Somos especialistas em análise estatística e psicometria. Trabalhamos intensamente com os seguintes recurso:
Fazemos dashboards, web-app, e apps para diferentes empresas usando R Shiny, Python Flask e Python Streamlit. Estes recursos permitem maior interatividade e relatórios dinâmicos.
Somos autores e/ou consultores de mais de 4 testes psicológicos brasileiros e 2 internacionais.
Vários de meus alunos são também colaboradores da ANOVA.
Veja o perfil deles aqui, no site do Laboratório de Métodos e Medidas.
O R, uma poderosa linguagem de programação e ambiente para computação estatística, e o Shiny, um pacote R que permite a criação de aplicativos web interativos, oferecem uma combinação imbatível para pesquisadores e entusiastas da visualização de dados. Juntos, eles capacitam a exploração dinâmica de resultados e a interação constante com os dados, abrindo um leque de possibilidades para a análise e comunicação de informações.
Com o R, os pesquisadores podem realizar análises estatísticas complexas, gerar gráficos de alta qualidade e manipular grandes conjuntos de dados. O Shiny, por sua vez, transforma esses resultados em aplicativos web interativos, nos quais os usuários podem explorar os dados de forma dinâmica, selecionar variáveis, aplicar filtros e visualizar os resultados em tempo real. Essa interatividade permite uma compreensão mais profunda dos dados, facilita a identificação de padrões e tendências, e possibilita a comunicação clara e eficaz dos resultados para um público mais amplo.
O delineamento amostral é o plano estratégico para selecionar participantes de uma pesquisa, garantindo que a amostra seja representativa da população. Ele é crucial para a confiabilidade e generalização dos resultados, além de reduzir vieses e otimizar recursos. Existem diversos tipos de delineamento, como amostragem aleatória simples, estratificada e por conglomerados. A escolha do delineamento ideal depende dos objetivos da pesquisa e das características da população.
Em resumo, um bom delineamento amostral é essencial para pesquisas válidas e confiáveis, permitindo que os resultados sejam extrapolados para a população com segurança.
A inteligência artificial (IA) está rapidamente se tornando uma força transformadora na psicologia, oferecendo oportunidades sem precedentes para avançar na pesquisa, diagnóstico e tratamento de transtornos mentais. Sua capacidade de processar grandes volumes de dados, identificar padrões complexos e automatizar tarefas repetitivas permite aos pesquisadores explorar áreas antes inacessíveis, como a análise de dados de imagem, voz e texto para identificar biomarcadores de transtornos mentais. Além disso, a IA pode auxiliar no desenvolvimento de ferramentas de diagnóstico mais precisas e eficientes, potencialmente reduzindo o tempo e os custos associados à avaliação psicológica tradicional.
No campo do tratamento, a IA apresenta soluções inovadoras, como chatbots terapêuticos que oferecem suporte emocional e intervenções baseadas em evidências, como a terapia cognitivo-comportamental (TCC), de forma acessível e personalizada. Esses aplicativos podem complementar o tratamento tradicional, oferecendo suporte contínuo e personalizado aos pacientes, especialmente aqueles com dificuldades de acesso a serviços de saúde mental. A IA também pode desempenhar um papel crucial no monitoramento do progresso dos pacientes, permitindo ajustes mais precisos nos planos de tratamento e otimizando os resultados terapêuticos.
