Estatística e Análise de Dados
Regressão logística para desfechos binários
Modelar probabilidades de um desfecho sim ou não e interpretar razões de chance com cuidado.
Sobre o curso
É voltado a estudantes e pesquisadores das ciências humanas e da saúde que analisam desfechos categóricos. A prova final e o certificado estão em preparação.
Conteúdo do curso
0 aulas · 12 horas · a primeira aula é gratuita
Do desfecho binário ao modelo
Apresentação do curso Por que a regressão linear não serve para desfechos binários e o percurso do curso. A escala logit Chances, logaritmo das chances e a função logística. Interpretar razões de chance Ler coeficientes, razões de chance e intervalos de confiança. Variáveis e pressupostos Seleção de preditores, linearidade no logit e eventos por variável.Avaliar o modelo
Ajuste do modelo Medidas de qualidade de ajuste e diagnóstico de casos influentes. Discriminação e calibração Área sob a curva ROC e a concordância entre previsto e observado. Validação Validade interna e externa, e o risco de superajuste. Relatar uma regressão logística O que informar para que o modelo seja interpretável e reproduzível.Referências
Artigos revisados por pares, indexados na PubMed, que embasam o curso. Estão disponíveis para download na seção Material, ao lado.
- Stoltzfus, J. C. (2011). Logistic regression: a brief primer. Academic emergency medicine : official journal of the Society for Academic Emergency Medicine, 18(10), 1099-104. https://doi.org/10.1111/j.1553-2712.2011.01185.x. PMID: 21996075. Acessar
- Wallisch, C., Bach, P., Hafermann, L., Klein, N., Sauerbrei, W., Steyerberg, E. W., ... Rauch, G. (2022). Review of guidance papers on regression modeling in statistical series of medical journals. PloS one, 17(1), e0262918. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0262918. PMID: 35073384. Acessar
- Christodoulou, E., Ma, J., Collins, G. S., Steyerberg, E. W., Verbakel, J. Y., & Van Calster, B. (2019). A systematic review shows no performance benefit of machine learning over logistic regression for clinical prediction models. Journal of clinical epidemiology, 110, 12-22. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2019.02.004. PMID: 30763612. Acessar
Certificado incluído
Ao assistir a 100% das aulas você libera a prova final.
Acertando pelo menos 50%, seu certificado de
12 horas é emitido automaticamente em PDF, com código
único e página pública de verificação.
A prova deste curso está sendo preparada.
Sobre o professor
Dr. Luis Anunciação
PhD em Psicometria. Professor associado na PUC-Rio e professor por cortesia na University of Oregon
Professor associado do Departamento de Psicologia da PUC-Rio, onde ensina métodos quantitativos, psicometria e análise de dados na graduação e na pós-graduação, e integra o Laboratório de Métodos Quantitativos e Psicometria. É também professor por cortesia na University of Oregon. Doutor em Psicometria e Teoria de Resposta ao Item Multidimensional pela PUC-Rio, com estágio internacional na University of Oregon, mestre em Saúde Pública pela UERJ e pós-doutorado em modelagem estatística aplicada à avaliação psicológica. Publicou mais de 80 artigos em periódicos revisados por pares.
- Professor associado do Departamento de Psicologia da PUC-Rio
- Professor por cortesia na University of Oregon
- Doutor em Psicometria pela PUC-Rio, com estágio internacional na University of Oregon
- Mestre em Saúde Pública pela UERJ e pós-doutor em modelagem estatística
Publicações e experiência
- Mais de 80 artigos publicados em periódicos revisados por pares
- Autor do livro Dictionary of Psychometrics (2025)
- Autor do livro Statistical Concepts and Analyses Using R and JASP (2022)
- Coeditor de Critical Issues in Special Education for School Rehabilitation Practices (IGI Global, 2021)
- Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=dPoJxfoAAAAJ
- ORCID: 0000-0001-5303-5782
Perguntas frequentes
Os cursos têm certificado?
Sim. Todo curso pago termina com uma prova final de múltipla escolha, com nota mínima de 50% e tentativas ilimitadas; ao ser aprovado, você recebe um certificado digital com carga horária e código público de verificação.
Preciso saber programar para acompanhar?
Não. Os cursos partem do zero e todos os scripts em R, Python ou SPSS são fornecidos comentados e prontos para rodar.
Qual a diferença entre comprar um curso e assinar?
A compra avulsa dá acesso vitalício àquele curso. A assinatura libera todos os cursos pagos enquanto estiver ativa.
Posso cancelar a assinatura quando quiser?
Sim, pelo seu painel. Você mantém o acesso até o fim do período já pago e não há cobrança seguinte.
E se eu não gostar do curso?
Você tem 7 dias para solicitar reembolso integral, conforme o direito de arrependimento previsto no art. 49 do Código de Defesa do Consumidor. Basta pedir pelo seu painel.
O que acontece se o pagamento da renovação falhar?
Seu acesso continua por mais 3 dias (período de carência) para você regularizar. Depois disso, o acesso aos cursos por assinatura é bloqueado até a regularização.