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Inscrições abertas para curso de estatística em Nutrição

Estão abertas, no site da Fundep, as inscrições para o Curso de Estatística em Nutrição que tem como objetivo capacitar graduandos, pós-graduandos e profissionais da área da Ciências da Nutrição e demais profissionais da área da saúde a realizar análises estatísticas por meio do programa estatístico SPSS.
O curso é coordenado pela professora voluntária do Departamento de Nutrição, Ariene Silva do Carmo. As inscrições podem ser feitas aqui, o investimento é de R$180. 
Programação
Turma I - ESTATÍSTICA BÁSICA, ANÁLISE DESCRITIVA E BIVARIADA
Período de matrícula: 12/06/2017 a 03/07/2017
Período de realização: 03/07/2017 a 05/07/2017
Carga horária total: 12 horas. Programação da parte teórica/prática: - Conceitos básicos de estatística e apresentação do programa SPSS; - Preparação de banco de dados para as análises no SPSS; - Análise descritiva: cálculo de distribuição de frequência e medidas de tendência central e testes de verificação da suposição de normalidade de variáveis quantitativas. - Testes paramétricos: Teste t de Student e ANOVA one way. - Testes não-paramétricos: Mann-Whitney e Kruskal-Wallis. - Testes de correlação linear: Correlação de Spearman e Pearson. - Teste de comparação de proporção: Qui-quadrado ou exato de Fisher.
Turma II - ESTATÍSTICA APLICADA A ESTUDOS DE INTERVENÇÃO
Período de matrícula: 12/06/2017 a 06/07/2017
Período de realização: 06/07/2017 a 10/07/2017
Carga horária total:12 horas. Programação da parte teórica/prática: - Testes paramétricos: Teste t de Student pareados, ANOVA para medidas repetidas; - Testes não-paramétricos: Wilcoxon e Teste de Friedman; - Teste de ANCOVA; - Two-way mixed ANOVA; - Modelos lineares generalizados.
Turma III - MODELOS DE REGRESSÃO
Período de matrícula: 12/06/2017 a 11/07/2017
Período de realização: 11/07/2017 a 13/07/2017
Carga horária total:12 horas. Programação da parte teórica/prática: - Regressão linear, Regressão logística binária e Regressão de Poisson simples e múltipla: -Introdução e definição; - Estimativa e interpretação dos coeficientes; - Estratégias para a construção dos modelos; - Verificação do ajuste dos modelos.