Estatística não-paramétrica para a tomada de decisão

Por: Coursera . en: , ,

Descripción del Curso

Os testes estatísticos não paramétricos são métodos que têm maior relevância nas ciências sociais aplicadas, pois permitem trabalhar com pequenas amostras ou amostras das quais não se tenha certeza de que sejam provenientes de população com distribuição normal, assumindo poucas hipóteses sobre a distribuição de probabilidade da população. Estes testes são adequados para apoiar a tomada de decisão dentro das organizações em situações nas quais não seja atendido algum dos requisitos para a aplicação dos testes estatísticos paramétricos, como o teste Z, o teste T, e o teste F de análise de variância – ANOVA, que dependem: (i) da condição de a amostra ter sido extraída de uma população distribuída de acordo com distribuição normal (de Gauss); (ii) da escala de medida da variável aleatória ser contínua; e (iii) do tamanho da amostra ser maior do que 30 observações. Neste sentido, este curso irá abordar as principais técnicas não paramétricas utilizadas no âmbito da tomada de decisão nas organizações incluindo: testes de hipótese não-paramétricos para uma amostra, duas ou mais amostras relacionadas, duas ou mais amostras independentes e suas aplicações. Ao terminar o curso, será possível utilizar técnicas estatística com base em testes não-paramétricos como apoio a tomada de decisão.

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