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Ana Isabel
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Análise de Dados em R: Da recolha e organização de dados a Modelos Mistos
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Sobre Ana Isabel
Trabalho diariamente com investigação científica e académica, utilizando o R como ferramenta central para organizar bases de dados, conduzir análises estatísticas e implementar modelos lineares e mistos (LMM e GLMM), além de programar tarefas cognitivas e comportamentais em OpenSesame.
Tenho experiência letiva no ensino superior com alunos de licenciatura e mestrado, pelo que estou habituada a explicar procedimentos metodológicos e técnicos passo a passo, adaptando o ritmo a quem tem pouca ou nenhuma base prévia de programação. O meu foco é resolver as tuas dúvidas de forma prática, paciente e direta.
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Sobre a aula
- Ensino Básico
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- Português
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Português
As sessões são práticas e adaptadas aos dados e aos objetivos reais do teu projeto, trabalho ou dissertação. O foco não é a teoria abstrata, mas sim ajudar-te a ganhar autonomia no uso das ferramentas e a resolver os problemas concretos do teu estudo.
O apoio pode incluir:
Ambiente R e Manipulação de Dados: Instalação de pacotes, organização de scripts, importação e limpeza de bases de dados, reestruturação de variáveis e organização em formato longo ou largo.
Estatística Descritiva e Visualização: Criação de resumos estatísticos e de gráficos claros para explorar e apresentar as tuas variáveis.
Análise Inferencial Básica: Testes de hipóteses clássicos (testes t, correlações).
Modelos Mistos (Linear e Generalized Mixed-Effects Models): Estruturação de modelos no lme4, definição correta de efeitos fixos e aleatórios, diagnóstico e interpretação prática dos resultados para a tese ou artigo.
Interpretação e Escrita de Resultados: Apoio na leitura dos resultados estatísticos e na sua conversão em tabelas e em texto claro para a secção de resultados do teu trabalho.
Tarefas Experimentais (OpenSesame): Se o teu estudo envolve recolha de dados comportamentais (como tempos de reação ou precisão), posso apoiar na estruturação e programação da tarefa no OpenSesame e na exportação correta dos dados brutos para posterior análise no R.
A 1.ª sessão (30 min) serve para vermos a tua base de dados ou a tua tarefa experimental, percebermos os prazos e definirmos exatamente o plano de apoio necessário.
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