ANÁLISE ESTATÍSTICA PARA TCC, MONOGRAFIAS, TESES, DISSERTAÇÕES E ARTIGOS EM TODAS AS ÁREAS

Explore um Universo de Possibilidades Estatísticas:

• Análises Multivariadas: Avalia relações entre múltiplas variáveis para entender padrões complexos.
• Análises de Sobrevivência: Estuda tempos até um evento, como falha de equipamento ou recuperação de doença.
• Análises de Variância (ANOVA): Compara médias entre grupos para identificar diferenças estatísticas.
• Testes de Correlação: Mede a associação entre variáveis, indicando força e direção da relação.
• Testes para Uma Amostra: Compara a média de uma amostra com um valor de referência conhecido.
• Teste para Duas Amostras Independentes: Avalia diferenças entre as médias de dois grupos não relacionados.
• Testes para Duas Amostras Pareadas: Compara médias de duas amostras relacionadas ou pareadas.
• Meta-Análise: Combina resultados de múltiplos estudos para chegar a uma conclusão agregada.
• Testes de Normalidade: Verifica se os dados seguem uma distribuição normal.
• Testes de Qui-Quadrado: Avalia a independência entre variáveis categóricas.
• Análise de Regressão: Identifica a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes.
• Estatística Circular: Analisa dados direcionais ou periódicos, como ângulos ou tempos do dia.
• Estimativa Amostral: Determina o tamanho de amostra necessário para a pesquisa com base em critérios estatísticos.
• Análise de Componentes Principais (PCA): Reduz a dimensionalidade dos dados mantendo a maior parte da variação.
• Análise de Cluster: Identifica grupos naturais dentro dos dados baseando-se em semelhanças.
• Regressão Logística: Avalia a probabilidade de um evento binário, baseada em uma ou mais variáveis independentes.
• Modelos de Séries Temporais: Analisa e prevê dados ao longo do tempo, como vendas ou temperatura.
• Análise de Fatores: Investiga variáveis latentes que explicam padrões de correlação entre observadas.
• Análise Discriminante: Classifica ou separa dois ou mais grupos com base em variáveis preditoras.
• Modelagem Preditiva: Utiliza dados históricos para prever resultados futuros com machine learning.
• Análise de Sentimentos: Determina a atitude ou emoção do texto, útil em análises de redes sociais.
• Análise de Redes: Explora relações em dados de rede, como conexões sociais ou links da web.
• Análise de Caminho: Avalia relações de dependência entre variáveis múltiplas, incluindo efeitos diretos e indiretos.
• Testes de Hipóteses Não Paramétricos: Para dados que não seguem distribuições normais, como o teste de Mann-Whitney.
• Análise de Covariância (ANCOVA): Combina ANOVA e regressão linear para ajustar o efeito de variáveis de confusão.