Análises Estatísticas

Análises Univariadas

• Testes clássicos de comparação de médias: Teste T e suas variações. Análise de Variância (ANOVA) com um ou dois fatores, em diferentes delineamentos (DIC, DBC). Testes a posteriori (Tukey, Fisher). Análise de Covariância (ANCOVA). Correlação e Regressão simples. Testes paramétricos que incluem testar, primeiramente, os pressupostos de normalidade (Shapiro-Wilk) e homoscedasticidade (Levene ou Barlett).
  
  

• Testes não paramétricos: No caso de violar os pressupostos, testes não paramétricos correspondentes: Mann-Whitney e Kruskall-Wallis. Significância por meio de modelos nulos (permutações).

Análises Multivariadas

• Ordenações: Análises clássicas de ordenação, como a Análise de Componentes Principais (PCA), Análise de Coordenadas Principais (PCoA) e Escalonamento Multidimensional não Métrico (nMDS). Outras análises que particionam a variação, como a Análise de Redundância (RDA).
  
  Testes associados a ordenações: PERMANOVA e ANOSIM, incluindo o teste de pressuposto de homogeneidade de variâncias multivariada para se realizar a PERMANOVA (PERMDISP).
  
  Teste de Mantel:  Independência dos dados multivariados.
  
  Agrupamentos:  Análises de Cluster. 

Análises que não foram mencionadas podem ser avaliadas, conforme o caso. Algumas partem do mesmo princípio destas que foram listadas e podem ser facilmente realizadas.

Utilizamos principalmente o programa R para todas as análises estatísticas e gráficos (se necessário, o script com o passo a passo pode ser encaminhado), ou utilizamos o R markdown que permite enviar o comando e o que resulta de cada comando. Todos os pacotes necessários são devidamente referenciados. Os programas Sisvar e Statistica também podem ser utilizados.

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