Estudantes e pesquisadores interessados em análise quantitativa de dados precisam aprender várias técnicas, que vão desde análises de pressupostos estatísticos até o ajuste de modelos. No entanto, entender os modelos por si só não basta; é essencial saber utilizar softwares para manipular conjuntos de dados e deles extrair informações.
Neste post, apresentamos dicas de livros sobre análise quantitativa de dados que certamente irão contribuir para a sua aprendizagem. Para iniciantes, apresentamos opções que tornam a introdução ao tema mais acessível. E, caso já tenha alguma experiência, há também opções mais avançadas para aprofundar seus conhecimentos. Além disso, para tornar o conteúdo mais dinâmico, incluímos livros de divulgação científica que discutem temas relacionados ao acaso e ao impacto da estatística na ciência.
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Livros introdutórios
Para uma base sólida, estes quatro livros introdutórios ajudarão a entender fundamentos essenciais da análise quantitativa de dados na pesquisa científica (Figura 1). Eles são ideais para estudantes e pesquisadores iniciantes na pesquisa quantitativa.
Descobrindo a estatística usando o SPSS, 5ª edição (Andy Field)
Field apresenta a lógica da estatística frequentista, cobrindo análises bi e multivariadas, como correlação, testes de comparação de grupos e regressões. Além disso, ele introduz algumas técnicas avançadas, como modelos multiníveis e análise fatorial exploratória.
O estilo envolvente e bem-humorado do autor torna a obra amigável para iniciantes, com exemplos práticos e screenshots do SPSS, um software comercial de uso fácil e intuitivo. Ademais, ao final de cada capítulo, há exercícios e bancos de dados disponíveis no site da editora, o que facilita a prática e promove a aprendizagem.
Discovering statistics using R (Andy Field, Jeremy Miles, & Zoë Field)
Com o mesmo rigor do livro anterior, esta obra explora o uso do R, uma linguagem e ambiente de programação. Em comparação ao SPSS, o R é gratuito e mais customizável, isto é, ele possui algumas vantagens para estudantes e pesquisadores.
No entanto, o R possui uma curva de aprendizagem mais íngreme, o que pode tornar esse livro mais denso que sua versão para SPSS. Como uma alternativa prática, recomendamos este livro após o domínio dos conceitos básicos, já que aprender a linguagem R enquanto se estuda estatística pode ser desafiador.
O conteúdo deste livro também complementa o nosso Curso R para Iniciantes.
Estatística sem matemática para psicologia (Christine P. Dancey & John Reidy)
Este livro é útil para quem se sente intimidado pela matemática e busca uma introdução acessível à estatística. Com uma abordagem prática e direta, Dancey e Reidy explicam conceitos fundamentais sem sobrecarregar o leitor com fórmulas complicadas.
Como resultado, esse livro permite uma compreensão intuitiva dos conceitos estatísticos, o que é essencial para quem está começando seus estudos. Desse modo, recomendamos o livro como material de apoio durante a leitura de um dos livros do Andy Field, apresentados no início da lista.
Statistical methods for psychology, 8ª edição (David C. Howell)
Howell aborda técnicas estatísticas voltado especialmente para ciências sociais e comportamentais, mas suas explicações requerem do leitor um nível mais sofisticado de conhecimento matemático.
Além disso, o livro cobre alguns tópicos em maior profundidade que as recomendações anteriores. Por exemplo, Howell apresenta conceitos de probabilidade e de análise combinatória, além de dedicar capítulos específicos aos conceitos de poder estatístico, metanálise e técnicas de reamostragem (bootstrapping).
Livros avançados
Anteriormente, apresentamos livros introdutórios sobre análise quantitiva de dados. Agora, apresentaremos quatro livros mais avançados (Figura 2), que cobrem técnicas analíticas não abordadas nas recomendações anteriores. Em seguida, descrevemos brevemente cada um dos livros sugeridos.
Introduction to the new statistics: Estimation, open science, and beyond (Geoff Cumming & Robert Calin-Jageman)
Cumming propôs a expressão a nova estatística para se referir a uma mudança de paradigma na estatística frequentista, a saber, de uma ênfase em teste de significância da hipótese nula para uma ênfase em técnicas de estimação de parâmetros. Por exemplo, Cumming defende o raciocínio metanalítico, baseado em tamanhos de efeito e em intervalos de confiança.
Neste livro, Cumming e Calin-Jageman dão um passo além: os autores ilustram a perspectiva da nova estatística por meio de algumas técnicas estatísticas clássicas (e.g., correlações, regressões, testes t), mas com uma ênfase em estimação de parâmetros. Por fim, os autores discorrem sobre tópicos de metaciência, tais como a crise de replicabilidade na ciência, p-hacking, pré-registro e o movimento a favor da ciência aberta.
Using multivariate statistics, 6ª edição (Barbara G. Tabachnick & Linda S. Fidell)
Considerado a “bíblia” das análises multivariadas, este é um manual fundamental para quem quer aprender técnicas mais sofisticadas. Por exemplo, Tabachnick e Fidell exploram diversas técnicas complexas, tais como análise discriminante, análise de sobrevida e correlação canônica.
O tratamento das técnicas se dá de forma organizada, e as explicações de Tabachnick e Fidell são detalhadas e extremamente valiosas para uma compreensão profunda das estatísticas multivariadas. Contudo, assim como Howell, o tratamento matemático do livro requer conhecimentos mais sofisticados por parte dos leitores.
Análise multivariada de dados, 6ª edição (Joseph F. Hair Jr., William C. Black, Barry J. Babin, Rolph E. Anderson, & Ronald L. Tatham)
Considerado um clássico, este livro explora técnicas multivariadas com foco na interpretação prática dos resultados. Os autores não apenas apresentam as técnicas, mas também discutem os fundamentos e contextos em que cada uma deve ser aplicada.
Os tópicos do livro de Hair e colegas têm certa sobreposição com os de Tabachnick e Fidell. No entanto, Hair e colegas apresentam algumas técnicas que não são abordadas no livro anterior, tais como análises conjunta, de agrupamento e de correspondência; e técnicas de escalonamento multidimensional.
Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis: A regression-based approach, 3ª edição (Andrew F. Hayes)
Para aqueles que buscam entender e aplicar modelos de mediação, de moderação e de processos condicionais (i.e., moderação mediada ou mediação moderada), Hayes oferece uma abordagem prática e baseada em regressão.
A edição mais recente do livro apresenta scripts das análises para SPSS, SAS e R, o que o torna, portanto, uma leitura indispensável para quem trabalha com dados complexos e precisa interpretar interações entre variáveis em níveis mais avançados.
Livros de divulgação científica
Para uma leitura leve, mas informativa, os dois livros de divulgação científica a seguir discutem temas como o acaso e o impacto da estatística na ciência moderna (Figura 3).
O andar do bêbado: Como o acaso determina nossas vidas (Leonard Mlodinow)
Físico e filho de sobreviventes do Holocausto, Leonard Mlodinow é, ele próprio, sobrevivente dos atentados terroristas de 11 de setembro de 2001 no World Trade Center. Em outras palavras, sua própria existência é resultado de uma série de eventos aleatórios.
Neste livro, Mlodinow descreve, por meio de exemplos históricos, como vários acontecimentos são moldados por eventos imprevisíveis. Em sua narrativa, o autor aborda conceitos relevantes àqueles interessados em análise quantitativa de dados. Por exemplo, Mlodinow discorre de forma didática sobre correlação de Pearson, regressão à média, lei dos grandes números e regra de Bayes.
Uma senhora toma chá…: Como a estatística revolucionou a ciência no século XX (David Salsburg)
Este livro oferece uma narrativa fascinante sobre o impacto da estatística na ciência moderna. Com um tom envolvente e repleto de curiosidades, Salsburg destaca, ao longo dos capítulos, episódios históricos e figuras importantes que impulsionaram o avanço da estatística no século XX.
Por exemplo, entre as histórias contadas por Salsburg estão as descobertas de William Gosset (conhecido pelo pseudônimo Student, do teste t), os embates entre Karl Pearson e Sir Ronald Fisher, as contribuições inovadoras de John Tukey para a análise exploratória de dados, e a proposta da análise por intenção de tratar de Richard Peto, entre muitas outras. Assim, essa é uma leitura inspiradora e informativa, que mostra de maneira clara a relevância da teoria estatística para o progresso científico.
Conclusão
Neste post, apresentamos uma lista de 10 livros sobre análise quantitativa de dados. Esperamos que a lista seja útil em seus estudos. Aproveite e se inscreva em nosso canal do YouTube para acompanhar outros conteúdos sobre psicometria e análise quantitativa de dados.
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Como citar este post
Lima, M. (2024, 25 de dezembro). Dicas de livros sobre análise quantitativa de dados. Blog Psicometria Online. https://www.blog.psicometriaonline.com.br/dicas-de-livros-sobre-analise-quantitativa-de-dados/
