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Você vai aprender a analisar os seus próprios dados e nunca mais depender dos outros. E o melhor: você não precisa ter absolutamente nenhum conhecimento prévio.
O método DEEP foi criado para levar até mesmo o completo
iniciante à excelência em pesquisa.
Com umaestrutura simples, hierárquica e 100% organizada, você avança passo a passo, sem dúvidas sobre o caminho a seguir e com a certeza de que está se desenvolvendo de verdade na sua jornada acadêmica.
Domine os três pilares fundamentais da pesquisa científica: método, análise de dados e escrita científica.
● História & Epistemologia da Ciência
● Conhecimento Religioso, Filosófico, Popular e Científico
● Indutivismo, Karl Popper e Thomas Kuhn
● Ciências Humanas e Pós-modernismo
● Pesquisa Quantitativa e Qualitativa
● Delineamentos de Pesquisa Empírica
● Pesquisa Experimental, Levantamentos, Métodos Qualitativos, Modelos Mistos
● Planejando uma Pesquisa
● Teoria, Problema e Objetivo
● Hipóteses e Expectativas
● Variáveis de pesquisa, Participantes e Instrumentos
● Como escrever projetos de pesquisa
● Ética em pesquisa
● Estatísticas descritivas (média, moda, mediana, desvio e erro-padrão, escore z)
● Curva normal
● Correlações (Pearson, Spearman, Kendall)
● Regressões (Linear, logística, Poisson, Cox)
● Testes t (amostra única, dependente e independente)
● ANOVAs e MANOVAs (Simples, Fatorial e de Medidas Repetidas)
● Qui-Quadrado de aderência e independência para duas e múltiplas categorias
● Qui-quadrado longitudinal (Q de Cochran e McNemar)
● Testes não-paramétricos (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis, Wilcoxon Signed-Rank, ANOVA de Friedman)
● Curva ROC
● Como delinear uma boa pesquisa
● Entendendo o estado da arte
● Otimizando buscas em bases de dados
● O estilo da escrita científica
● Principais erros da escrita científica
● A estrutura do método
● Como escrever os seus resultados, discussão e conclusão
● Submissão de um artigo científico
● Processo de avaliação de um artigo científico
● Critérios de autoria
Bônus
● Bônus 1: Checklists de revisão de texto
● Bônus 2: Modelos de carta de submissão e respostas aos pareceristas
● Bônus 3: Revisão da Liteatura com Ferramentas de IA
● Bônus 4: Correção de escrita científica com IA (de maneira totalmente ética!)
● O que são Modelos Generalizados?
● Aplicações dos Modelos Generalizados
● Vantagens em Relação às ANOVAS
● Distribuições de Probabilidade: Variáveis Contínuas e Discretas
● Funções de Ligação
● Matrizes de covariância
● Execução, Interpretação e Descrição dos resultados (GLM)
● O que são as Equações de Estimativas Generalizadas (GEE)?
● Aplicações das Equações de Estimativas Generalizadas (GEE)
● Vantagens em Relação às ANOVAS
● Distribuições de Probabilidade: Variáveis Contínuas e Discretas
● Funções de Ligação
● Matrizes de covariância
● Execução, Interpretação e Descrição dos resultados (GEE)
● Introdução à Análises de Moderação e Mediação
● Diferenças entre Mediação e Moderação
● Realizando uma análise de Mediação
● Realizando uma análise de Moderação
● Descrevendo os resultados
● Introdução às Análises Multinível
● Regressões lineares multinível
● Regressões logísticas multinível
● Análises práticas (R, JASP e Mplus)
● Descrevendo os resultados
● Introdução ao Zotero
● Comparação com outros gerenciadores de referências
● Conhecendo Zotero Desktop
● Criação de biblioteca, coleção e subcoleção
● Adicionando Itens no Zotero Desktop
● Painéis (biblioteca, itens e metadados)
● Busca de itens
● Uso do Zotero no Editor de Textos
● Site do Zotero (Documentação, Fórum, Colaboração e Emprego)
● Criação e gerenciamento de grupos
● Zoterobib
● Fichamentos de artigos no Zotero
● Uso do Zotero para condução de Revisões da Literatura
● Protegendo seus arquivos
● Introdução ao Mendeley
● Formatos de bibliotecas
● Estilos de Citação de Referências
● Mendeley Online (MRM)
● Busca online no Mendeley
● Biblioteca Mendeley: Caderno, Informações e Notas
● Ferramenta de Edição de PDF
● Preferências e Organização da Biblioteca
● Inserir leituras na sua biblioteca
● Coleções de leituras (Pastas)
● Grupos de Estudo (compartilhamento de leituras)
● Mendeley Reference Manager (MRM) Desktop
● Mendeley Web Importer para navegadores
● Mendeley Cite para Word
● Mendeley Cite: Estilos de citação
● Mendeley Desktop
● Mendeley Citation Style Language Editor
● Editando Estilos de Citação com o CSL
● Layout e Citações pelo plug-in Mendeley no Word
● Estilos de Citação no plug-in do Word
● Introdução ao EndNote
● Conceitos básicos
● Formatos de Bibliotecas
● Estilos de Citação
● EndNote Web
● Criando, inserindo e gerenciando referencias online
● Master Journal List (Encontre o periódico ideal)
● EndNote Cite
● Inserindo citações
● Formatando, covertendo e exportando citações
● EndNote Click
● EndNote Versões IOS e EndNote 20
Esta é a segunda fase da nossa formação. Você passará a ser reconhecido como um expert na sua área específica de conhecimento. Siga os blocos de acordo com as suas necessidades:
● Introdução à construção de medidas
● Revisão da literatura (aspectos constitutivos e operacionais dos itens)
● Construção dos itens
● Dificuldade dos itens
● Etapas da avaliação por experts e população alvo
● Medidas de concordância (IVC, RVC, CVC)
● Etapas de Adaptação Transcultural de Instrumentos
● Validade de conteúdo
● Validade baseada na estrutura interna
● Validade baseada na relação com medidas externas
● Validade baseada no processo de resposta
● Validade consequencial
● Teoria e Prática de Análises Fatoriais Exploratórias e Análises Fatoriais Confirmatórias
● Modelos unifatorial
● Modelos multifatorial
● Modelos de segunda-ordem
● Modelos bi-factor
● Análises Fatoriais Confirmatórias Multigrupo
● Aspectos teóricos da MEE
● Símbolos e terminologias
● Conceitos de Graus de liberdade
● Índices de ajuste
● Índices de modificação
● Métodos de Estimação
● Execução prática de Modelagem por Equações Estruturais Completa
● Introdução à Teoria de Resposta ao Item
● Teoria Clássica dos testes versus Teoria de Resposta ao Item
● TRI 1-parâmetro logístico (1-PL)
● TRI 2-parâmetros logísticos (2-PL)
● TRI 3-parâmetros logísticos (3-PL)
● TRI 4-parâmetros logísticos (4-PL)
● Curva Característica e de informação do Item (CCI e CII)
● Funcionamento diferencial do item (DIF)
● Modelo Rasch (dados dicotômicos e politômicos)
● Medidas de Ajuste
● Confiabilidade item-pessoa
● Infit e Outfit
● Avaliação de Thresholds
● Teoria da Análise de Redes
● Terminologias e Conceitos
● Estimação e Seleção do Modelo
● Descrição da Rede
● Tamanho Amostral
● Precisão das Arestas
● Estabilidade das Redes
● Aulas práticas (R e JASP)
● Exploratory Graph Analysis (Teoria e Prática)
● O que é Análise de Classes Latentes (LCA)
● O que é Análise de Perfis Latentes (LPA)
● Aplicações dos Modelos de LPA/LCA
● Pressupostos e pré-requisitos para implementação da LCA/LPA
● Decidindo o número de classes e perfis latentes
● LCA e LPA na prática (JAMOVI e R)
● Interpretando os resultados de uma LCA/LPA
● Reportando os resultados
● Utilizando os resultados de uma LCA/LPA em análises subsequentes
● Controlando vieses nas análises de LCA/LPA
● Introdução ao tidySEM
● Regressão de Poisson Simples
● Modelo superdisperso
● Regressão binomial negativa
● Regressão de Poisson Robusta
● Análises de Sobrevida (Survival Analyses)
● Tábua de sobrevida
● Teste log-rank
● Regressão de Cox Simples
● Regressão de Cox Multivariada
● Introdução a Séries Temporais
● Instalando o Joinpoint
● Análise de taxa e indicadores
● Análise de taxa e indicadores (Interpretação)
● Análise de taxas e indicadores por categorias
● Interpretação Análise por categorias
● Análise ajustada por idade
● Análise ajustada por idade (usando by)
● Descrição dos resultados
● Introdução à Pesquisa com dados secundários
● DATASUS – Tabwin
● Descomprimindo arquivos DBC via Tabwin e R
● Realizando pesquisa com dados individuados (Processamento e análise)
● DATASUS – Dados agregados via Tabwin e Tabnet
● Atlas Brasil – Censo demográfico e Desenvolvimento humano
● INEP – Dados educacionais
● IPEA – Dados econômicos
● INMET – Clima e tempo
● IBGE e Portal brasileiro de dados abertos
● Criando um banco para estudos de séries temporais
● Criando banco de dados para estudos correlacionais
● Processamento e análise de dados agregados em SPSS
● Tipos de revisões da literatura
● Revisão Sistemática
● Scoping Review
● Revisão Narrativa
● Comparando os diferentes tipos de Revisões
● Delineamento de questões de pesquisa
● Objetivos da Revisão Narrativa
● Objetivos da Revisão de Escopo
● Objetivos da Revisão Sistemática
● Perguntas de pesquisa dos diferentes tipos de revisão
● Identificação e seleção da literatura relevante
● Estratégias de Buscas
● Buscas nas bases de dados
● Seleção da literatura relevante
● Análises de concordância
● Avaliação do risco de viés
● Extração e síntese dos dados
● Registro no PROSPERO
● Registro no OSF
● Publicação dos Protocolos de Revisão
● Protocolo PRISMA
● Redação de artigos de revisão
● Introdução à metanálise;
● Modelo de efeito fixo;
● Heterogeneidade
● Modelo de efeitos aleatórios
● Modelo de Efeito Fixo vs Modelo de Efeitos Aleatórios
● Heterogeneidade na metanálise
● Análise de subgrupos
● Robustez da medida metanalítica (Análise de sensibilidade);
● Avaliação do viés de publicação na metanálise (funnel plot; teste de Egger; teste de Begg)
● Ajustando o viés de publicação usando o método de Trim-and-Fill
● Introdução ao IRAMUTEQ
● Configuração do Corpus textuais
● Nuvem de palavras
● Análises de similitude
● Análises de especificidades
● Análise Fatorial por Correspondência
● Classificação Hierárquica Descendente
Uma formação inteira em R para você que deseja aprofundar ainda mais o seu conhecimento.
● Introdução ao R e RStudio
● Painéis do RStudio
● Criando Objetos
● Manejando o workspace
● Criando vetores
● Classes de dados (logicals, numeric, interger, complex, characters, factor)
● Estrutura de dados
● Trabalhando com vetores
● Reciclagem
● Matrizes
● Arrays
● Data frame
● Importando e exportando arquivos
● Manipulação de dados
● Estatísticas descritivas (média, moda, mediana, desvio e erro-padrão, escore z)
● Curva normal
● Correlações (Pearson, Spearman, Kendall)
● Regressões (Linear, logística, Poisson, Cox)
● Testes t (amostra única, dependente e independente)
● ANOVAs e MANOVAs (Simples, Fatorial e de Medidas Repetidas)
● Qui-Quadrado de aderência e independência para duas e múltiplas categorias
● Qui-quadrado longitudinal (Q de Cochran e McNemar)
● Testes não-paramétricos (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis, Wilcoxon Signed-Rank, ANOVA de Friedman)
● Curva ROC
● Análise Fatorial Exploratória
● Análise Fatorial Confirmatória Unifatorial
● Análise Fatorial Confirmatória Multifatorial
● Análise Fatorial Confirmatória de Segunda-Ordem
● Análise Fatorial Confirmatória (Bi-factor)
● Análise Fatorial Confirmatória Multigrupo
● Estudos Transversais: rankFD
○ Introdução às análises não paramétricas avançadas
○ Análises com uma fator independente
○ Reportando a análise com um fator (grupos independentes)
○ Análise com dois fatores independentes
○ Reportando a análise com dois fatores (grupos independentes)
● Estudos longitudinais: nparLD
○ Preparando o banco para testes de medidas repetidas
○ Análise com um fator (medidas repetidas)
○ Reportando a análise com um fator (medidas repetidas)
○ Análise com dois fatores (delineamento misto)
○ Reportando a análise com dois fatores (delineamento misto)
○ Análise com três fatores (delineamento misto)
○ Reportando a análise com três fatores (delineamento misto)
● Métodos multivariados: MANOVA.RM
○ Análise multivariada de um fator
○ Reportando a análise multivariada com um fator
○ Análise multivariada com dois fatores independentes
○ Reportando a análise multivariada com dois fatores independentes
○ Análise multivariada com dois fatores (delineamento misto)
○ Reportando a análise multivariada mista
● TRI 1-parâmetro logístico (1-PL)
● TRI 2-parâmetros logísticos (2-PL)
● TRI 3-parâmetros logísticos (3-PL)
● TRI Multidimensional
● Curva Característica e de informação do Item (CCI e CII)
● Funcionamento diferencial do item (DIF)
● Modelo Rasch (dados dicotômicos e politômicos)
● Medidas de Ajuste
● Confiabilidade item-pessoa
● Infit e Outfit
● Avaliação de Thresholds
● Introdução ao ggplot2
● Alterando cor, forma e tamanho
● Legendas e temas
● Personalizando o tema
● Exportando o gráfico
● Gráficos univariados
● Função theme_set()
● Histograma básico
● Dividindo o histograma por cor
● Dividindo o histograma por facetas
● Histograma para diversas variáveis
● Gráfico de Densidade
● Interpretando o Boxplot
● Criando o Boxplot
● Unindo o boxplot com outros gráficos
● Funções Básicas dplyr e tidyr
● Tibble e glimpse()
● Selecionando variáveis: select() e verbos auxiliares
● Renomeando variáveis: rename() e rename_with()
● Criando e alterando variáveis: mutate(), transmute(), across()
● Selecionando casos: filter() e slice()
● Reordenando casos: arrange()
● Contando frequências: count()
● Resumindo informações: summarise() e group_by()
● Alterando formato do banco: pivot_wider e pivot_longer
● Fatores: forcats
● Organizando níveis: fct_relevel()
● Renomeando e colapsando níveis: fct_recode() e fct_collapse()
● Reordenando níveis automaticamente: fct_reorder() e fct_infreq()
● Reduzindo níveis: fct_lump_()
Vamos te proporcionar total autonomia na análise dos seus dados e te transformar em um pesquisador de excelência, mesmo que você esteja começando do zero.
Veja como nossos alunos transformaram suas carreiras e alcançaram seus objetivos
Kaline Lima queria ser pesquisadora e psicometrista. Entrou na Psicometria Online Academy para acelerar sua carreira.
Concluiu o doutorado com facilidade, publicou artigos nacionais e internacionais e hoje é professora da UNIFOR, em um programa CAPES 5.
Assista ao vídeo e veja como a Academy impulsionou sua trajetória.
Ana Cláudia é mestranda em Computação na USP. Ela e seu orientador entraram na Psicometria Online Academy para aprender construção, adaptação e validação de instrumentos.
Mesmo com a rotina intensa — trabalho em tempo integral e aulas à noite —, fez o que precisava para publicar seu artigo em uma excelente revista da NATURE.
Se você busca inspiração, assista ao vídeo da Ana Cláudia.
Luiz Victorino é head de pesquisa em uma empresa de RH, atuando exclusivamente com construção, adaptação e validação de instrumentos.
Entrou na Psicometria Online Academy para se aprofundar — e hoje todo o seu time faz parte da formação. Como ele mesmo diz: “Parte do nosso trabalho é estar dentro da Academy.”
Assista ao vídeo e veja como a Academy impacta o dia a dia do Luiz.
Luis Felipe é enfermeiro, mestre e doutorando em Enfermagem. Entrou na Psicometria Online Academy para se tornar um pesquisador independente.
Conquistou autonomia na análise dos dados, se tornou um pesquisador muito melhor e alcançou a sonhada aprovação em concurso público, tornando-se professor da Universidade Estadual do Piauí.
“Eu sou a prova viva do que a Academy pode fazer em sua vida.”
Mesmo tendo passado pela UFMG (graduação), USP (mestrado) e UnB (doutorado), foi, segundo ele, apenas na Psicometria Online Academy que desenvolveu a autonomia que precisava para analisar seus dados.
Com esse domínio, realizou todas as análises do doutorado, foi muito elogiado na banca e viu a ansiedade com estatística diminuir drasticamente.
Hoje, com mais tranquilidade e segurança, é professor univesitário e ensina análise de dados aos seus próprios alunos.
Heloisa é professora da UERJ e entrou na Psicometria Online Academy para aprofundar seus conhecimentos, otimizar o tempo como pesquisadora e ampliar sua rede de contatos com outros profissionais que trabalham com pesquisa quantitativa.
Veja o vídeo até o final e receba a indicação da Profa. Heloisa.
Eu tenho duas certezas na vida. Primeiro: Você vai aprender muito conosco. Segundo: Você vai ter dúvidas no meio do caminho. É exatamente por isso que você pode tirar suas dúvidas através de 4 canais diferentes.
Ficou com alguma dúvida na aula que está assistindo? Basta comentar abaixo. Todas as perguntas são respondidas.
Está com uma dúvida maior, sobre sua pesquisa, que não é referente a uma aula específica? Envie-nos por e-mail. Temos uma pessoa dedicada só para te ajudar.
Aqui está a nossa inteligência coletiva. Na nossa comunidade rola de tudo: ajuda mútua, parcerias de pesquisa, consultorias e negócios.
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Bruno Damásio é psicólogo (UEPB), mestre e doutor em Psicologia (UFRGS, CAPES 7), com foco em psicometria e análise quantitativa de dados desde 2007.
Foi professor do Instituto de Psicologia da UFRJ, onde coordenou o Laboratório de Psicometria e Psicologia Positiva (LP3) e atuou como chefe do Departamento de Psicometria (2015-2019) e coordenador do Comitê de Ética do CFCH (2017-2019).
Foi editor-chefe da Trends in Psychology (2012-2016), da Sociedade Brasileira de Psicologia (SBP) e Editor-Associado da Spanish Journal of Psychology, na área de Psicometria e Métodos Quantitativos.
Autor de mais de 60 artigos e de um livro reconhecido nacionalmente, soma mais de 5.200 citações em revistas de referência na área.
Em 2020, deixou a carreira acadêmica para fundar a Psicometria Online Academy, uma formação com um objetivo claro: alavancar sua trajetória acadêmica e formar pesquisadores de excelência.
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• Redes Neurais feitas (sem programação) no SPSS
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• Gerar, interpretar e reportar resultados em Machine Learning
• Selecionando algoritmos e métodos
• Práticas de Machine Learning (Sem programação): Decision Tree (JASP), Linear Discriminant Classification (JASP) e Plataforma ORANGE
• Aula Bônus: Avaliação Psicológica e Machine Learning
• Aula Bônus: Livros e Cursos recomendados
• Aula Bônus: Entrevista com Cientista de Dados focado na área da Saúde
• O que é Machine Learning?
• Como a máquina aprende?
• Machine Learning para Psicometria e Pesquisa Quantitativa (pesquisas comentadas)
• Tipos de Machine Learning (Supervisionado e Não-supervisionado)
• Práticas de Machine Learning (Sem programação): JASP e SPSS
• Aula Bônus: Filosofia da Inteligência Artificial
• Aula Bônus: Entrevista com Cientista de Dados graduado em Psicologia
• Aula bônus: Estudo de Caso sobre Redução Dimensional
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