Análise Estatística e Interpretação

Analise dados de pesquisas e questionários com orientação especializada sobre ponderação, análise de escalas Likert, viés de não resposta e interpretação significativa dos resultados.

Calcule e justifique tamanhos amostrais para experimentos, pesquisas e estudos clínicos usando análise de poder — abrangendo ANOVA, testes t, regressão e designs complexos.

Orientação especializada em PCA, análise fatorial, análise de clusters, MANOVA, análise discriminante e outros métodos multivariados para dados de pesquisa complexos e de alta dimensionalidade.

Aplicar métodos estatísticos bayesianos a problemas de pesquisa: seleção de prioris, inferência posterior, intervalos de credibilidade, MCMC e comparação de modelos usando fatores de Bayes.

Aplicar métodos de inferência causal — diferença-em-diferenças, variáveis instrumentais, descontinuidade na regressão, escores de propensão — a dados observacionais e quase-experimentais.

Analise dados de medidas repetidas e painel com modelos mistos, GEE, análise de curvas de crescimento e tratamento especializado de dados ausentes e covariáveis que variam no tempo.

Orientação especializada em modelos de regressão linear, logística, multinível e avançados — desde a verificação de pressupostos e seleção de modelos até a interpretação de coeficientes e relatórios.

Suporte estatístico especializado para desenho de ensaios clínicos, cálculo de tamanho amostral, randomização, análises intermediárias e relatórios em conformidade regulatória.

Conduza e relate meta-análises com orientação especializada sobre agrupamento de tamanhos de efeito, heterogeneidade, viés de publicação, gráficos de floresta e relatórios em conformidade com PRISMA.

Traduza resultados estatísticos em seções de resultados e relatórios claros e precisos para artigos acadêmicos, documentos regulatórios e públicos não técnicos.