Programa da disciplina
Bioestatística — Ciências Biológicas, UFMS
Ementa
Introdução à estatística. Probabilidade. Representação da variação: parâmetros estatísticos e principais distribuições de probabilidade. Estimativas, testes de hipóteses e significância. Modelos lineares: teste t, ANOVA, regressão linear, correlação, e modelos lineares generalizados (qui-quadrado).
Objetivos de aprendizagem
Ao final da disciplina, o(a) aluno(a) deve ser capaz de:
- Identificar o tipo de dado e a distribuição apropriada para descrevê-lo;
- Planejar uma coleta com delineamento amostral adequado à pergunta;
- Escolher, executar e interpretar um teste de hipóteses dentro do arcabouço dos modelos lineares;
- Comunicar resultados estatísticos em linguagem biológica clara.
Avaliação
A nota final segue a fórmula (P1 + P2) / 2, em que:
- P1 — Prova escrita (na oferta de fevereiro de 2027: segunda-feira, 22/02, sobre as Aulas 1 a 6)
- P2 — Questionários ao longo do semestre
- PO — Prova substitutiva optativa (substitui a menor das anteriores)
Quizzes, prazos e notas ficam no Moodle UFMS.
Bibliografia básica
- Callegari-Jacques, S.M. 2003. Bioestatística: princípios e aplicações. Porto Alegre: ArtMed.
- Gotelli, N.J. & Ellison, A.M. 2010. Princípios de estatística em ecologia. Porto Alegre: Artmed.
- Magnusson, W. & Mourão, G. 2005. Estatística sem matemática: a ligação entre as questões e a análise. 2ª ed. Londrina: Editora Planta.
Bibliografia complementar
- Bussab, W.O. & Morettin, P.A. 2017. Estatística básica. 9ª ed. São Paulo: Saraiva.
- Çetinkaya-Rundel, M. & Hardin, J. Introduction to Modern Statistics. 2ª ed. OpenIntro. Livre e gratuito em https://openintro-ims.netlify.app/.
- Dormann, C.F. & Ellison, A.M. 2025. Statistics by Simulation. Princeton: Princeton University Press.
- Manly, B.F.J. & Navarro Alberto, J.A. 2020. Randomization, Bootstrap and Monte Carlo Methods in Biology. 4ª ed. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC. https://doi.org/10.1201/9780429329203
- Quinn, G.P. & Keough, M.J. 2023. Experimental Design and Data Analysis for Biologists. 2ª ed. Cambridge University Press.
- Sokal, R. & Rohlf, J. 1994. Biometry. 3ª ed. New York: WH Freeman.
- Triola, M.F. 2024. Introdução à estatística. 14ª ed. Rio de Janeiro: LTC.
- Vieira, S. 2010. Bioestatística: tópicos avançados. 3ª ed. Rio de Janeiro: Elsevier.
- Vieira, S. 2018. Estatística básica. 2ª ed. São Paulo: Cengage Learning.
- Whitlock, M.C. & Schluter, D. 2020. The Analysis of Biological Data. 3ª ed. New York: W.H. Freeman.
- Zar, J.H. 2009. Biostatistical analysis. 5ª ed. New York: Pearson.
Recursos online
- Wickham, H.; Çetinkaya-Rundel, M. & Grolemund, G. R para Ciência de Dados (2ª ed.)
- Faria, P.D. Introdução à Linguagem R: seus fundamentos e sua prática.
- da Silva, F.R.; Gonçalves-Souza, T.; Paterno, G.; Provete, D.B.; Vancine, M.A. Análises ecológicas no R.
- Mello & Peternelli. Conhecendo o R: uma visão mais que estatística.
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