Expor os conceitos e ferramentas básicas de Estatística aplicados à Psicologia.
A disciplina apresenta os delineamentos correlacional, quase-experimental, experimental, entre e intraparticipantes e sua relação com o modelo linear geral. O modelo linear geral integra, por meio de um arcabouço teórico comum, os métodos estatísticos de análise de variância univariada, multivariada e duplamente multivariada. A disciplina mostra como formular hipóteses testáveis estatisticamente e também como analisar as suas significâncias estatísticas (valor-p) e psicológicas (tamanho de efeito).
1. Variáveis e projeto de pesquisa 2. Estatística descritiva 3. Probabilidade, amostragem e distribuições 4. Teste de hipóteses e significância estatística 5. Análise de correlação: o r de Pearson 6. Análise de diferenças entre duas condições: o teste t 7. Questões de significância 8. Medidas de associação: o teste qui-quadrado 9. Análise de diferenças entre três ou mais condições: ANOVA 10. Análise de variância com mais de uma variável independente: ANOVA fatorial 11. Análise de regressão 12. Análise de três ou mais grupos controlando o efeito de uma covariável (ANCOVA) 13. Introdução à análise de fatores 14. Introdução à análise multivariada de variância (MANOVA) 15. Estatística não-paramétrica
1. Dancey, C. & J. Reidy (2013) Estatística sem matemática para Psicologia. 5a. ed. Porto Alegre: Penso. 2. Field, A. (2009) Descobrindo a Estatística com o SPSS. Porto Alegre: Bookman/Artmed. 3. Howell, D. (2009) Statistical Methods for Psychology. 7th ed. UK: Wadsworth.
