1º Sábado

Fundamentos e organização de dados

Amostragem e tipos de amostra; Randomização e controle de viés; Organização e tabulação dos dados; Tipos de variáveis (qualitativas e quantitativas)

2º

Estatística descritiva e reporte

Medidas descritivas (média, mediana, desvio padrão, intervalo interquartil); Distribuição dos dados e normalidade; Formas de apresentação dos resultados (n, porcentagem, média, mediana); Introdução à escolha de testes estatísticos

3º

Comparação entre dois grupos

Tipos de comparação (independente e pareado); Testes paramétricos (t de Student); Testes não paramétricos (Mann-Whitney e Wilcoxon); Interpretação de valor de p e intervalo de confiança; Tamanho de efeito (Cohen d e r); Interpretação do tamanho de efeito e relevância clínica

4º

Comparação entre três ou mais grupos

ANOVA; Teste de Kruskal-Wallis; Testes pós hoc (Tukey e Dunn); Controle de erros em múltiplas comparações; Tamanho de efeito (eta ao quadrado e eta parcial); Interpretação prática dos resultados

5º

Medidas e testes de associação

Tabelas de contingência; Teste do qui-quadrado e teste exato de Fisher; Odds Ratio e Risco Relativo; Interpretação clínica das medidas de associação

6º

Correlação e integração dos conceitos

Correlação de Pearson e Spearman; Força e direção da correlação; Diferença entre associação e correlação; Integração dos conteúdos; Escolha do teste estatístico adequado; Interpretação conjunta de valor de p, intervalo de confiança e tamanho de efeito