5. Testes de Hipóteses e Tomada de Decisão com Dados

“Aprenda a transformar dados em evidências, avaliar hipóteses e tomar decisões fundamentadas utilizando os principais testes estatísticos aplicados em pesquisas e análises profissionais.”

Objetivo do curso:

O curso Testes de Hipóteses e Tomada de Decisão com Dados foi desenvolvido para apresentar os principais fundamentos da Inferência Estatística, capacitando o participante a avaliar hipóteses, interpretar evidências estatísticas e tomar decisões baseadas em dados.

Ao longo do curso, o aluno aprenderá a formular hipóteses estatísticas, compreender a lógica dos testes de hipóteses, interpretar p-valores, níveis de significância e intervalos de confiança, além de aplicar os principais testes paramétricos e não paramétricos utilizados em pesquisas científicas, relatórios técnicos, avaliações de impacto, estudos de mercado e análises organizacionais.

O curso possui uma abordagem intuitiva e aplicada, enfatizando a interpretação dos resultados e a tomada de decisão, sem demonstrações matemáticas excessivamente complexas.

Público-alvo:

Estudantes de graduação e pós-graduação;
Analistas de dados e pesquisadores;
Profissionais das áreas de Administração, Economia, Finanças, Engenharia, Saúde, Educação e Ciências Sociais;
Profissionais que trabalham com pesquisas, indicadores e avaliação de resultados;
Participantes interessados em Estatística Aplicada, Ciência de Dados e Pesquisa Científica.

Requisitos:

Recomenda-se ter concluído os cursos:

Estatística Descritiva para Tomada de Decisão;
Fundamentos da Probabilidade para Análise de Dados;
Teoria dos Estimadores para Análise de Dados.

Ou possuir conhecimentos equivalentes.

Não são necessários conhecimentos de programação ou softwares estatísticos.

Conteúdo Programático

Módulo 1 – Introdução à Inferência Estatística

Estatística Descritiva versus Inferência Estatística;
População e amostra;
Incerteza e tomada de decisão;
Papel dos testes estatísticos;
Aplicações em diferentes áreas do conhecimento;
Exemplos práticos.

Módulo 2 – Fundamentos dos Testes de Hipóteses

Conceito de hipótese estatística;
Hipótese nula (H₀);
Hipótese alternativa (H₁);
Lógica da tomada de decisão;
Evidência estatística;
Formulação de hipóteses.

Módulo 3 – Estatísticas de Teste e Regiões Críticas

Conceito de estatística de teste;
Região de aceitação;
Região de rejeição;
Valores críticos;
Testes unilaterais;
Testes bilaterais.

Módulo 4 – Distribuições Utilizadas em Testes de Hipóteses

Distribuição Normal;
Distribuição t de Student;
Distribuição Qui-Quadrado;
Distribuição F;
Escolha da distribuição adequada;
Aplicações práticas.

Módulo 5 – p-Valor e Nível de Significância

Conceito de p-valor;
Interpretação do p-valor;
Nível de significância;
Relação entre p-valor e decisão estatística;
Significância estatística versus relevância prática;
Exemplos aplicados.

Módulo 6 – Erros Tipo I e Tipo II

Conceito de erro estatístico;
Erro Tipo I;
Erro Tipo II;
Poder do teste;
Relação entre tamanho da amostra e poder estatístico;
Aplicações práticas.

Módulo 7 – Teste t para uma Média

Conceito do teste t;
Hipóteses do teste;
Estatística t;
Graus de liberdade;
Utilização da tabela t;
Valores críticos;
Interpretação dos resultados;
Aplicações práticas.

Módulo 8 – Testes para Comparação de Médias

Teste t para duas médias independentes;
Teste t para amostras pareadas;
Formulação das hipóteses;
Utilização da tabela t;
Interpretação dos resultados;
Aplicações práticas.

Módulo 9 – Intervalos de Confiança e Testes de Hipóteses

Construção de intervalos de confiança;
Interpretação dos intervalos;
Relação entre intervalos de confiança e testes de hipóteses;
Margem de erro;
Precisão das estimativas;
Aplicações práticas.

Módulo 10 – Interpretação de Resultados em Pesquisas Científicas

Leitura de tabelas estatísticas;
Interpretação de p-valores;
Interpretação de intervalos de confiança;
Níveis de significância;
Significância estatística versus relevância prática;
Exemplos de artigos científicos.

Módulo 11 – Tomada de Decisão Baseada em Evidências

Como interpretar resultados estatísticos;
Comunicação de resultados;
Limitações dos testes de hipóteses;
Boas práticas de interpretação;
Estudos de caso com dados reais;
Aplicações em negócios, educação, saúde e políticas públicas.

Participar das Primeiras Aulas Gratuitamente

Clique aqui para realizar seu cadastro.

Após o cadastro, o link de acesso às aulas gratuitas será enviado para o e-mail ou WhatsApp informado.

Uma excelente oportunidade para conhecer a metodologia do curso antes de realizar sua matrícula.

Carga Horária

12 horas

A carga horária contempla:

6 horas de videoaulas gravadas;
Número de aulas: 30;
Leitura de material didático complementar;
Exercícios de fixação;
Estudos de caso com dados reais;
Atividades de estudo individual e revisão dos conteúdos.

Professor

Dr. Carlos Enrique Carrasco Gutierrez

Doutor em Economia pela FGV/EPGE e Doutor em Engenharia Elétrica pela PUC-Rio, com ampla experiência em Estatística, Econometria, Ciência de Dados, Avaliação de Políticas Públicas e Métodos Quantitativos. Professor, pesquisador e autor de livros e artigos científicos nacionais e internacionais.