Manual Básico de Estatística Médica com a Linguagem R
Manual Básico de Estatística Médica com a Linguagem R
Introdução à análise de dados com a linguagem R e o RStudio
Sobre o Livro
Manual desenvolvido como texto de apoio para aulas de Metodologia Científica 2 (MEP2) do curso de Medicina do UNIPTAN. A disciplina MEP2 aborda o tema Bioestatística e usa o RStudio e a linguagem R em suas aulas práticas.
Sumário
- Dedicatória
- Capa
- Prefácio
- Introdução
- R - uma linguagem para análise de dados e gráficos
- A importância da Estatística na Medicina
-
Breve História do R
- Timeline
- Comprehensive R Archive Network, CRAN.
- Popularidade do R
- RStudio
- Referências.
-
Instalação do R e do RStudio
- Instalando o R
- Instalando o RStudio
- Video da instalação no Youtube
-
RStudio - primeiros passos
- Os Painéis do RStudio
- R Script
- R Notebook
-
Variáveis no R
- Objetos no R
- Variáveis no R
- Vetores no R
-
Tipos de Dados
- Variáveis categóricas (qualitativas)
- Variáveis quantitativas (numéricas)
- Variáveis Lógicas
- NA Values
- Funções no R
- Pacotes do R
-
Data Frames
- O Operador $
- Lendo Dados
-
RStudio Projects
- Working Directory
- Projects do RStudio
-
Estatística Descritiva no R
- Introdução
- Parte 1 - Carregamento do dataset mpg
- Parte 2 - Tabelas de frequências
- Parte 3 - Medidas de Tendência Central
- Parte 4 - Medidas de Dispersão
-
Manipulando dados no R
-
O conjunto de pacotes
tidyverse
-
O pacote
dplyr
- A função `filter()
-
A função
select()
-
O conjunto de pacotes
-
Visualizando dados - Gráficos básicos do R
- Introdução
- Parte 1 - Visualizando dados categóricos.
- Gráficos de Pizza - picharts
- Parte 2 - Visualizando dados numéricos
- Histogramas
- Gráficos de densidade
- Boxplots
- Parte 3 - Visualizando relações entre variáveis
- Correlação entre uma variável numérica e uma variável categórica
- Correlação entre duas variáveis numéricas
-
Correlação
- Introdução.
- Análise Univariada e Bivariada
- Um scatter plot histórico
- Covariância
- Coeficiente de Correlação
- Calculando o coeficiente de correlação no R
-
Modelos Científicos
- Introdução
- O que é um modelo científico?
- Modelos de relação linear no R
- O Coeficiente de Determinação - magnitude do efeito
- As limitações e utilidades dos modelos
-
Distribuições de probabilidade
- Introdução
- A Distribuição uniforme e um jogo de dados
- A distribuição normal
- A curva normal padrão
- A normalização e os z-scores.
- Calculando as probabilidades - parte 1: pnorm(x)
- Os parâmetros da curva normal - média e desvio padrão
- Calculando as probabilidades - parte 2: pnorm(x, mean= , sd= )
- Calculando probabilidades parte 3 - a função qnorm()
- Simulando uma distribuição normal
- Verificando a normalidade.
-
População e amostra
- Distribuição amostral
- Distribuição nula
-
Teste de Hipóteses
- Introdução
- A hipótese alternativa
- A hipótese nula
- Distribuição nula
- Nível de significância do teste
- Erros tipo I e tipo II
- Teste unicaudal ou bicaudal
- p-values
-
p-values
- Introdução
- Origens e confusões
- Interpretação gráfica do valor de p
- Notes
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