Conceção e Análise Experimental

Planeje, analise e interprete experimentos fatoriais, incluindo designs fatoriais completos e fracionados, efeitos de interação e ANOVA para estudos multifatoriais.

Identificar e mitigar vieses experimentais, incluindo viés de seleção, desempenho, deteção e atrito, através de estratégias rigorosas de ocultação e alocação encoberta.

Projete quase-experimentos rigorosos usando diferença-em-diferenças, descontinuidade na regressão e séries temporais interrompidas quando a randomização não for viável.

Projete ensaios clínicos randomizados e controlados (ECRs) rigorosos com randomização adequada, cegamento e cálculos de poder para pesquisas clínicas e comportamentais.

Projete e analise experimentos intra-sujeitos, de medidas repetidas e crossover com controle de efeito de arrasto, teste de esfericidade e modelos ANOVA mistos.

Calcule tamanhos amostrais necessários e poder estatístico para qualquer desenho de estudo, incluindo testes t, ANOVA, regressão e análise de sobrevivência, com justificativa de premissas.

Desenhe estudos de viabilidade e piloto para testar protocolos, estimar parâmetros e informar o desenho de ensaios definitivos de maior escala antes do início da pesquisa em grande escala.

Valide instrumentos de medição científica utilizando análise de confiabilidade, análise fatorial confirmatória, validade convergente e teoria de resposta ao item para escalas de pesquisa e clínicas.

Identificar, mapear e controlar variáveis de confusão em pesquisas experimentais e observacionais usando estratégias de randomização, estratificação, pareamento e ajuste estatístico.

Modele e interprete relações dose-resposta usando modelos sigmoides, log-lineares e horméticos para farmacologia, toxicologia e pesquisa ambiental.