Métodos quantitativos da pesquisa em educação: uma introdução baseada em linguagem R

Autores

Paulo Lima Junior
Universidade de Brasília (UnB)
https://orcid.org/0000-0002-3382-8387
DOI: https://doi.org/10.26512/plunb.487

Palavras-chave:

Estatística educacional, R (Linguagem de programação de computador), Pesquisa educacional

Sinopse

Os métodos estatísticos são uma ferramenta tão importante quanto negligenciada pela pesquisa educacional brasileira. Este livro está direcionado a todos os pesquisadores em ciências humanas e sociais que desejam empregar métodos quantitativos em suas investigações. Originalmente escrito para um curso de pós-graduação em Educação em Ciências, este livro introduz noções de estatística básica, intermediária e avançada, sem presumir que o leitor domine matemática superior. Além disso, ele ensina como programar na linguagem R, a mais poderosa ferramenta de análise computacional da atualidade. Todos os tópicos desta obra estão devidamente exemplificados por análises concretas, que poderão ser experimentadas pelo leitor em seu processo de aprendizagem. Enfim, trata-se de uma referência importante para todos os pesquisadores profissionalmente interessados na análise estatística em ciências humanas e sociais. Para acessar os materiais complementares a este livro, acesse: www.perspectivascriticas.com.br

Referência bibliográfica:

LIMA JUNIOR, Paulo. Métodos quantitativos da pesquisa em educação: uma introdução baseada em linguagem R. Brasília: Editora Universidade de Brasília, 2023. 374 p., il.

Capítulos

  • Apresentação
  • Parte I. Fundamentos
  • Lição 1. Introdução à análise estatística
  • Lição 2. Dataframes
  • Lição 3. Média e dispersão
  • Parte II. Análise bivariada
  • Lição 4. Comparando médias
  • Lição 5. Correlação e regressão
  • Lição 6. Tabelas de contingência
  • Parte III. Modelagem estatística
  • Lição 7. Modelo linear clássico
  • Lição 8. Modelos concorrentes
  • Lição 9. Regressão logística
  • Parte IV. Análise exploratória multivariada
  • Lição 10. Análise de componentes principais
  • Lição 11. Análise de correspondência
  • Lição 12. Análise de cluster (ou agrupamento)
  • Parte V. Análises fatoriais
  • Lição 13. Testes educacionais
  • Lição 14. Análise fatorial exploratoria
  • Lição 15. Análise fatorial confirmatória e modelagem SEM
  • Referências
  • Apêndice. Álgebra matricial

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Publicado

outubro 3, 2023

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Detalhes sobre essa publicação

ISBN-13 (15)

978-65-5846-086-2

Publication date (01)

2023