Dou suporte ao tratamento e análise de dados com recurso ao SPSS e/ou Jamovi, nomeadamente para fins académicos (teses de mestrado e doutoramento, explicações, artigos científicos, preparação/revisão de informação ou resumos de natureza quantitativa para conferências, etc).

Tenho aproximadamente 20 anos de experiência a nível internacional na área das ciências de dados, tanto ao nível da investigação académica (incluindo publicações em revistas científicas) como em contexto de indústria e serviços.

Fatores de diferenciação:

- Processo de orçamentação expedito (tipicamente inferior a 24h) e transparente (a discussão de objetivos a atingir e organização do trabalho não tem qualquer custo para o cliente);
- Relatório com análise de dados e interpretação de informação elaborado em português ou inglês, conforme preferência do cliente; uso de linguagem clara, explicativa e acessível a qualquer leitor, sem nunca descurar o rigor científico;
- Formação de base sólida em estatística no âmbito das ciências exatas, com vasta experiência na aplicação destes conhecimentos nas ciências sociais e humanas – evite uma grande variedade de erros metodológicos e de análise que surgem frequentemente, causando um impacto negativo considerável na qualidade do seu trabalho;
- Suporte 7 dias por semana, via Whatsapp, para eventuais esclarecimentos de dúvidas ou discussão dos resultados apresentados;
- Capacidade para fazer a integração com Excel, R ou Python, se necessário.

*** Trabalho de carácter profissional, com múltiplas recomendações disponíveis por parte de antigos clientes. ***

Pedidos mais comuns:

- Estatística descritiva de amostras;
- Inferência estatística - testes de hipóteses (p. ex. teste t ou ANOVA);
- Ajuste de modelos estatísticos aos dados (p. ex. regressão linear ou regressão logística);
- Desenho e implementação da estratégia de recolha de dados que maximiza a probabilidade de sucesso, tendo em consideração a tipologia de estudo (itens a incluir, construção de escalas, sequência de apresentação, tipos de variáveis, integridade e congruência dos dados, etc);
- Análise de propriedades psicométricas de instrumentos (via análise fatorial exploratória e estudo de fiabilidade), com base em respostas a questionários, bem como a respetiva validação (via análise fatorial confirmatória).

Ferramentas estatísticas mais usadas (lista não exaustiva):

- Estatística descritiva (média, mediana, moda, desvio-padrão, etc);
- Tabelas de frequência simples e cruzadas/de contigência (qui-quadrado ou teste exacto de Fisher, conforme aplicável), incluindo ainda o caso de amostras emparelhadas (testes de McNemar e Cochran)
- Estatística inferencial: comparação de médias (Teste t, ANOVA, ANCOVA, MANOVA, MANCOVA);
- Testes não-paramétricos (Mann-Whitney, Kruskal–Wallis, Wilcoxon, Friedman);
- Testes de diagnóstico (normalidade, homogeneidade de variância, presença de autocorrelação, independência de resíduos/erros);
- Correlação (Pearson, Spearman, Kendall);
- Anovas avançadas (N-way/fatorial, medidas repetidas);
- Análise de regressão (linear, logística, ordinal, poisson, binomial negativa, beta), incluindo designs avançados quando apropriado (modelos hierárquicos / lineares (generalizados) mistos);
- Análise de clusters e discriminante;
- Análise fatorial exploratória e confirmatória / Análise de componentes principais;
- Fiabilidade / consistência interna (alfa de Cronbach, fiabilidade compósita);
- Análise de moderação e mediação (Macro PROCESS), análise de caminhos (path analysis) e análise de equações estruturais (SEM);
- Análise de sobrevivência.