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SUMÁRIO
1
Sobre o projeto
2
Introdução à metodologia científica
2.1
Conceitos básicos de ciência
2.2
O método científico
2.3
Paradigmas científicos
2.4
Ética na pesquisa científica
3
Formulação de problemas e hipóteses
3.1
Identificação de problemas de pesquisa
3.2
Revisão da literatura
3.3
Definição de objetivos
3.4
Formulação de hipóteses
4
Desenhos de pesquisa
4.1
Estudos observacionais
4.1.1
Estudos transversais
4.1.2
Estudos de coorte
4.1.3
Estudos de caso-controle
4.2
Ensaios clínicos
4.2.1
Ensaios randomizados controlados
4.2.2
Estudos duplo-cegos
4.3
Estudos experimentais
4.3.1
Desenho experimental
4.3.2
Controle e aleatorização
5
Bioestatística descritiva
5.1
Medidas de tendência central
5.1.1
Média
5.1.2
Mediana
5.1.3
Moda
5.2
Medidas de dispersão
5.2.1
Variância
5.2.2
Desvio padrão
5.2.3
Amplitude
5.3
Distribuições de frequência
5.4
Representações gráficas
5.4.1
Histogramas
5.4.2
Boxplots
5.4.3
Gráficos de dispersão
6
Bioestatística inferencial
6.1
Conceitos de probabilidade
6.2
Distribuições de probabilidade
6.2.1
Distribuição normal
6.2.2
Distribuição t de student
6.2.3
Distribuição qui-quadrado
6.3
Estimação e intervalos de confiança
6.4
Testes de hipóteses
6.4.1
Testes paramétricos
6.4.2
Testes não-paramétricos
7
Análise de dados
7.1
Correlação e regressão
7.1.1
Correlação de Pearson e Spearman
7.1.2
Regressão linear simples e múltipla
7.2
Análise de variância (ANOVA)
7.2.1
ANOVA de uma via
7.2.2
ANOVA fatorial
7.3
Análise multivariada
7.3.1
Componentes principais
7.3.2
Clusterização
8
Uso de
softwares
estatísticos
8.1
Softwares
“no-code” e “low-code”
8.2
R para análise estatística
8.2.1
Aprendendo a programar
8.2.2
Visão geral do R e suas aplicações
8.2.3
Instalando o R e o RStudio
8.2.4
Sintaxe básica e operações no R
8.2.5
Escrevendo código eficiente e legível
8.2.6
Depuração e tratamento de erros em R
8.2.7
Documentando e compartilhando seu código
8.2.8
Introdução à análise estatística com R
8.2.9
Usando R para estatísticas descritivas
8.2.10
Estatísticas inferenciais com R
8.2.11
Fundamentos da visualização de dados em R
8.3
Python para análise estatística
8.4
Visualização de dados e figuras científicas
9
Comunicação científica
9.1
Redação de artigos científicos
9.2
Estrutura de relatórios de pesquisa
9.3
Apresentações orais e posters
9.4
Publicação e revisão por pares
10
Ética e boas práticas em pesquisa
10.1
Consentimento informado e conformidade ética
10.2
Plágio e integridade acadêmica
10.3
Regulamentações e normas em pesquisa
10.4
Responsabilidade social do cientista
11
Aplicações práticas e estudos de caso
11.1
Epidemiologia e saúde pública
11.2
Genética e biologia molecular
11.3
Ecologia e conservação
11.4
Farmacologia e ensaios clínicos
12
Tópicos avançados em bioestatística
12.1
Modelos lineares generalizados
12.2
Análise de sobrevivência
12.3
Bioinformática e
big data
12.4
Metanálise
13
Recursos adicionais
13.1
Bibliografia recomendada
13.2
Glossário de termos
13.3
Tabelas estatísticas
13.4
Links e ferramentas online
Referências
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Metodologia científica e Bioestatística
Capítulo 7
Análise de dados
7.1
Correlação e regressão
7.1.1
Correlação de Pearson e Spearman
7.1.2
Regressão linear simples e múltipla
7.2
Análise de variância (ANOVA)
7.2.1
ANOVA de uma via
7.2.2
ANOVA fatorial
7.3
Análise multivariada
7.3.1
Componentes principais
7.3.2
Clusterização