variáveis como preço ou marketing no comportamento do consumidor. - Modelar relações biológicas, econômicas ou de engenharia. Exemplos: statology.org 🔍 | Sabe analisar dados sozinho? 📚 | Aprenda análise de dados já! 📥 | Baixe a prévia do Livro Análise de Dados #aprenderestatísticafácil #estatística #bioestatística #datascience #ciênciadedados #cientistadedados #análisededados #epidemiologia #rstats #artigocientífico #pesquisa #pesquisacientifica #enfermagem #cnpq #mestrado #phd #posgraduacao #tccdadepressão #ecologia #capes #cienciasdanatureza #regressãolinear #regressaolinear #regressãolinearsimples #regressaolinearsimples #regressãolinearmúltipla #regressaolinearmultipla
👑 Este é um princípio frequentemente mal inte 👑 Este é um princípio frequentemente mal interpretado. Muitos caem no erro de presumir que a coincidência de eventos implica em uma relação de causa e efeito, o que pode levar a conclusões equivocadas. Este é o equívoco central das falácias "cum hoc ergo propter hoc" (com isto, por causa disto) e "post hoc ergo propter hoc" (após isto, portanto, por causa disto), onde a correlação é erroneamente tomada por evidência de causalidade. Tipos mais comuns: 1️⃣ Coincidência: "A correlação entre variáveis não relacionadas pode ser acidental, como na 'Regra dos Redskins', onde os resultados de um jogo de futebol americano pareciam prever os resultados das eleições presidenciais dos EUA, uma mera coincidência sem nenhuma ligação causal." 2️⃣ Causalidade Reversa: "Causalidade reversa refere-se a uma relação causa-efeito, mas na ordem inversa; por exemplo, dizer que a rotação das hélices de um moinho de vento gera vento é um erro de interpretação, pois é o vento que impulsiona o moinho." 3️⃣ Variável de Confusão: "Uma variável oculta pode ser a causa comum para eventos correlacionados; por exemplo, o consumo de álcool e o câncer de pulmão estão associados não porque um cause o outro diretamente, mas devido ao fumo, uma terceira variável que influencia ambos." 🔍 | Sabe analisar dados sozinho? 📚 | Aprenda análise de dados já! 📥 | Baixe a prévia do Livro Análise de Dados #aprenderestatisticafacil #estatistica #bioestatistica #datascience #cienciadedados #cientistadedados #analisededados #epidemiologia #mestrado #biomedicina #doutorado #pesquisador #posgraduacao #cienciasdanatureza #monografia #artigocientífico #tesededoutorado #iniciacaocientifica #pesquisacientifica #memesexatas #memesestatistica #memescientificos #memesciencia #correlaçãonãoécausalidade #correlação #causalidade #ciência #gatos #gatinhos #felinos
👑 Mas o que o valor de p significa de fato? Nós sempre brincamos aqui com essa questão do nível de significância (α) e do valor de p — e eles de fato SÃO importantes! Mas é fundamental que outras características e resultados da análise de dados sejam também consideradas, como o poder do teste, tamanho do efeito e o tamanho amostral. O valor de p representa a probabilidade de obtermos um resultado igual (ou mais extremo) ao obtido a partir dos nossos dados, assumindo que a hipótese nula (H0) é verdadeira. Assim, se esta probabilidade é "pequena" (exemplo, menor ou igual a 0,01 ou 0,05) rejeitamos a hipótese nula (H0) — dizemos que há diferença (ou relação) significativa. Mas caso esta probabilidade seja "grande" (exemplo, maior que 0,01 ou 0,05) não rejeitamos a hipótese nula (H0) — dizemos que não há diferença (ou relação) significativa. Assim, o valor de p é essencial para determinarmos a significância estatística dos resultados. Ele indica a probabilidade de observarmos os dados obtidos se a hipótese nula for verdadeira. Assim, o valor de p nos permite avaliar, de maneira objetiva, se um resultado é significativo ou se pode ser atribuído ao acaso, orientando decisões baseadas em evidências sólidas. *Esse fator comparativo com o valor de p, que usamos de exemplo (0,05 ou 0,01) representa o nível de significância (α), um valor de corte, a probabilidade de cometermos o erro tipo I. Ele deve ser definido antes de qualquer análise. 🔍 | Sabe analisar dados sozinho? 📚 | Aprenda análise de dados já! 📥 | Baixe a prévia do Livro Análise de Dados #aprenderestatísticafácil #estatística #bioestatística #datascience #ciênciadedados #cientistadedados #análisededados #epidemiologia #pesquisacientifica #cnpq #biomedicina #ecologia #mestrado #dissertaçãodemestrado #monografia #doutorado #tesededoutorado #tcc #tccdadepressão #cientista #iniciacaocientifica #memesexatas #memesestatistica #memescientificos #memesciencia #valordep #pvalor #níveldesignificância
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