Geral da Disciplina - Conhecer, entender e aplicar os conceitos básicos de estatística. Específicos da Disciplina - Aplicação de de testes estatísticos; - Interpretação de resultados obtidos a partir de testes estatísticos existentes na literatura da Educação Física e Esporte; - Conhecer os princípios de utilização do editores de planilhas e linguagens de programação para análises estatística (R, Octave e Python) para cálculos estatísticos e elaboração de gráficos.
Conceitos de Estatística, variáveis e suas classificações, distribuição normal, medidas de tendência central, variabilidade, testes de hipóteses, coeficiente de correlação, regressão linear, testes de comparação entre grupos Teste t de Student e análise de variância (ANOVA).
- Conceitos básicos de Estatística; - Tipos de variáveis e a sua representação; - Distribuições de frequência; - Medidas de tendência central; - Medidas de variabilidade; - Populações e amostras; - Inferência: Testes de hipóteses (Teste t); - Medida de relacionamento: Coeficiente de correlação e regressão linear; - Análise de variância; - Elaboração de planilhas de dados; - Elaboração de gráficos e tabelas; - linguagens de programação para análise estatística e aplicações no esporte e saúde. MÉTODOS UTILIZADOS Aulas teóricas expositivas, dialogadas, resolução de problemas de biomecânica em sala ou em casa, trabalhos em grupos e seminários. ATIVIDADES DISCENTES Assistência às aulas expositivas; leitura de textos; participação em aulas teóricas e práticas; preparação de relatórios, trabalhos e seminários; participação nos trabalhos dos outros grupos.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS BÁSICAS CALLEGARI-JACQUES, SM. Bioestatística: princípios e aplicações. Porto Alegre, Artmed, 2003. COSTA, S. F. Introdução Ilustrada à Estatística. 2 ed. São Paulo, Harbra, 1992. LEVIN, J. Estatística aplicada às ciências humanas. 9 ed. São Paulo, Pearson Education do Brasil, 2004. SOUNIS, E. Bioestatística: princípios fundamentais, metodologia estatística, aplicação às ciências biológicas. 3 ed. Rio de Janeiro, Atheneu, 1985. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS COMPLEMENTARES. JAMES, G.; WITTEN, D.; HASTIE, T.; TIBSHIRANI, R. An introduction to statistical learning: with applications in R. New York: Springer, 2013. xvi, 426 pages p. (Springer texts in statistics, v. 103). 9781461471370 (acid-free paper) 1461471370 (acid-free paper) 1431-875X. MATPLOTLIB. Documentação da biblioteca. Disponível em: Acesso:13 de outubro de 2020. NUMPY. Documentação da biblioteca. Disponível em: Acesso: 13 outubro de 2020. PANDAS. Documentação operacional da biblioteca. Disponível em: Acesso: 13 outubro de 2020. PYTHON. Documentação da linguagem Python https://docs.python.org/pt-br/3/> Acesso: 13 de outubro de 2020.