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SINOPSE
O livro Análise de Dados Biotecnológicos é voltado para professores e estudantes das áreas de Medicina e Ciências da Vida que buscam uma abordagem prática e eficaz no ensino e aprendizado da análise de dados. Para os professores, o livro oferece metodologias inovadoras e estratégias de ensino que promovem uma aprendizagem significativa e duradoura. Já para os estudantes, os conceitos são apresentados de forma clara e organizada, facilitando a compreensão da lógica dos temas e ajudando no desenvolvimento de um sólido mapa mental. Exemplos reais, comentados e resolvidos, trazem concretude aos temas abordados, permitindo ao leitor visualizar aplicações práticas que farão parte de sua futura carreira. Esta obra pode ser adotada como livro-texto para disciplinas como estatística, bioestatística, análise de dados, cálculo diferencial e integral, sendo ideal para cursos de Biotecnologia, Medicina, Biologia, Psicologia, Fisioterapia, Educação Física, Nutrição, Farmácia, entre outros campos das Ciências Biológicas.
INFORMAÇÕES TÉCNICAS
Um guia para professores e estudantes das áreas de Medicina e Ciências da Vida que buscam uma abordagem prática e eficaz da análise de dados
WEBER, Saulo Henrique (org.). Análise de dados biotecnológicos. Curitiba: PUCPRESS, 2024. 240 p.
AUTOR
Saulo Henrique Weber
Pós-Doutor em Ciência Animal. Possui mais de 20 anos de experiência em análises estatísticas. É colaborador do Programa de Pós-Graduação em Ciência Animal da PUCPR e integra o corpo docente do curso de Biotecnologia da mesma instituição.
Karen Sumire Kubo
Doutora em Biologia Funcional e Molecular. Atualmente é coordenadora e docente do curso Graduação em Biotecnologia da PUCPR, onde ministra disciplinas relacionadas à Biotecnologia de Plantas.
André Bittencourt Lorusso
Mestre em Biociências e Biotecnologia. Atualmente é professor assistente da PUCPR, na Escola de Medicina e Ciências da Vida, e doutorando no Programa de Pós-Graduação em Biociências e Biotecnologia do Instituto Carlos Chagas/Fiocruz Paraná.
Ariadne Josiane Castoldi Silva Weber
Doutora em Ciências. Atua como docente há mais de 10 anos, com formação complementar voltada para educação especial e avaliação para aprendizagem.
Cristina Santos Sotomaior
Doutora em Processos Biotecnológicos. Atualmente é professora titular do Programa de Pós-Graduação em Ciência Animal na PUCPR; editora-chefe da Revista Acadêmica: Ciência Animal; responsável pelo setor de ovinocultura da Fazenda Experimental Gralha Azul da PUCPR; diretora científica da Associação de Especialistas em Pequenos Ruminantes (AVEPER) e bolsista de produtividade em pesquisa do CNPq.
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SUMÁRIO
PREFÁCIO 17
1.1 Estatística 19
1.2 Pesquisa 19
1.3 Fases do método estatístico 20
1.3.1 Definição do problema 20
1.3.2 Objetivos 20
1.3.3 Objetivos gerais 21
1.3.4 Objetivos específicos 21
1.3.5 Hipóteses 21
1.4 Planejamento 23
1.4.1 Tipo de estatística 23
1.4.2 Variáveis 24
1.4.3 População e amostra 26
1.4.4 Processo de amostragem 26
1.4.5 Tipos de amostragem 27
1.4.6 Técnicas de coleta 28
1.4.7 Tratamento 28
1.4.8 Coleta 29
1.4.9 Definições 29
1.4.10 Análises 29
1.5 Execução 30
1.6 Exercícios 31
2.1 Tabelas e gráficos 34
2.2 Construção de tabelas 36
2.3 Gráficos 39
2.4 Exercícios 43
E DE DISPERSÃO 47
3.1 Média aritmética 47
3.2 Moda 48
3.3 Mediana 48
3.4 Variância 49
3.5 Desvio padrão 49
3.6 Coeficiente de variação (CV) 50
3.7 Assimetria 51
3.8 Curtose 52
3.9 Exercícios 52
3.10 Dados agrupados 53
3.11 Média aritmética para dados agrupados 53
3.12 Moda 54
3.13 Mediana para dados agrupados 54
3.14 Variância para dados agrupados 55
3.15 Desvio padrão para dados agrupados 56
3.16 Coeficiente de variação para dados agrupados 56
3.17 Exercícios 57
4.1 Princípio da contagem 61
4.2 Permutação simples 62
4.3 Permutação com repetição 62
4.4 Arranjo simples 63
4.5 Combinação simples 63
4.6 Exercícios 64
4.7 Probabilidade 64
4.8 Mutuamente exclusivos 65
4.9 Complemento 65
4.10 Propriedades de probabilidade 66
4.10.1 A probabilidade de um evento varia entre 0 e 1 66
4.10.2 Não há probabilidade negativa 66
4.10.3 A probabilidade do complemento é 1-P(A) 66
4.10.4 Princípio da multiplicação 66
4.10.5 Princípio da adição 67
4.11 Árvore de decisão 68
4.12 Exercícios 68
5.1 Distribuição binomial 72
5.1.1 Esperança 72
5.1.2 Variância 72
5.2 Distribuição normal 74
5.3 Exercícios 79
6.1 Objetivos e hipóteses 84
6.2 Intervalos de confiança: teste Z 86
6.3 Intervalos de confiança: teste t de Student 89
6.4 Exercícios 91
7.1 Amostragem probabilística versus amostragem
não probabilística 93
7.2 Teste Z: determinação de número de amostras quando o objetivo é comparação de médias 94
7.3 Teste Z: determinação de número de amostras quando o objetivo é comparação de proporções 94
7.4 Teste t: determinação de número de amostras quando o objetivo é comparação de médias 95
7.5 Exercícios 95
8.1 Teste Z 96
8.2 Teste t de Student para comparação entre
média amostral e populacional 98
8.3 Teste t: comparação entre médias amostrais 99
8.4 Exercícios 100
9.1 Introdução 102
9.2 Delineamento inteiramente casualizado (DIC) 103
9.3 Teste de comparações múltiplas de médias 106
9.4 Delineamento em blocos casualizados (DBC) 108
9.4.1 Definições 108
9.5 Delineamento em blocos casualizados em esquema fatorial 112
9.6 Exercícios 114
10.1 Introdução 121
10.2 Teste de qui², qui-quadrado ou χ 2 122
10.3 Exercícios 124
10.4 Teste exato de Fisher 125
10.5 Exercícios 126
10.6 Teste de Wilcoxon 127
10.7 Exercícios 132
10.8 Teste de Mann-Whitney 133
10.9 Exercícios 137
10.10 Kruskal-Wallis 138
10.11 Exercícios 140
11.1 Introdução 141
11.2 Modelo linear 143
11.3 Limite 146
11.4 Exercícios 153
11.5. Derivada 156
11.6 Integral 158
11.7 Exercícios 161
11.8 Quadrática 163
11.9 Exercícios 168
11.10 Exponencial 171
11.11 Exercícios 174
11.12 Sigmoide 176
11.13 Exercícios 182
ANEXOS 184
OUTRAS PUBLICAÇÕES
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