Distribuição Normal - Bioestatística #4
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- Опубликовано: 11 сен 2024
- = = Bioestatística #4 - Distribuição Normal = =
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O que é a distribuição normal, para que serve, como interpretar, o que tem haver com a média o desvio padrão, e como usar! Descubra hoje, neste vídeo.
Músicas:
- By the Old Mill
Overclocked Remix: Harjawaldar
ocremix.org/rem...
- Cross Fire
Overclocked Remix: MarcstaR
ocremix.org/rem...
A distribuição normal é a base para entender várias coisas na estatística, porém muita gente não sabe bem o qué é... Espero que esse vídeo tenha ajudado =]
Ainda tem dúvidas? Comente aí, e eu respondo assim que puder.
Obrigado!
não entendi porque a probabilidade das alturas deu 68%
@@amanda-8594 Oi Amanda. Uma das características que definem a distribuição normal é que a faixa entre + e - 1 DP de distância da média contem cerca de 68% dos resultados. Então não é que "deu 68%", mas que essa é a definição de uma distribuição normal.
Excelente aula, recomendo, material produzido de extrema qualidade para fortalecer os conceitos QUANTI via EAD em tempos de pandemia ... estou adorando ...
Professor!! Caramba, você manda muito bem! Os conteúdos que você tem são muito importantes, também, conseguiu realizar de forma sucinta. Parabéns!! Eu me escrevi.
Que bom que gostou Wellington! E obrigado!
Parabéns Rogério, continue fazendo vídeos iguais a esse, mega intuitivo!!! ;))
O seu trabalho ficou incrível. Parabéns pela didática! Está me ajudando muito no estudo de Mineração de Dados
Que legal! Obrigado você! =D
Excelente... Muito Obrigado Rogério.
Tá, eu venho aqui revisar algumas matérias da facul de Med.Vet e encontro um cara utilizando um cover de Peaceful Days. PORRA, ganhei meu dia só por isso.
Obrigado. Excelente vídeo. Cheguei aqui procurando entender a CURVA DE GAUSS para aplicar ao mercado financeiro.
Ameeiiii o som de funndoo
Essa trilha sonora de Chrono tocou meu coração ;u;
♪♪ =)
vc estáde parabens amigo, seus vídeos são ótimos! deve dar trabalho fazer os desenhos
+nettocop1 Novamente, obrigado! (Dão trabalho sim xD )
Muiitoo boomm, obrigada!🥰
Por nada, obrigado você!
Parabéns pelo conteúdo !
Música do Chrono trigger
=D
Muito bom seu trabalho nos vídeos! Muito claros e didáticos Parabéns!
+archimedesjunior Obrigado! =)
Bem proveitoso esse vídeo.
obrigado!
Muito bom!!!!!
Obrigado!!!!!
explicação ótima!
Bom de mais 🤩
Mas então a distribuição normal é apenas para variáveis quantitativas?
Exato
top
essa música de fundo do chrono trigger aaaaaa
'Peaceful Days' ♪♪ ^_^
Bom dia Rogerio...tudo bem? Dentro de um conjunto de dados coletados... como eu posso descobrir estatisticamente se esses dados sao ditos "tendenciosos" ou "viciados"? Ex: em uma coleta de 1000 dados de pressão com faixa de 7 à 10 bars com variacao de 0,1.... a coleta de dados praticamente se concentra em 8,5 bars.... pode ser que o resultado seja realmente esse valor, pode ser que o equipamento nao esteja funcionando corretamente, pode ser que a pessoa que coleta os dados esteja faltando com a verdade no registro desses dados.... existe alguma formula para dizer se um conjunto de dados está nessa situacao?
Oi Jairton, bom dia! Enquanto que erros aleatórios podem ser estimados por métodos estatísticos, erros sistemáticos (tendenciosidades) não podem.
O controle e avaliação de tendenciosidades é muito mais uma questão metodológica do que estatística. Então você precisa interpretar seus métodos e avaliar se existe algo que te levante suspeita. O equipamento tem algum sinal de mal funcionamento? Se suspeita disso, pode coletar os dados novamente com outro equipamento em boa condição e comparar a resultados. Se acha que não confia em quem fez os registos, pode pedir que outra pessoa o faça.
Enfim, se suspeita de qualquer problema em sua metodologia que possa ocasionar tendenciosidades em sua interpretação dos resultados, é preciso rever seus métodos. Infelizmente não é uma questão que pode ser facilmente resolvida, nem identificada, e nem estimada com cálculos. Por isso o planejamento cuidadoso da pesquisa é muito importante, para evitar esse tipo de problema.
Em um de meus vídeos falo sobre erros aleatórios e sistemáticos, dê uma olhada lá e veja se fica mais claro. Qualquer dúvida, é só falar!
Abraço!
parabéns pelas explicações, porém carrego uma dúvida... como eu tenho certeza que em uma variavel aleatoria continua... a probabilidade segue uma distribuição normal? existe algum teste? os exercícios que encontro já pré definem que as distribuições são normais.. mas na vida real... como chegar a essa conclusão?
Olá Jairton. Veja, 100% de certeza nunca se tem, mas existem vários métodos usados para se ter certa segurança de que a distribuição é normal e validar o uso de análises baseadas nesse modelo.
Graficamente, pode se usar um histograma para visualizar o formato da curva, depois calcular sua simetria e sua curtose (grau de achatamento) para ver se estão em uma faixa aceitável, ou então usar gráficos Q-Q / P-P.
Outra forma, mais objetiva, é usando testes de hipótese específicos, que lhe darão um valor de probabilidade que diz se você deve aceita-la ou não como normal, a depender do resultado e de qual o nível de significância esteja usando (mencionei alguns deles no vídeo 03:22 ).
Mas é como eu disse, você nunca vai ter 100% de certeza, apenas segurança suficiente para aceitar os riscos.
Obrigado pela pergunta, avise se ainda houver dúvidas!
Rogério Anton obrigado pelos esclarecimentos!!! Com eles...agora tenho um "Norte" para meus experimentos!!!! topper!!!
Rogério, boa noite...mais uma dúvida pf.... em uma distribuição assimétrica de valores.... é ruim termos essa assimetria? O ideal é que devemos tentar fazer do assimetrico um simetrico? Digo isso pq tenho dados nos meus experimentos tanto.simetrico como assimetricos na distribuição... e realmente tenho dúvidas se a missão é trazer a simetria nos dados... existe algumas dicas para isso?
Seu objetivo NÃO é ter uma distribuição simétrica, nem normal. A "missão" é ter dados fidedignos, é descobrir como a variável está distribuída na população.
A importância de identificar se a distribuição é normal ou não é saber como representa-la. Dados que seguem uma distribuição normal podem ser representados pela média e desvio padrão, e quando não são normais podem ser representados pela mediana, pelos limites e quartis.
Também é importante para a realização de análises inferenciais (como intervalos de confiança ou testes de hipótese). Alguns testes de hipótese só podem ser usados quando os dados seguem uma distribuição normal (paramétrica/gaussiana), mas outros podem ser usados com qualquer tipo de distribuição.
Se você está comparando vários grupos, e encontra que alguns deles seguem uma distribuição normal mas outros não, então acho interessante tratar todos como não normais (isto é, representa-los com a mediana e usar testes não paramétricos), para ter uniformidade nas comparações.
Não seguir uma distribuição normal não é um problema, o que importa é que os dados sejam verdadeiros.
Um problema é ter dados sob a influência de tendenciosidades (vieses), veja mais sobre isso no meu vídeo sobre erros aleatórios e sistemáticos.
Obrigado por perguntar, boa sorte com a análise!
Rogério Anton obrigado mais uma vez! Porém... mais uma duvida se nao for incômodo... analisando uma distribuição normal ou não de faixas de valores... nao seria interessante que a maiores das faixas fossem proximas da media ou mediana? isso nao seria um indicativo que meu processo é estável com poucas variações?
Tem como falar com vc
Só da uma pausada nesse slide mexendo,tem gente q pode ficar enjoado, vomitar ou sentir dor ele cabeça como eu
Você é biólogo?
Oi Gabriel!
Não, sou médico.