Glossário

Os termos do curso, cada um com a aula onde aparece

Definições curtas, para consulta rápida. Para entender um termo de verdade, volte à aula indicada.

A

Aleatorização · Aula 2
Sorteio de quais unidades recebem cada tratamento. Distribui ao acaso as diferenças que não controlamos e protege contra o confundimento.
Amostra · Aula 1
Parte da população que de fato medimos. Serve para tirar conclusões sobre a população inteira.
Amplitude · Aula 4
Diferença entre o maior e o menor valor. Fácil de calcular, mas depende só dos dois extremos.
ANCOVA · Aula 11
Análise de covariância: modelo linear com um fator (grupos) e uma covariável contínua.
ANOVA · Aula 11
Análise de variância: compara as médias de três ou mais grupos dividindo a variação total em variação entre grupos e dentro dos grupos.
Assimetria · Aula 4
Distribuição com uma cauda mais longa que a outra. Na assimetria à direita, a média fica maior que a mediana.

C

Coeficiente de variação (CV) · Aula 4
Desvio-padrão dividido pela média, em porcentagem. Compara a variabilidade de variáveis com escalas ou unidades diferentes.
Confundimento · Aula 2
Quando uma terceira variável muda junto com o fator estudado, e não dá para separar o efeito de um do efeito da outra.
Correlação de Pearson (r) · Aula 9
Mede a força e o sentido da associação linear entre duas variáveis quantitativas, de −1 a 1. Correlação não implica causa.

D

Delineamento · Aula 2
O plano de coleta: quantas réplicas, como escolher as unidades e como distribuir os tratamentos entre elas.
Desvio-padrão · Aula 4
Raiz quadrada da variância. Mede o espalhamento típico dos dados em torno da média, na mesma unidade da variável.
Distribuição amostral · Aula 6
Distribuição dos valores de uma estatística (como a média) em todas as amostras possíveis de mesmo tamanho.
Distribuição binomial · Aula 5
Número de sucessos em n tentativas independentes, cada uma com a mesma probabilidade p de sucesso.
Distribuição de Poisson · Aula 5
Número de eventos num intervalo de tempo ou espaço, quando os eventos são independentes e ocorrem a uma taxa média constante λ.
Distribuição normal · Aula 5
Distribuição contínua simétrica em forma de sino, definida pela média μ e pelo desvio-padrão σ.

E

Erro padrão · Aula 6
Desvio-padrão da distribuição amostral de uma estatística. Para a média, s / √n.
Erro tipo I · Aula 7
Rejeitar H₀ quando ela é verdadeira (um falso positivo). Sua probabilidade é α.
Erro tipo II · Aula 7
Não rejeitar H₀ quando ela é falsa (um falso negativo). Sua probabilidade é β.
Escore-Z · Aula 5
Quantos desvios-padrão um valor está acima ou abaixo da média: z = (x − μ) / σ.
Estatística · Aula 1
Medida calculada na amostra, como a média amostral. Estima o parâmetro correspondente da população.
Estimador · Aula 6
A regra (fórmula) usada para estimar um parâmetro a partir da amostra; a estimativa é o valor que ela produz numa amostra concreta.

G

Graus de liberdade · Aula 4
Número de valores livres para variar depois de estimar outros parâmetros. Na variância amostral, n − 1.

H

Hipótese alternativa (H₁) · Aula 7
Afirma que existe efeito ou diferença. É o que sustentamos quando rejeitamos H₀.
Hipótese nula (H₀) · Aula 7
Afirma que não há efeito ou diferença. É a hipótese testada.

I

Interação · Aula 11
Quando o efeito de um fator depende do nível do outro fator. Se for significativa, os efeitos principais não podem ser interpretados isoladamente.
Intervalo de confiança · Aula 6
Faixa de valores calculada a partir da amostra. Um IC de 95% é produzido por um método que contém o parâmetro em 95% das amostras.

L

Lei dos Grandes Números · Aula 6
Quanto maior a amostra, mais a média amostral se aproxima da média da população.

M

Média · Aula 4
Soma dos valores dividida pelo número de valores. Sensível a valores extremos.
Mediana · Aula 4
Valor do meio dos dados ordenados. Resiste a valores extremos.
Mínimos quadrados · Aula 9
Método que escolhe a reta que minimiza a soma dos quadrados dos resíduos.
Moda · Aula 4
Valor mais frequente nos dados.
Modelo linear · Aula 8
Modelo do tipo dados = modelo + erro, y = α + βx + ε. Teste t, ANOVA e regressão são casos particulares.

N

Nível de significância (α) · Aula 7
Probabilidade máxima de erro tipo I que aceitamos, escolhida antes do teste (em geral 0,05).

P

Parâmetro · Aula 1
Medida que descreve a população, como a média populacional μ. Quase nunca é conhecido.
Poder do teste · Aula 7
Probabilidade de rejeitar H₀ quando ela é falsa (1 − β). Cresce com o tamanho da amostra e do efeito.
População · Aula 1
Conjunto de todos os elementos sobre os quais queremos tirar conclusões.
Probabilidade condicional · Aula 5
Probabilidade de um evento dado que outro ocorreu, P(A | B).
Pseudorréplica · Aula 2
Tratar como réplicas independentes medidas que não são independentes, como vários girinos do mesmo aquário. Infla os falsos positivos.

Q

Quartis · Aula 4
Valores que dividem os dados ordenados em quatro partes iguais. A distância entre o 1º e o 3º quartil é a amplitude interquartil.
Qui-quadrado (χ²) · Aula 10
Teste que compara contagens observadas com contagens esperadas, em testes de aderência e de independência.

R

R² (coeficiente de determinação) · Aula 9
Fração da variação da variável resposta explicada pelo modelo, de 0 a 1.
Regressão linear simples · Aula 9
Modelo que descreve como a média de y muda com x por meio de uma reta, y = α + βx + ε.
Réplica · Aula 2
Unidade independente que recebe um tratamento. Medir várias vezes a mesma unidade não aumenta o número de réplicas.
Resíduo · Aula 9
Diferença entre o valor observado e o valor previsto pelo modelo.

T

Teorema do Limite Central · Aula 6
Para amostras grandes, a média amostral tem distribuição aproximadamente normal, qualquer que seja a forma da distribuição dos dados.
Teste exato de Fisher · Aula 10
Alternativa ao qui-quadrado para tabelas 2 × 2 com frequências esperadas pequenas.
Teste F · Aula 11
Na ANOVA, razão entre a variação entre grupos e a variação dentro dos grupos (QM entre / QM dentro).
Teste post-hoc · Aula 11
Comparação entre pares de grupos depois de uma ANOVA significativa, como o teste de Tukey, controlando o erro tipo I.
Teste t · Aula 8
Compara uma média com um valor ou duas médias entre si, para amostras independentes ou pareadas.

U

Unidade amostral · Aula 2
A menor unidade independente sobre a qual se faz a medida, como uma parcela, um indivíduo ou uma lagoa.

V

Valor de P · Aula 7
Probabilidade de obter um resultado tão ou mais extremo que o observado, supondo H₀ verdadeira.
Variância · Aula 4
Média dos quadrados dos desvios em relação à média (na amostra, dividida por n − 1).
Variável aleatória · Aula 5
Variável cujo valor depende do acaso. Pode ser discreta (contagens) ou contínua (medidas).
Variável dummy · Aula 8
Variável 0/1 que representa um grupo num modelo linear.
Variável qualitativa · Aula 1
Expressa categorias: nominal (sem ordem, como espécie) ou ordinal (com ordem, como estágio de desenvolvimento).
Variável quantitativa · Aula 1
Expressa números: discreta (contagens) ou contínua (medidas).

Para ir além

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