Manual Básico de Estatística Médica com a Linguagem R

Dedicatória

Capa

Prefácio

Introdução

R - uma linguagem para análise de dados e gráficos

A importância da Estatística na Medicina

Breve História do R

1. Timeline
2. Comprehensive R Archive Network, CRAN.
3. Popularidade do R
4. RStudio
5. Referências.

Instalação do R e do RStudio

1. Instalando o R
2. Instalando o RStudio
3. Video da instalação no Youtube

RStudio - primeiros passos

1. Os Painéis do RStudio
2. R Script
3. R Notebook

Variáveis no R

1. Objetos no R
2. Variáveis no R
3. Vetores no R

Tipos de Dados

1. Variáveis categóricas (qualitativas)
2. Variáveis quantitativas (numéricas)
3. Variáveis Lógicas
4. NA Values

Funções no R

Pacotes do R

Data Frames

1. O Operador $

Lendo Dados

RStudio Projects

1. Working Directory
2. Projects do RStudio

Estatística Descritiva no R

1. Introdução
2. Parte 1 - Carregamento do dataset mpg
3. Parte 2 - Tabelas de frequências
4. Parte 3 - Medidas de Tendência Central
5. Parte 4 - Medidas de Dispersão

Manipulando dados no R

1. O conjunto de pacotes tidyverse
2. O pacote dplyr
3. A função `filter()
4. A função select()

Visualizando dados - Gráficos básicos do R

1. Introdução
2. Parte 1 - Visualizando dados categóricos.
3. Gráficos de Pizza - picharts
4. Parte 2 - Visualizando dados numéricos
5. Histogramas
6. Gráficos de densidade
7. Boxplots
8. Parte 3 - Visualizando relações entre variáveis
9. Correlação entre uma variável numérica e uma variável categórica
10. Correlação entre duas variáveis numéricas

Correlação

1. Introdução.
2. Análise Univariada e Bivariada
3. Um scatter plot histórico
4. Covariância
5. Coeficiente de Correlação
6. Calculando o coeficiente de correlação no R

Modelos Científicos

1. Introdução
2. O que é um modelo científico?
3. Modelos de relação linear no R
4. O Coeficiente de Determinação - magnitude do efeito
5. As limitações e utilidades dos modelos

Distribuições de probabilidade

1. Introdução
2. A Distribuição uniforme e um jogo de dados
3. A distribuição normal
4. A curva normal padrão
5. A normalização e os z-scores.
6. Calculando as probabilidades - parte 1: pnorm(x)
7. Os parâmetros da curva normal - média e desvio padrão
8. Calculando as probabilidades - parte 2: pnorm(x, mean= , sd= )
9. Calculando probabilidades parte 3 - a função qnorm()
10. Simulando uma distribuição normal
11. Verificando a normalidade.

População e amostra

1. Distribuição amostral

Distribuição nula

Teste de Hipóteses

1. Introdução
2. A hipótese alternativa
3. A hipótese nula
4. Distribuição nula
5. Nível de significância do teste
6. Erros tipo I e tipo II
7. Teste unicaudal ou bicaudal
8. p-values

p-values

1. Introdução
2. Origens e confusões
3. Interpretação gráfica do valor de p