RESUMO
Este artigo discute o processo de análise de dados em sete tópicos: a) modelos estatísticos, técnicas estatísticas e diferenciação de "receita estatística"; b) a associação da validade das conclusões estatísticas ao processo de delineamento e amostragem; c) a diferença e complementaridade da descrição de dados e do teste de hipóteses; d) como as hipóteses se relacionam com os testes estatísticos a realizar; e) a análise preliminar de dados e sua relevância; f) teste de hipótese na perspectiva de Fisher e de Neyman e Pearson; g) a apresentação dos dados como um processo comunicacional, e vantagens do uso de normas (APA).(AU)
This paper discusses the data analysis process around seven critical topics: a) Distinguishing between a statistical model, a statistical technique and a statistical receipt; b) Sampling and Design's implications for statistical validity; c) Complementarities and distinctions between data description and hypothesis testing; d) How statistical hypothesis are framed by the statistical model and vice versa; e) relevance of preliminary analysis of data; f) Fisher's and Neyman-Pearson'sperspectives of statistical inference; g) Data presentation as a communication matter.(AU)
Assuntos
Humanos , Análise de Dados , Interpretação Estatística de Dados , Estudos de Amostragem , Modelos EstatísticosRESUMO
Este artigo discute o processo de análise de dados em sete tópicos: a) modelos estatísticos, técnicas estatísticas e diferenciação de "receita estatística"; b) a associação da validade das conclusões estatísticas ao processo de delineamento e amostragem; c) a diferença e complementaridade da descrição de dados e do teste de hipóteses; d) como as hipóteses se relacionam com os testes estatísticos a realizar; e) a análise preliminar de dados e sua relevância; f) teste de hipótese na perspectiva de Fisher e de Neyman e Pearson; g) a apresentação dos dados como um processo comunicacional, e vantagens do uso de normas (APA).
This paper discusses the data analysis process around seven critical topics: a) Distinguishing between a statistical model, a statistical technique and a statistical receipt; b) Sampling and Design's implications for statistical validity; c) Complementarities and distinctions between data description and hypothesis testing; d) How statistical hypothesis are framed by the statistical model and vice versa; e) relevance of preliminary analysis of data; f) Fisher's and Neyman-Pearson'sperspectives of statistical inference; g) Data presentation as a communication matter.