O documento discute testes de hipóteses estatísticas, incluindo: (1) o teste de hipótese avalia inferências sobre uma população com base em uma amostra; (2) a teoria de Popper afirma que não se pode provar nada, apenas refutar hipóteses; (3) os principais conceitos incluem hipótese estatística, teste de hipótese e tipos de hipóteses.
O documento resume os principais passos para realizar um teste de hipóteses estatísticas, incluindo: 1) Definir as hipóteses nula e alternativa; 2) Calcular a estatística do teste com base na amostra; 3) Determinar a região crítica com base no nível de significância; 4) Tomar uma decisão sobre aceitar ou rejeitar a hipótese nula de acordo com a regra de decisão. O documento fornece exemplos detalhados para ilustrar cada um desses passos.
Este documento apresenta uma agenda para um curso ou palestra sobre testes paramétricos. A agenda inclui introdução aos testes paramétricos, formulação de hipóteses, tipos de erros, testes de normalidade, teste t de Student para uma e duas amostras e aplicações computacionais. Exemplos práticos são fornecidos para ilustrar os procedimentos dos testes t.
O documento introduz os testes de hipóteses como um método estatístico para detectar e quantificar efeitos na população a partir de uma amostra. Explica que os testes de hipóteses envolvem a comparação entre uma hipótese nula de que não há efeito e uma hipótese alternativa de que há efeito, usando um nível de significância para decidir qual hipótese apoiar.
Este documento discute testes estatísticos paramétricos e não paramétricos. Resume os principais tipos de testes, como testes t, ANOVA e testes não paramétricos como o teste de Wilcoxon. Explica quando cada tipo de teste é apropriado dependendo se as amostras seguem uma distribuição normal ou não.
1) O documento discute o conceito de inferência estatística e como ela pode ser usada para estimar parâmetros populacionais a partir de amostras.
2) A média é apresentada como um modelo estatístico comum e como sua precisão pode ser medida pelo desvio padrão.
3) A correlação é introduzida como uma medida do relacionamento linear entre variáveis e como ela pode ser representada graficamente através de diagramas de dispersão.
1) O documento discute correlação linear e o coeficiente de correlação de Pearson (r), que mede a intensidade da associação entre duas variáveis quantitativas.
2) r pode variar de -1 a +1, sendo valores negativos indicam correlação inversa e positivos correlação direta. Valores próximos a zero indicam fraca correlação.
3) O documento também apresenta o coeficiente de determinação (r2) e discute pressupostos e limitações do uso de r para avaliar correlação.
[1] O documento discute conceitos estatísticos como distribuição amostral, teorema do limite central e intervalos de confiança. [2] É explicado que as médias de amostras aleatórias de uma população se aproximam de uma distribuição normal e que o erro padrão da média pode estimar a precisão da média amostral. [3] O documento mostra como calcular intervalos de confiança para estimar faixas nos quais a média populacional verdadeira provavelmente se encontra.
[1] O documento introduz conceitos básicos de inferência estatística, incluindo medidas de tendência central, medidas de variabilidade, distribuições de frequência e probabilidade. [2] É apresentado o software SPSS para aplicar esses conceitos em análises estatísticas de dados. [3] O documento fornece uma visão geral desses importantes conceitos estatísticos e como eles podem ser aplicados na prática usando softwares como o SPSS.
O documento resume os principais passos para realizar um teste de hipóteses estatísticas, incluindo: 1) Definir as hipóteses nula e alternativa; 2) Calcular a estatística do teste com base na amostra; 3) Determinar a região crítica com base no nível de significância; 4) Tomar uma decisão sobre aceitar ou rejeitar a hipótese nula de acordo com a regra de decisão. O documento fornece exemplos detalhados para ilustrar cada um desses passos.
Este documento apresenta uma agenda para um curso ou palestra sobre testes paramétricos. A agenda inclui introdução aos testes paramétricos, formulação de hipóteses, tipos de erros, testes de normalidade, teste t de Student para uma e duas amostras e aplicações computacionais. Exemplos práticos são fornecidos para ilustrar os procedimentos dos testes t.
O documento introduz os testes de hipóteses como um método estatístico para detectar e quantificar efeitos na população a partir de uma amostra. Explica que os testes de hipóteses envolvem a comparação entre uma hipótese nula de que não há efeito e uma hipótese alternativa de que há efeito, usando um nível de significância para decidir qual hipótese apoiar.
Este documento discute testes estatísticos paramétricos e não paramétricos. Resume os principais tipos de testes, como testes t, ANOVA e testes não paramétricos como o teste de Wilcoxon. Explica quando cada tipo de teste é apropriado dependendo se as amostras seguem uma distribuição normal ou não.
1) O documento discute o conceito de inferência estatística e como ela pode ser usada para estimar parâmetros populacionais a partir de amostras.
2) A média é apresentada como um modelo estatístico comum e como sua precisão pode ser medida pelo desvio padrão.
3) A correlação é introduzida como uma medida do relacionamento linear entre variáveis e como ela pode ser representada graficamente através de diagramas de dispersão.
1) O documento discute correlação linear e o coeficiente de correlação de Pearson (r), que mede a intensidade da associação entre duas variáveis quantitativas.
2) r pode variar de -1 a +1, sendo valores negativos indicam correlação inversa e positivos correlação direta. Valores próximos a zero indicam fraca correlação.
3) O documento também apresenta o coeficiente de determinação (r2) e discute pressupostos e limitações do uso de r para avaliar correlação.
[1] O documento discute conceitos estatísticos como distribuição amostral, teorema do limite central e intervalos de confiança. [2] É explicado que as médias de amostras aleatórias de uma população se aproximam de uma distribuição normal e que o erro padrão da média pode estimar a precisão da média amostral. [3] O documento mostra como calcular intervalos de confiança para estimar faixas nos quais a média populacional verdadeira provavelmente se encontra.
[1] O documento introduz conceitos básicos de inferência estatística, incluindo medidas de tendência central, medidas de variabilidade, distribuições de frequência e probabilidade. [2] É apresentado o software SPSS para aplicar esses conceitos em análises estatísticas de dados. [3] O documento fornece uma visão geral desses importantes conceitos estatísticos e como eles podem ser aplicados na prática usando softwares como o SPSS.
1) O documento discute testes de hipóteses, que são procedimentos estatísticos para decidir se uma hipótese é ou não suportada por dados amostrais.
2) Um teste de hipóteses envolve confrontar uma hipótese nula com uma hipótese alternativa com base em uma região crítica dos resultados amostrais.
3) Os testes de hipóteses paramétricos assumem uma forma conhecida para a distribuição dos dados e testam hipóteses sobre parâmetros desconhecidos dessa distribuição.
Este documento discute intervalos de confiança. Explica que um intervalo de confiança fornece uma faixa de valores prováveis para a magnitude real de um efeito observado em um estudo, levando em conta a variabilidade dos dados. Também descreve como intervalos de confiança são usados para comparar taxas e caracterizar a precisão estatística de resultados, e fatores que podem afetar o tamanho de um intervalo de confiança.
Este documento fornece uma introdução à estatística descritiva e indutiva. Abrange definições gerais de população, variáveis e amostragem, e descreve as principais medidas estatísticas como média, mediana, moda, dispersão e concentração. Também discute representações gráficas como histogramas e curvas de Lorenz.
Este documento discute conceitos e métodos de análise de regressão linear. Ele explica o que é regressão simples e múltipla, como interpretar os coeficientes de regressão, e métodos para selecionar variáveis preditoras, como entrada forçada, hierárquica e passo a passo. Também aborda diagnósticos para identificar valores atípicos e casos influentes e a importância de validar se um modelo pode ser generalizado.
1) O documento apresenta os conceitos e métodos de regressão linear, incluindo estimação de parâmetros, avaliação do ajuste do modelo e interpretação dos resultados.
2) A regressão linear é usada para modelar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes através de uma equação linear.
3) A qualidade de ajuste do modelo é avaliada por meio da análise da variância, que parte a soma dos quadrados total em parte explicada pelo modelo e parte residual.
1) O documento introduz conceitos básicos de estatística descritiva e inferência estatística.
2) Ele explica como estimar a média populacional usando a média amostral e como calcular intervalos de confiança para a média.
3) São apresentados exemplos numéricos de como calcular intervalos de confiança para a média populacional em diferentes situações.
O documento discute intervalos de confiança, que fornecem um intervalo de valores plausíveis para um parâmetro populacional com base em dados amostrais. Intervalos de confiança são úteis quando se deseja estimar parâmetros com uma margem de erro conhecida.
1) O documento discute técnicas de amostragem e tratamento de dados faltantes para realizar inferência estatística.
2) Aborda conceitos como população, amostra, estimativa pontual, intervalo de confiança e testes de hipóteses.
3) Fornece exemplos de como estimar parâmetros como média e proporção utilizando estatísticas amostrais.
O documento discute formas gráficas de apresentação de dados estatísticos, incluindo histogramas, diagramas de pontos, gráficos de barras, polígonos de frequência acumulada e pictogramas. Ele fornece exemplos e instruções sobre como construir cada tipo de gráfico.
O documento discute conceitos de população e amostras. Define população como o conjunto total de unidades sobre o qual se deseja obter informações, e amostra como um subconjunto da população. Explica que amostras são usadas para obter informações sobre populações grandes de forma mais barata e rápida do que censos. Descreve diferentes tipos de amostras, incluindo aleatórias, sistemáticas, por conglomerados e por quotas.
1) O documento discute testes de hipóteses para comparar características entre duas amostras, como diferença entre médias e proporções. 2) Apresenta fórmulas para calcular os testes t e z para amostras grandes e pequenas, dependentes ou independentes. 3) Fornece exemplos numéricos ilustrando como aplicar os testes para verificar se há diferenças estatisticamente significativas entre as amostras.
O documento descreve uma apresentação sobre análise fatorial exploratória e confirmatória usando o software SPSS. A apresentação inclui uma discussão sobre a entrada de dados, escolha do tipo de análise, extração de fatores, rotação de fatores e saída de dados. Os resultados da análise dos próprios dados da apresentação mostraram que eles eram adequados para análise fatorial com um índice KMO de 0,715.
[1] O documento discute os principais conceitos da estatística experimental, incluindo estatística descritiva, estatística indutiva, delineamentos de experimentos, tipos de variações, hipóteses, amostras e erros.
[2] É dividido em seções tratando de definições, tipos e objetivos da estatística, planejamento e execução de experimentos e pesquisas, e conceitos-chave como população, amostra, erro experimental e tratamentos.
[3] Fornece uma visão
Este documento apresenta conceitos básicos de probabilidade. Em três frases, resume:
1) É introduzido o conceito de modelo probabilístico para quantificar incertezas em fenômenos aleatórios;
2) São revisados conceitos da teoria dos conjuntos como espaço amostral e eventos para definir probabilidades;
3) São apresentadas as propriedades que uma função deve satisfazer para ser considerada uma probabilidade.
O documento fornece uma introdução às noções básicas de bioestatística. Apresenta definições de estatística e bioestatística, histórico da estatística, variáveis estatísticas e medidas de tendência central como média, mediana e moda. Também aborda distribuição de frequência, elementos de uma distribuição de frequência e medidas de posição e dispersão de dados.
1) O documento apresenta um tutorial introdutório sobre o uso do software estatístico SPSS para iniciantes.
2) O SPSS permite realizar cálculos estatísticos complexos e visualizar resultados rapidamente.
3) O tutorial ensina como inserir e analisar dados no SPSS passo a passo.
O documento descreve conceitos básicos de amostragem estatística, incluindo a diferença entre população e amostra, técnicas de amostragem probabilística e não probabilística, e fórmulas para calcular o tamanho adequado da amostra com base no tamanho da população e no erro amostral tolerável.
Aula de Métodos e Técnicas de Análise da Informação para Planejamento, julho de 2017, UFABC
Apresentação disponível em: https://youtu.be/cQ8ZfzL3SfI
Bases de dados disponíveis em:https://app.box.com/s/4yl70hj73c9mqyh1jb0l8skics4xf8i1
O documento discute parâmetros e estatísticas populacionais e amostrais. Define parâmetros como medidas que descrevem características da população e estatísticas como funções de variáveis aleatórias amostrais. Explica como estimativas amostrais como média e proporção são usadas para fazer inferências sobre parâmetros desconhecidos da população. Também cobre intervalos de confiança para média, variância e proporção populacionais.
Este documento apresenta conceitos básicos de estatística e bioestatística. Ele discute o que é estatística, suas áreas, bioestatística e sua importância. Também define termos-chave como população, amostra, parâmetro, estatística, dados, censo e variáveis; e classifica as variáveis em qualitativas e quantitativas. O documento é uma introdução a esses conceitos para estudantes de farmácia.
Testes de Hipóteses - Lista de Exercícios Conceituais Resolvidos.Wisley Velasco
1) O documento discute conceitos de testes de hipóteses estatísticas, incluindo H0, H1, nível de significância, valor-p, erros tipo I e II, intervalos de confiança e poder estatístico.
2) É respondida uma série de perguntas conceituais sobre esses tópicos, explicando definições e relações entre eles.
3) Os conceitos discutidos são importantes para a interpretação correta de resultados estatísticos em pesquisas.
Este documento discute testes de hipóteses para médias e proporções. Ele explica o processo de testes de hipóteses, incluindo a formulação de hipóteses nulas e alternativas, a seleção de um nível de significância, a coleta e análise de dados amostrais, e a tomada de decisões sobre a aceitação ou rejeição da hipótese nula. Exemplos ilustram testes bilaterais, unilaterais à direita e à esquerda para médias e proporções.
1) O documento discute testes de hipóteses, que são procedimentos estatísticos para decidir se uma hipótese é ou não suportada por dados amostrais.
2) Um teste de hipóteses envolve confrontar uma hipótese nula com uma hipótese alternativa com base em uma região crítica dos resultados amostrais.
3) Os testes de hipóteses paramétricos assumem uma forma conhecida para a distribuição dos dados e testam hipóteses sobre parâmetros desconhecidos dessa distribuição.
Este documento discute intervalos de confiança. Explica que um intervalo de confiança fornece uma faixa de valores prováveis para a magnitude real de um efeito observado em um estudo, levando em conta a variabilidade dos dados. Também descreve como intervalos de confiança são usados para comparar taxas e caracterizar a precisão estatística de resultados, e fatores que podem afetar o tamanho de um intervalo de confiança.
Este documento fornece uma introdução à estatística descritiva e indutiva. Abrange definições gerais de população, variáveis e amostragem, e descreve as principais medidas estatísticas como média, mediana, moda, dispersão e concentração. Também discute representações gráficas como histogramas e curvas de Lorenz.
Este documento discute conceitos e métodos de análise de regressão linear. Ele explica o que é regressão simples e múltipla, como interpretar os coeficientes de regressão, e métodos para selecionar variáveis preditoras, como entrada forçada, hierárquica e passo a passo. Também aborda diagnósticos para identificar valores atípicos e casos influentes e a importância de validar se um modelo pode ser generalizado.
1) O documento apresenta os conceitos e métodos de regressão linear, incluindo estimação de parâmetros, avaliação do ajuste do modelo e interpretação dos resultados.
2) A regressão linear é usada para modelar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes através de uma equação linear.
3) A qualidade de ajuste do modelo é avaliada por meio da análise da variância, que parte a soma dos quadrados total em parte explicada pelo modelo e parte residual.
1) O documento introduz conceitos básicos de estatística descritiva e inferência estatística.
2) Ele explica como estimar a média populacional usando a média amostral e como calcular intervalos de confiança para a média.
3) São apresentados exemplos numéricos de como calcular intervalos de confiança para a média populacional em diferentes situações.
O documento discute intervalos de confiança, que fornecem um intervalo de valores plausíveis para um parâmetro populacional com base em dados amostrais. Intervalos de confiança são úteis quando se deseja estimar parâmetros com uma margem de erro conhecida.
1) O documento discute técnicas de amostragem e tratamento de dados faltantes para realizar inferência estatística.
2) Aborda conceitos como população, amostra, estimativa pontual, intervalo de confiança e testes de hipóteses.
3) Fornece exemplos de como estimar parâmetros como média e proporção utilizando estatísticas amostrais.
O documento discute formas gráficas de apresentação de dados estatísticos, incluindo histogramas, diagramas de pontos, gráficos de barras, polígonos de frequência acumulada e pictogramas. Ele fornece exemplos e instruções sobre como construir cada tipo de gráfico.
O documento discute conceitos de população e amostras. Define população como o conjunto total de unidades sobre o qual se deseja obter informações, e amostra como um subconjunto da população. Explica que amostras são usadas para obter informações sobre populações grandes de forma mais barata e rápida do que censos. Descreve diferentes tipos de amostras, incluindo aleatórias, sistemáticas, por conglomerados e por quotas.
1) O documento discute testes de hipóteses para comparar características entre duas amostras, como diferença entre médias e proporções. 2) Apresenta fórmulas para calcular os testes t e z para amostras grandes e pequenas, dependentes ou independentes. 3) Fornece exemplos numéricos ilustrando como aplicar os testes para verificar se há diferenças estatisticamente significativas entre as amostras.
O documento descreve uma apresentação sobre análise fatorial exploratória e confirmatória usando o software SPSS. A apresentação inclui uma discussão sobre a entrada de dados, escolha do tipo de análise, extração de fatores, rotação de fatores e saída de dados. Os resultados da análise dos próprios dados da apresentação mostraram que eles eram adequados para análise fatorial com um índice KMO de 0,715.
[1] O documento discute os principais conceitos da estatística experimental, incluindo estatística descritiva, estatística indutiva, delineamentos de experimentos, tipos de variações, hipóteses, amostras e erros.
[2] É dividido em seções tratando de definições, tipos e objetivos da estatística, planejamento e execução de experimentos e pesquisas, e conceitos-chave como população, amostra, erro experimental e tratamentos.
[3] Fornece uma visão
Este documento apresenta conceitos básicos de probabilidade. Em três frases, resume:
1) É introduzido o conceito de modelo probabilístico para quantificar incertezas em fenômenos aleatórios;
2) São revisados conceitos da teoria dos conjuntos como espaço amostral e eventos para definir probabilidades;
3) São apresentadas as propriedades que uma função deve satisfazer para ser considerada uma probabilidade.
O documento fornece uma introdução às noções básicas de bioestatística. Apresenta definições de estatística e bioestatística, histórico da estatística, variáveis estatísticas e medidas de tendência central como média, mediana e moda. Também aborda distribuição de frequência, elementos de uma distribuição de frequência e medidas de posição e dispersão de dados.
1) O documento apresenta um tutorial introdutório sobre o uso do software estatístico SPSS para iniciantes.
2) O SPSS permite realizar cálculos estatísticos complexos e visualizar resultados rapidamente.
3) O tutorial ensina como inserir e analisar dados no SPSS passo a passo.
O documento descreve conceitos básicos de amostragem estatística, incluindo a diferença entre população e amostra, técnicas de amostragem probabilística e não probabilística, e fórmulas para calcular o tamanho adequado da amostra com base no tamanho da população e no erro amostral tolerável.
Aula de Métodos e Técnicas de Análise da Informação para Planejamento, julho de 2017, UFABC
Apresentação disponível em: https://youtu.be/cQ8ZfzL3SfI
Bases de dados disponíveis em:https://app.box.com/s/4yl70hj73c9mqyh1jb0l8skics4xf8i1
O documento discute parâmetros e estatísticas populacionais e amostrais. Define parâmetros como medidas que descrevem características da população e estatísticas como funções de variáveis aleatórias amostrais. Explica como estimativas amostrais como média e proporção são usadas para fazer inferências sobre parâmetros desconhecidos da população. Também cobre intervalos de confiança para média, variância e proporção populacionais.
Este documento apresenta conceitos básicos de estatística e bioestatística. Ele discute o que é estatística, suas áreas, bioestatística e sua importância. Também define termos-chave como população, amostra, parâmetro, estatística, dados, censo e variáveis; e classifica as variáveis em qualitativas e quantitativas. O documento é uma introdução a esses conceitos para estudantes de farmácia.
Testes de Hipóteses - Lista de Exercícios Conceituais Resolvidos.Wisley Velasco
1) O documento discute conceitos de testes de hipóteses estatísticas, incluindo H0, H1, nível de significância, valor-p, erros tipo I e II, intervalos de confiança e poder estatístico.
2) É respondida uma série de perguntas conceituais sobre esses tópicos, explicando definições e relações entre eles.
3) Os conceitos discutidos são importantes para a interpretação correta de resultados estatísticos em pesquisas.
Este documento discute testes de hipóteses para médias e proporções. Ele explica o processo de testes de hipóteses, incluindo a formulação de hipóteses nulas e alternativas, a seleção de um nível de significância, a coleta e análise de dados amostrais, e a tomada de decisões sobre a aceitação ou rejeição da hipótese nula. Exemplos ilustram testes bilaterais, unilaterais à direita e à esquerda para médias e proporções.
Este documento apresenta os conceitos e procedimentos básicos para a realização de testes de hipóteses unilaterais e bilaterais para a média populacional. Inicialmente, define as hipóteses nula e alternativa e discute os tipos de erros possíveis. Em seguida, explica como determinar a região crítica para os diferentes tipos de teste e como tomar a decisão final baseada na estimativa amostral e na região crítica.
1) O documento discute hipóteses científicas, variáveis e sua importância na pesquisa.
2) Uma hipótese é uma resposta provisória e testável a um problema de pesquisa. Ela deve correlacionar variáveis de forma lógica e passível de verificação.
3) Variáveis são elementos que variam e são usados para definir conceitos em hipóteses de forma quantificável, permitindo que as hipóteses sejam testadas.
Este documento discute testes de hipóteses estatísticas, que comparam uma realidade com uma hipótese para testar o ajuste de dados a um modelo. Existem dois tipos de erros - rejeitar incorretamente a hipótese nula quando é verdadeira ou aceitar incorretamente quando é falsa. Os testes de hipóteses buscam obter respostas práticas sobre a probabilidade de erro ao analisar amostras.
O documento descreve o teste de Wilcoxon, um teste estatístico não paramétrico para amostras pareadas. Ele fornece um método alternativo ao teste t de Student quando os dados não seguem uma distribuição normal. O teste compara as diferenças entre pares de dados atribuindo postos às diferenças e somando os postos com o mesmo sinal para calcular um valor estatístico W, que é comparado a valores críticos em uma tabela para determinar se há diferenças significativas entre as amostras.
O documento discute as tecnologias de entrada e saída (E/S) em computadores. Aborda conceitos como interfaces padronizadas, dispositivos, portas, barramentos, controladores de dispositivo, memória cache e diretamente mapeada na memória (DMA). Explica como esses elementos se integram para permitir a comunicação entre periféricos e o sistema.
Misubishi eti and etw heat pump presentation may 4th, 2011 rev.1Thermatec
The document discusses Thermal Technologies Europe AB's centrifugal chillers and heat pumps. It introduces the ETI series of high-efficiency centrifugal chillers ranging from 527 kW to 1758 kW cooling capacity. It also introduces the ETW series of centrifugal heat pumps that can utilize low-temperature waste heat to produce hot water up to 90°C, covering a wide range of applications. Performance specifications are provided for the ETW-H and ETW-L models, showing heating and overall COP values. Examples of CO2 emission and cost reductions compared to oil and gas boilers are illustrated. A sample system combining the ETI chiller and ETW heat pump is also shown.
This document outlines tests being performed with different media types including slides, text, images, sound, and charts. Tests are being run to ensure proper functionality across various formats. The document provides a high-level overview of the scope and elements included in the testing process.
Este documento descreve testes de hipóteses para comparar médias entre duas populações ou variáveis. Inclui situações para populações independentes com variâncias iguais ou diferentes, e variáveis pareadas. Fornece fórmulas, exemplos e passos para realizar os testes e interpretar os resultados usando tabelas t-Student.
Este documento descreve testes paramétricos e não paramétricos. Para testes paramétricos, ele lista exemplos como a média de uma distribuição, a diferença entre duas médias, e a razão entre duas variâncias. Para testes não paramétricos, ele lista exemplos como o teste qui-quadrado, o teste de Kolmogorov-Smirnov, o teste de independência, e o teste de Lilliefors para a normalidade.
O documento discute a constituição de uma equipe para melhoria contínua de processos utilizando as ferramentas Lean Six Sigma. Ele explica que uma equipe efetiva precisa ter competências em controle de processo, ferramentas L6S, comunicação, trabalho em equipe e questionamento crítico. Além disso, descreve a estrutura ideal de uma equipe, incluindo um líder de projeto, especialistas em processo e L6S, e representantes dos operadores e donos do processo.
Este documento fornece sugestões pedagógicas para o desenvolvimento da alfabetização de crianças. Ele discute:
1) As quatro hipóteses do processo de aquisição da linguagem escrita segundo Emília Ferreiro e Ana Teberosky - pré-silábica, silábica, silábico-alfabética e alfabética;
2) Contribuições de Piaget, Vygotsky, Wallon e Paulo Freire para a compreensão deste processo;
3) Exemplos de atividades que podem ser us
Aula 01 - Apresentação da Disciplina - Medidas em PsicologiaHenrique Morais
1. O documento discute a mensuração de construtos psicológicos, o processo de construção de testes e a medição de fenômenos psicológicos.
2. A disciplina tem como objetivo localizar as origens históricas das medidas em psicologia, relacionar a evolução das medidas aos contextos históricos e culturais, e apresentar os processos de construção de testes psicológicos.
3. O programa da disciplina inclui aulas sobre a história das medidas psicológicas, tipos de testes, construção e interpreta
O documento discute a importância da linguagem na educação infantil e os mitos em torno do ensino e aprendizagem da linguagem oral e escrita. Aprender a falar, ler e escrever é um processo de construção de conhecimento, não de mera aquisição de informações. A psicogênese da língua escrita explica como as crianças constroem entendimento sobre a escrita em diferentes níveis.
O documento discute metodologias de pesquisa, incluindo: 1) o que é um projeto de pesquisa e pesquisa, 2) classificações de pesquisas de acordo com sua natureza, abordagem, objetivos e procedimentos técnicos, 3) métodos de pesquisa, 4) exemplos de como conduzir uma pesquisa, desde a identificação do problema até a análise e interpretação dos dados. O documento fornece informações sobre os principais conceitos e etapas envolvidas na realização de uma pesquisa científica.
ψ A epilepsia é um distúrbio cerebral caracterizado por crises epilépticas causadas por descargas elétricas anormais no cérebro. Historicamente, era associada a fenômenos sobrenaturais, mas Hipócrates inferiu que era relacionada ao cérebro. Existem vários tipos de crises dependendo da região cerebral afetada, e o tratamento envolve medicamentos para controlar a atividade neuronal anormal.
1) O teste apresenta 6 perguntas sobre situações cotidianas e oferece 4 opções de resposta para cada uma.
2) Ao final, é fornecido um resultado interpretativo para cada pergunta, indicando traços da personalidade baseado na resposta escolhida.
3) O objetivo é uma avaliação divertida e descontraída sobre aspectos da personalidade da pessoa.
Texto 1 -_testes_psicológicos_e_técnicas_projetivasMila Rosa
O documento discute testes psicológicos e técnicas projetivas, comparando seus graus de objetividade e subjetividade. Ele traça o histórico do desenvolvimento de testes de inteligência e aptidão e como as técnicas projetivas surgiram para captar o inconsciente e mundo simbólico do indivíduo de forma qualitativa. O documento argumenta que as técnicas projetivas podem ser usadas cientificamente no diagnóstico, apesar de questionamentos sobre sua cientificidade devido à subjetividade.
O documento discute conceitos básicos de estatística, incluindo populações e amostras, distribuição normal, parâmetros e estimativas, teorema do limite central, hipóteses estatísticas, erros em testes estatísticos e protocolos para realização de testes de hipóteses.
Este documento discute testes de hipóteses em estatística. Ele explica que testes de hipóteses avaliam se uma afirmação sobre um parâmetro populacional é apoiada por evidências de dados amostrais. O documento também discute o processo de formular hipóteses nula e alternativa, escolher um nível de significância, calcular estatísticas de teste e valores críticos, e tomar uma decisão sobre se rejeitar ou não a hipótese nula.
O documento apresenta uma análise dos principais testes estatísticos paramétricos e não paramétricos utilizados em análise multivariada de dados, incluindo testes t de uma amostra e para amostras independentes, ANOVA, teste de Wilcoxon e teste de Kruskal-Wallis. Exemplos demonstram como aplicar os testes t de amostras independentes para comparar as médias de vendas em dois locais diferentes e analisar se a localização influencia as vendas.
1) O documento apresenta conceitos básicos de inferência estatística, incluindo distribuições de frequências, teste de hipóteses, intervalo de confiança e testes para uma ou mais médias.
2) São descritos testes estatísticos como z, t e qui-quadrado para análise de uma ou duas médias e proporções.
3) São explicadas condições e pressupostos para a aplicação correta desses testes e como interpretá-los.
Este documento discute procedimentos estatísticos para testes de hipóteses, incluindo: 1) escolha entre testes paramétricos e não paramétricos dependendo do tamanho e distribuição das amostras; 2) formulação de hipóteses nulas e alternativas; 3) cálculo e interpretação de estatísticas de teste como o teste t. Exemplos ilustram como aplicar esses procedimentos para testar diferenças entre médias em diferentes tipos de amostras.
Este documento resume a última aula de bioestatística sobre testes de hipóteses. Ele explica como calcular intervalos de confiança para a média com variância conhecida e desconhecida usando as distribuições normal e t-Student. Também descreve o procedimento geral para testes de hipóteses, incluindo como definir as hipóteses nula e alternativa, escolher uma estatística de teste, fixar o nível de significância e tomar uma decisão sobre rejeitar ou não a hipótese nula.
O documento discute conceitos básicos de inferência estatística, incluindo população, amostra, estimação, testes de hipóteses, tipos de hipóteses, estatísticas de teste e tomada de decisão. Exemplos ilustram como formular hipóteses nulas e alternativas, calcular estatísticas de teste e tomar decisões sobre a aceitação ou rejeição da hipótese nula.
Aprender que a estatística ajuda a responder as
suas perguntas;
Entender o que são parâmetros a serem
utilizados nos testes estatísticos;
Ser apresentado às distribuições de
probabilidade e suas inferências;
Conhecer as 3 formas de trabalhos estatísticos:
Exploração
Teste de Hipóteses
Predição
AMD - Aula n.º 4 - Anova e Kruskal Wallis.pptxNunoSilva599593
Este documento apresenta uma comparação entre testes paramétricos e não paramétricos para análise de dados, incluindo o teste t de uma amostra, teste t para amostras independentes, ANOVA de uma via e teste de Kruskal-Wallis. Além disso, fornece detalhes sobre os requisitos e estatísticas dos testes ANOVA de uma via, como a soma dos quadrados entre e dentro das amostras.
Este documento fornece informações sobre cursos e consultoria em estatística oferecidos por Kaluce Gonçalves de Sousa Almondes. O documento descreve cursos em estatística básica e avançada, conceitos estatísticos fundamentais, tipos de variáveis, organização de bancos de dados, testes estatísticos univariados e conceitos relacionados a probabilidade e significância estatística.
1) O documento discute noções de probabilidade, distribuições de probabilidade e amostragem.
2) É introduzida a noção de probabilidade, eventos mutuamente exclusivos e independentes. Distribuições de Bernoulli e binomial também são discutidas.
3) O conceito de variável aleatória é explicado, com ênfase em variáveis discretas. As distribuições normal e amostral da média também são abordadas.
1) O documento discute conceitos estatísticos como distribuições de frequências, medidas de tendência central, inferência estatística e testes de hipóteses;
2) É apresentada a distribuição normal e suas propriedades, utilizada para modelar amostras retiradas de populações;
3) É mostrado um exemplo de teste de hipóteses para verificar se a média salarial de uma amostra difere da média populacional.
estatística é uma disciplina ampla e fundamentalssuser98ac96
A estatística é uma disciplina ampla e fundamental que envolve a coleta, organização, análise, interpretação e apresentação de dados. Ela desempenha um papel crucial em uma variedade de campos, incluindo ciências naturais, sociais, negócios, economia, saúde e engenharia, entre outros. Aqui estão alguns aspectos importantes sobre a estatística:
Coleta de dados: A primeira etapa da análise estatística envolve a coleta de dados relevantes para o estudo em questão. Isso pode ser feito através de pesquisas, experimentos, observações ou através de fontes de dados secundárias, como bancos de dados governamentais ou registros empresariais.
Organização e Sumarização de Dados: Uma vez coletados, os dados precisam ser organizados e resumidos de maneira adequada para facilitar a análise. Isso pode incluir a criação de tabelas, gráficos, medidas de resumo (como média, mediana, moda, desvio padrão) e outros métodos de resumo estatístico.
Análise de Dados: Esta é a fase em que os dados são examinados em detalhes para extrair informações significativas. Isso pode envolver técnicas estatísticas como regressão, análise de variância, teste de hipóteses, entre outras. O objetivo é entender padrões, relações e tendências nos dados.
Interpretação dos Resultados: Uma vez que os dados foram analisados, é importante interpretar os resultados de forma significativa. Isso requer uma compreensão profunda do contexto em que os dados foram coletados e da relevância das descobertas para o problema em questão.
Inferência Estatística: A inferência estatística envolve fazer inferências ou previsões sobre uma população com base em uma amostra dos dados. Isso é fundamental em muitas áreas, onde é impraticável ou impossível examinar toda a população.
Aplicações Práticas: A estatística é amplamente utilizada em uma variedade de campos. Por exemplo, na medicina, a estatística é usada para analisar resultados de ensaios clínicos e estudar padrões de saúde da população. Nos negócios, é usada para prever tendências de mercado e tomar decisões estratégicas. Na ciência, é usada para analisar resultados de experimentos e validar teorias. Em resumo, a estatística é uma ferramenta poderosa para entender e lidar com a incerteza nos dados e tomar decisões informadas com base em evidências.
[1] O Teste de Friedman é um teste estatístico não paramétrico que compara três ou mais amostras relacionadas para determinar se elas provêm da mesma população. [2] Ele é usado quando os dados são pelo menos em escala ordinal e as variações entre as populações podem ser diferentes. [3] O teste calcula um valor estatístico chamado qui-quadrado de Friedman e compara com valores críticos em tabelas para decidir se há diferenças estatisticamente significativas entre os grupos.
AMD - Aula n.º 5 - binominal e qui-quadrado.pptxNunoSilva599593
O documento descreve testes estatísticos para análise de dados qualitativos, incluindo o teste binomial, teste qui-quadrado de homogeneidade, independência e ajustamento. Fornece exemplos e explica como interpretar os resultados dos testes.
Este documento discute conceitos importantes para o planejamento de estudos de pesquisa, incluindo: (1) a importância de se formular hipóteses claras, (2) os tipos de erros que podem ocorrer ao testar hipóteses, e (3) como estimar o tamanho adequado da amostra para obter resultados significativos.
Este documento discute estatística inferencial, incluindo intervalos de confiança e testes de hipóteses. Explica como estimar parâmetros populacionais com base em amostras, como calcular intervalos de confiança para a média populacional usando desvio padrão amostral, e como conduzir testes de hipóteses para avaliar se a média amostral se encaixa na hipótese nula sobre a média populacional.
AMD - Aula n.º 3 - duas amostras emparelhadas.pptxNunoSilva599593
1) O documento apresenta os testes estatísticos paramétricos e não paramétricos para análise de dados emparelhadas, incluindo o teste t para amostras emparelhadas, o teste de Wilcoxon e o teste dos sinais.
2) É realizado um exemplo prático utilizando o teste t para amostras emparelhadas para analisar o impacto de uma promoção nas vendas de 12 lojas, concluindo que a promoção teve resultados positivos.
3) Os testes de Wilcoxon e dos sinais
O documento descreve experimentos aleatórios e conceitos probabilísticos básicos como espaço amostral, eventos, probabilidade, probabilidade condicional e independência. É apresentado um exemplo numérico sobre distribuição de sexo e alfabetização para ilustrar cálculos de probabilidade.
O documento descreve um estudo que analisa os resultados de um teste de Stroop, comparando o tempo de resposta em provas congruentes e incongruentes. Os principais achados são: (1) o tempo médio de resposta foi maior nos testes incongruentes do que nos congruentes; (2) o teste t mostrou que essa diferença é estatisticamente significativa, rejeitando a hipótese nula.
As classes de modelagem podem ser comparadas a moldes ou
formas que definem as características e os comportamentos dos
objetos criados a partir delas. Vale traçar um paralelo com o projeto de
um automóvel. Os engenheiros definem as medidas, a quantidade de
portas, a potência do motor, a localização do estepe, dentre outras
descrições necessárias para a fabricação de um veículo
A linguagem C# aproveita conceitos de muitas outras linguagens,
mas especialmente de C++ e Java. Sua sintaxe é relativamente fácil, o que
diminui o tempo de aprendizado. Todos os programas desenvolvidos devem
ser compilados, gerando um arquivo com a extensão DLL ou EXE. Isso torna a
execução dos programas mais rápida se comparados com as linguagens de
script (VBScript , JavaScript) que atualmente utilizamos na internet
1. TESTE DE HIPÓTES
Trata-se de uma técnica para se fazer
a inferência estatística sobre uma
população a partir de uma amostra
2. TEORIA POPPERIANA
• NÃO SE PODE PROVAR NADA, APENAS
“DESPROVAR”.
• SÓ APRENDEMOS QUANDO ERRAMOS.
• É MAIS FACIL REFUTAR DO QUE PROVAR
ALGUMA ASSERTIVA.
• OS ESTATÍSTICOS NÃO PERGUNTAM QUAL
É A PROBABILIDADE DE ESTAREM
CERTOS, MAS A PROBABILIDADE DE
ESTAREM ERRADOS. Para fazerem isso
estabelecem um hipótese nula.
3. PRINCIPAIS CONCEITOS
HIPÓTESE ESTATÍSTICA
Trata-se de uma suposição quanto ao valor de um
parâmetro populacional, ou quanto à natureza da
distribuição de probabilidade de uma variável
populacional.
TESTE DE HIPÓTESE
É uma regra de decisão para aceitar ou rejeitar uma
hipótese estatística com base nos elementos
amostrais
4. PRINCIPAIS CONCEITOS
TIPOS DE HIPÓTESES
Designa-se por Ho, chamada hipótese nula, a
hipótese estatística a ser testada, e por H1, a hipótese
alternativa.
A HIPÓTESE NULA É UMA ASSERTIVA DE
COMO O MUNDO DEVERIA SER, SE NOSSA
SUPOSIÇÃO ESTIVESSE ERRADA.
A hipótese nula expressa uma igualdade, enquanto a
hipótese alternativa é dada por uma desigualdade.
Ex: Ho - µ = 1,65 m
H1 - µ 1,65 m≠
5. TIPOS DE ERRO DE
HIPÓTESE
EXISTEM DOIS TIPOS DE ERRO DE
HIPÓTESE.
Erro tipo 1 - rejeição de uma hipótese verdadeira;
Erro tipo 2 – aceitação de uma hipótese falsa.
As probabilidades desses dois tipos de erros são designadas α
e β.
A probabilidade α do erro tipo I é denominada “nível de
significância” do teste.
6. LÓGICA DO TESTE DE
SIGNIFICÂNCIA
• ATRIBUEM-SE BAIXOS VALORES PARA α,
GERALMENTE 1-10%;
• FORMULA-SE Ho COM A PRETENSÃO DE REJEITÁ-
LA, DAÍ O NOME DE HIPÓTESE NULA;
• SE O TESTE INDICAR A REJEIÇÃO DE Ho TEM-SE
UM INDICADOR MAIS SEGURO DA DECISÃO;
• CASO O TESTE INDIQUE A ACEITAÇÃO DE Ho,
DIZ-SE QUE, COM O NÍVEL DE SIGNIFICÂNCIA α,
NÃO SE PODE REJEITAR Ho.
8. • As técnicas de estatística não paramétrica são
particularmente adaptáveis aos dados das ciências
do comportamento.
• A aplicação dessas técnicas não exige suposições
quanto à distribuição da população da qual se
tenha retirado amostras para análises.
• Podem ser aplicadas a dados que se disponham
simplesmente em ordem, ou mesmo para estudo
de variáveis nominais.Contrariamente à estatística
paramétrica, onde as variáveis são, na maioria das
vezes, intervalares.
• Exigem poucos cálculos e são aplicáveis para
análise de pequenas amostras.
• Independe dos parâmetros populacionais e
amostrais (média, variância, desvio padrão).
9. TIPOS DE TESTE
• Qui-Quadrado
• Teste dos sinais
• Teste de Wilcoxon
• Teste de Mann-Whitney
• Teste da Mediana
• Teste de Kruskal-Wallis
11. QUI-QUADRADO (χ2
)
• Teste mais popular
• Denominado teste de adequação ou ajustamento.
Usos
1. Adequação ou Aderência dos dados: freqüência
observada adequada a uma freqüência esperada);
2. Independência ou Associação entre duas variáveis
Comportamento de uma variável depende de outra.
χ2
= ∑=
−k
i Fei
FeiFoi
1
2
)(
12. QUI-QUADRADO (χ2
)
Restrições ao uso:
Se o número de classes é k=2, a freqüência
esperada mínima deve ser ≥5;
Se k >2, o teste não deve ser usado se mais de
20% das freqüências esperadas forem
abaixo de 5 ou se qualquer uma delas for
inferior a 1.
13. ADEQUAÇÃO DOS DADOS
Exemplos:
1. avaliar se uma moeda ou um dado é
honesto;
2. número de livros emprestados em um
biblioteca durante os dias de uma
determinada semana;
3. Tipo de sangue para uma determinada
raça
14. ADEQUAÇÃO DOS DADOS
PROCEDIMENTO
1. Enunciar as hipóteses (Ho e H1);
2. Fixar α; escolher a variável χ2
com ϕ = (k-1). k é o
número de eventos;
3. Com auxílio da tabela de χ2
, determinar RA (região de
aceitação de Ho) e RC (região de rejeição de Ho)
χ2
15. ADEQUAÇÃO DOS DADOS
EXEMPLO
Em 100 lances de moeda, observaram-se 65 coroas e 35 caras. Testar se a
moeda é honesta.
1° Ho- a moeda é honesta;
H1- a moeda não é honesta;
2° α = 5%; escolhe-se um χ2
, pois k = 2 e ϕ 2-1=1;
3° Determinação de RA e RC;
χ2
=
χ2
= (35-50)2
/50 + (65-50)2
/50=9
χ2
tab= 3,84, logo rejeita-se Ho.
A moeda não é honesta.
Eventos Cara Coroa
Freq. observada 35 65
Freq. Esperada 50 50
∑=
−k
i Fei
FeiFoi
1
2
)(
16. ADEQUAÇÃO DOS DADOS
• 4 ocorrência de 4 tipos de sangue em uma dada raça
K=4, ϕ=3 e α = 2,5%
χ2
=(230-180)2
/180 + (470-480)2
/480 + (170-200)2
/200 + (130-140)2
/140
χ2
calc =16.04
χ2
tab = 9,25
Logo rejeita-se Ho com 2,5% de probabilidade de erro.
Classes A B AB O
Freq. Observada 230 470 170 130
Freq. esperada 180 480 200 140
17. ADEQUAÇÃO DOS DADOS
• Número de acidentes na rodovia, de acordo com o dia da semana
Freqüência esperada – 1/7 x 175 = 25
χ2
calc =12,0
χ2
tab=12,6
Logo aceita-se Ho com 95% de probabilidade de acerto.
Classes Seg Ter Qua Qui Sex Sab Dom
Número de acidentes 26 21 22 17 20 36 33
Classes Seg Ter Qua Qui Sex Sab Dom
Acidentes Observados 26 21 22 17 20 36 33
Acidentes esperados 25 25 25 25 25 25 25
18. INDEPENDÊNCIA OU
ASSOCIAÇÃO ENTRE DUAS
VARIÁVEIS
EXEMPLOS
• Dependência entre sabor de pasta de dente e o
bairro;
• Notas dos alunos e nível salarial;
• Efeito da vacinação em animais;
19. INDEPENDÊNCIA OU
ASSOCIAÇÃO ENTRE DUAS
VARIÁVEIS
A representação das freqüências observadas é dada por uma tabela de
dupla entrada ou tabela de contingência.
PROCEDIMENTO
1. Ho: as variáveis são independentes;
H1: as variáveis são dependentes;
2. Fixar α. Escolher a variável qui-quadrado com ϕ = (L-1) x (C-
1), onde L = número de linhas da tabela de contingência e C+
número de colunas.
3. Com auxílio da tabela calculam-se RA e RC
20. INDEPENDÊNCIA OU
ASSOCIAÇÃO
EXEMPLO
Dependência entre bairro e escolha do sabor de pasta de dente
Dados:
Ho: a preferencia pelo sabor independe do
bairro;
H1: a preferência pelo sabor depende do
bairro
α = 5%
χ2
tab = ϕ= (4-1) x (3-1) = 6 graus de liberdade
Freqüência esperada = (soma da linha i) x (soma da coluna J)/(total de observações)
χ2
=
Sabor
Bairros
ΣA B C
Limão 70 44 86 200
Chocolate 50 30 45 125
Hortelã 10 6 34 50
Menta 20 20 85 125
Σ 150 100 250 500
∑∑ ==
−C
j
L
i Feij
FeijFoij
1
2
1
)(
21. INDEPENDÊNCIA OU
ASSOCIAÇÃO
Tabela de freqüências esperadas
Fe11 = 200 x 150/500 = 60
Fe12 = 200 x 100/500 = 40
Fe13 = 200 x 250/500 = 100
Fe21 = 125 x 150/500 = 37.5
Fe22 = 125 x 100/500 = 25
Fe23 = 125 x 250/500 = 62.5
Fe31 = 50 x 150/500 = 15
Fe32 = 50 x 100/500 = 10
Fe33 = 50 x 250/500 = 25
χ2
cal=37.88 Fe41 = 125 x 150/500 = 37.5
χ2
tab=12.6 Fe42 = 125 x 100/500 = 25
Logo rejeita-se Ho Fe43 = 125 x 250/500 = 62,5
SABOR BAIRRO
A B C
(1)Limão 60 40 100
(2)Chocolate 37.5 25 62.5
(3)Hortelã 15 10 25
(4)Menta 37.5 25 62.5
23. TESTE DOS SINAIS
• É utilizado na análise de dados emparelhados.
Situações em que o pesquisador deseja determinar se
duas condições são diferentes.
• A variável pode ser intervalar ou ordinal.
• O nome do teste dos sinais se deve ao fato de se
utilizar sinais + e – em lugar do dados numéricos.
• A lógica do teste é que as condições podem ser
consideradas iguais quando as quantidades de + e _
forem aproximadamente iguais. Isto é, a proporção
de + equivale 50%, ou seja: p=0,5.
24. TESTE DOS SINAIS
PROCEDIMENTO
1. Ho: não há diferença entre os grupos, ou seja: p = 0,5;
H1: há diferença, ou seja: uma das alternativas
a) p ≠ 0,5 -Distribuição “z “bicaudal.
b) p < 0,5 – Distribuição “z” unicaudal a esquerda.
c) p > 0,5 – Distribuição “z” unicaudal a direita.
2. Fixar α. Escolher a distribuição N(0,1) se n>25 ou Binomial se n
≤25.
3. Com auxílio da tabela, determinar-se RA e RC (para n > 25),
caso n <25 utiliza-se distribuição binomial.
4. Cálculo do valor da variável Z
25. TESTE DOS SINAIS
Exemplo: Sessenta alunos matricularam-se num curso de inglês. Na primeira aula aplica-
se um teste que mede o conhecimento da língua. Após seis meses, aplica-se um segundo
teste. Os resultados mostram que 35 alunos apresentaram melhora (35 +), 20 se conduziram
melhor no primeiro teste (20 -) e 5 não apresentaram modificações (5 “0”).
Ho: O curso não alterou (p=0,50)
H1: O curso melhorou o conhecimento de inglês (p > 0,5).
α= 5% (variável N(0,1).
Cálculo da variável “Z”.
Zcal = , onde:
y - número de sinais positivos (35);
n – tamanho da amostra descontado os empates (60-5=55);
p – 0,5
q – 1-p = 0,5 Zcal = = 2,02
Ztab= 1.64, logo rejeita Ho.
...
.
qpn
pny −
)5,0()5,0(55
5,05535
xx
x−
26. Teste de Wilcoxon
• É uma extensão do teste de sinais. É mais
interessante pois leva em consideração a
magnitude da diferença para cada par.
• Exemplo: um processo de emagrecimento
em teste. Cada par no caso é o mesmo
indivíduo com peso antes e depois do
processo.
27. Teste Mann-Whitney
• É usado para testar se das amostras independentes
foram retiradas de populações com média iguais.
• Trata-se de uma interessante alternativa ao teste
paramétrico para igualdade de médias, pois o teste
não exige considerações sobre a distribuição
populacional. Aplicado à variáveis intervalares e
ordinais.
• Exemplo: a média de vendas de dois shoppings
são diferentes?.
28. Teste da mediana
• Trata-se de uma alternativa ao teste de
Mann-Whitney. Testa as hipótese se dois
grupos independentes possuem mesma
mediana. Dados ordinais e intervalares.
29. Teste Kruskal-Wallis
• Trata-se de um teste para decidir se K amostras
(K>2) independentes provêm de populações co
médias iguais.
• Exemplo: testar, no nível de 5% de probabilidade,
a hipótese de igualdade das médias para os três
grupos de alunos que foram submetidos a
esquemas diferentes de aulas. Notas para uma
mesma prova. Aulas com recursos audiovisuais,
aulas expositivas e aulas ensino programado.