Software R: Capacitação em análise estatística de dados utilizando um software livre

Resumo

O crescimento dos recursos da informática aliado à introdução dos computadores, juntamente com o avanço da internet, entre o final dos anos 80 e início dos anos 90, ampliou a incorporação de técnicas estatísticas em vários campos profissionais. Antes, a análise dos dados de uma pesquisa de campo necessitava de um longo período de tempo para ser finalizada, pois a análise estatística era feita utilizando planilhas manuais, e somente, grandes institutos possuíam supercomputadores e softwares, mas com recursos computacionais ainda limitados. Para as mais diversas áreas do conhecimento é imprescindível a utilização de técnicas estatísticas, principalmente para a análise de dados, que servem como base para as tomadas de decisão. Atualmente, existe uma série de softwares estatísticos proprietários para auxiliar na análise de dados, os quais, porém, têm a desvantagem do valor a ser pago para adquiri-los, que muitas vezes pode tornar-se inviável. Existem também os softwares livres, que possuem a vantagem de serem gratuitos, como é o caso do software R. Ele é constantemente atualizado, possibilitando o rápido acesso aos resultados de pesquisa de campo ou com dados secundários. O objetivo do projeto de extensão foi atender alunos, bolsistas, comunidade interna e externa através da oferta de cursos de capacitação na análise de dados primários e secundários utilizando o software R e o ambiente RStudio. Ainda, objetivou-se apresentar diferentes recursos de análise estatística deste software aos participantes. Quanto às atividades do projeto, inicialmente, organizou-se os roteiros sobre os recursos de análise estatística, exemplos e exercícios que foram divididos em módulos. Após, elaborou-se o material de divulgação dos cursos do nível básico e nível avançado. Foram abordados os seguintes tópicos no curso básico: módulo 1 - introdução ao R e RStudio; módulo 2 - estatística descritiva; módulo 3 - inferência estatística; módulo 4 - teste de qui-quadrado; e,  módulo 5 - modelos de regressão linear. Os tópicos abordados no curso avançado foram: módulo 1 - modelos de regressão múltipla; módulo 2 – noções de delineamentos experimentais; módulo 3 - análise fatorial; módulo 4 - modelos lineares generalizados; e, módulo 5 - análise de regressão. Cada curso teve cinco encontros ministrados pelos professores colaboradores, pela coordenadora e pela bolsista do projeto. Como contribuição do projeto de extensão espera-se que os participantes utilizem as técnicas abordadas nos cursos, as quais foram aplicadas para diferentes tipos de dados (qualitativos e quantitativos) e para diferentes áreas do conhecimento, auxiliando na escolha de métodos de análise mais adequados para cada caso e na leitura de estudos científicos ou relatórios técnicos. Espera-se, também, que sejam mais críticos na interpretação de dados estatísticos. Com a divulgação do R, espera-se que os professores venham a utilizá-lo em suas aulas e em projetos de pesquisa, e que os alunos, por sua vez, o utilizem em componentes curriculares, trabalhos de conclusão de curso e depois de formados, como profissionais.