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Grupo Estudos Estatistica 2023

Coordenadores: Pedro S.R. Martins e Willian de Sousa Rodrigues

Cronograma inicial

Encontro 1 – Retomando os conceitos de regressão linear - 13/04

Encontro 2 – Regressão logística - 20/04

Encontro 3 – Análise fatorial confirmatória - 27/04

Encontro 4 – Análise fatorial – bifactor - 04/05

Encontro 5 – Análise de invariância - 11/05

Encontro 6 – Dados longitudinais – ANOVA de medidas repetidas - 18/05

Encontro 7 – Dados longitudinais – generalized estimating equations (GEE) - 25/05

Encontro 8 – Dados aninhados – modelo multinível - 01/06

Encontro 9 – Multi trait multimethod matrix (MTMM) – validade convergente - 15/06

Encontro 10 – Tema livre / finalização - 22/06

BIBLIOGRAFIA

Bibliografia básica

  1. Fávero, L. P., & Belfiore, P. (2017). Manual de análise de dados: estatística e modelagem multivariada com Excel®, SPSS® e Stata®. ELSEVIER.

  2. Field, A. (2020). Descobrindo a estatística usando o SPSS (5ª ed). Penso.

  3. Hoyle, R. H. (2023). Handbook of structural equation modeling (2ª ed.). Guilford Press.

Bibliografia complementar

  1. Bornovalova, M. A., Choate, A. M., Fatimah, H., Petersen, K. J., & Wiernik, B. M. (2020). Appropriate Use of Bifactor Analysis in Psychopathology Research: Appreciating Benefits and Limitations. Biological Psychiatry, 88(1), 18–27. https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2020.01.013
  2. de Melo, M. B., Daldegan-Bueno, D., Menezes Oliveira, M. G., & de Souza, A. L. (2022). Beyond ANOVA and MANOVA for repeated measures: Advantages of generalized estimated equations and generalized linear mixed models and its use in neuroscience research. The European Journal of Neuroscience, 56(12), 6089–6098. https://doi.org/10.1111/ejn.15858
  3. Finch, W. H., Bolin, J. E., & Kelley, K. (2014). Multilevel Modeling Using R. Routledge.
  4. Leitgöb, H., Seddig, D., Asparouhov, T., Behr, D., Davidov, E., De Roover, K., Jak, S., Meitinger, K., Menold, N., Murthén, B., …, van de Schoot, R. (2023). Measurement invariance in the social sciences: Historical development, methodological challenges, state of the art, and future perspectives. Social Science Research, 110, 1-30. https://doi.org/10.1016/j.ssresearch.2022.102805
  5. Wang, J., & Wang, X. (2020). Structural Equation Modeling: Applications Using Mplus (2ª ed.). Wiley.