ESCORE Z - ENTENDA DE VEZ ESSE CONCEITO

[@joaocesarmoreira4655]

Excelente explicação, obrigado por compartilhar e parabens pelo trabalho.

[@eubrunomiau]

Agora ficou fácil entender, ótima explicação, obrigado pelo conteúdo.

[@medicinasa]

obrigado!

[@vitorthome122]

Diferenciado !!

[@medicinasa]

Valeu!

[@rodrigodamm1]

Explicação incrível!!!! Me salvou no final do período hehe Obrigado!!!

[@medicinasa]

Obrigado! Aproveita para mandar pros amigos aproveitarem também e acaba me ajudando a divulgar as aulas! Abraço!

[@dudinhacheirosaaa]

qm dera a minha professora tivesse essa didática!! vídeo incríveeeeel, eu já estava achando que não iria aprender

[@medicinasa]

obrigado! compartilha com os amigos que também precisam aprender o assunto :)

[@aisabelacst]

Que demais! Obrigada pela aula. Excelente!

[@medicinasa]

obrigado!

[@allanasouza9307]

Mas que homem bonito. Bonito e boa didática

[@medicinasa]

que bom que gostou :)

[@xyzcesar]

Aula espetacular! Parabéns!

[@medicinasa]

obrigado! compartilha com os colegas e amigos que também precisam aprender o assunto!

[@fabiomarcelosouza2572]

Que didática excelente!!! Parabéns!

[@medicinasa]

obrigado! compartilha com os amigos que tamb'em precisam aprender sobre o assunto!

[@ivaneidelucio6372]

Excelente explicação, tinha muitas dúvidas e agora todas esclarecidas.s

[@medicinasa]

que ótimo!

[@vivinasciutti1]

Adorei, parabéns pela forma na qual explica muito completa e didática! Já até seguindo no instagram você vai longe!

[@medicinasa]

obrigado, se puder compartilha com os amigos que também precisam aprender o assunto :)

[@vivinasciutti1]

@@medicinasa com certeza já estou finalizando minha segunda graduação e essa matéria está sendo difícil de interpretar entre meus colegas da faculdade e com certeza vou compartilhar a todos que puder ajudar e claro prestigiar seu trabalho! Parabéns!

[@kellenyamille1]

excelente explicação!

[@samuelcarvalho9159]

ótimo vídeo!

[@medicinasa]

Obrigado! Compartilha com amigos e colegas que também podem aprender com a aula :)

[@amandhanery3914]

Sensacional, ficou super claro agora (:

[@medicinasa]

obrigado, compartilha com os colegas e amigos que tambem precisar aprender o assunto!

[@pereiragalad9951]

Muito obrigado!

[@medicinasa]

Disponha!

[@FredChilio]

Bem didatico, parabens

[@medicinasa]

ótimo!

[@smartestmanalive985]

aula genial!

[@medicinasa]

obrigado!

[@qziia]

Otima aula!!!

[@medicinasa]

Obrigado 😃

[@vldsestudos]

obrigado!

[@medicinasa]

obrigado! compartilha com os amigos e colegas que também precisam aprender!!

[@lucasmiranda3411]

Que aula incrível!!!

[@medicinasa]

obrigado!!!

[@thianekener4186]

Me ajudou demais! Obrigada!

[@medicinasa]

obrigado! se puder compartilha com os amigos e colegas que precisam aprender o conteúdo :)

[@rodrigorosa079]

Muito legal o seu vídeo! Além de prático e explicado de forma simples, teve muita atenção nos detalhes. Você poderia disponibilizar onde posso encontrar a tabela de escore z que você utilizou no video para baixar? Porque na internet, encontrei dois tipos. Obrigado!

[@medicinasa]

obrigado! não sei de onde tirei, tira print da tela!

[@Patolinao]

e quando usaria os números do (0.01 .... 0.09) ??

[@medicinasa]

esses números representam a probabilidade eu tirar uma x aleatório da minha população considerando a média e o desvio padrão (encontra o valor Z --> procura o valor p na tabela). Por ex: qual a probabilidade de encontrar alguem >185 cm de altura, vc encontra o Z>1.5, que corresponde na tabela a 0.93, aí vc só precisa descontar 1-0.93 = 0.07 (conclusão p=0.07; "a probabilidade de eu encontrar alguém com altura >185cm nessa minha população do exemplo é de 0.07 (7%)". A necessidade de descontar o 1 (100%) se deve ao local da curva que o Z>1.5, eu preciso descontar toda curva à esquerda, pois eu só estou interessado em tudo à direita do valor Z=1.5.

[@constantinoooo]

É possível afirmar que o valor z > 1,5 representa a probabilidade de outliers na amostragem? Ou valor z e outliers são conceitos distintos? Obrigado

[@medicinasa]

sao coisas diferentes, mas voce poderia definir teoricamente outlier como as observacoes z > 1.5, porém a maior parte dos pesquisaores achariam muito errado. Talvez alguém aceitaria vc dizer que as observacoes z > 3.0 sao outliers, pois a chance de vc observar por seria de aproximadamente 0.1%. Mesmo assim, é sempre questionável chamar algo de outlier e acaba sendo arbitrário, idealmente definido antes de você fazer a pesquisa.

[@tuanypriscila2242]

mesmo, porque em algumas pesquisas, quem sabe não é o 'outlier' que vc está procurando@@medicinasa. Essa aula, por exemplo descrevo como um...😊

[@albersonrodrigues6748]

Aula muito boa, porém você poderia dá um zoom na hora de mostrar a tabela, pra entendermos melhor os valores. Mesmo assim sou muito grato.

[@medicinasa]

obrigado pelo comentário!

[@qziia]

Oii você consegue dar zoom na tela do KZbin

[@gabrielcosta2083]

faltou explicação. No minuto 3:50; de onde sai o 1,5?

[@luizmartinez7975]

Topp

[@medicinasa]

obrigado!

[@nynaferreiraamaral9583]

Não entendi o porque que o desvio padrão é 10, como assim ?

[@medicinasa]

eu defini como 10 por conveniência para a explicação.

[@rodrigomacedo7966]

Queria saber como faço quando eu ja sei o Z

[@medicinasa]

aí você joga na tabela Z para achar o p-valor

[@luisa21868]

Essa tabela de z negativo ta errada e me fez errar na prova

[@marcosrobertosoaresoliveira]

para quem é iniciante esse conteudo nao é o suficiente bom porque nao explicou porque a distancia de 170.10cm a 185cm equivale a 1,5

[@medicinasa]

a partir dos 3 minutos eu explico que Z = quantos desvios padroes da média. Se a média é 170, o desvio padrao é 10, a quantos desvios padroes 185 está da média? Matemática é 185-170 = 15/10 = 1.5. Mas como os números são inteiros é fácil de pensar intuitivamente sem fazer nenhum cálculo ... outra maneira de pensar seria se 1 desvio padrao (z=1) é 180, dois desvios padroes (z=2) é 190, quantos Z corresponde 185? resposta é z= 1.5.

[@marcosrobertosoaresoliveira]

@@medicinasa entendi, muito obrigado, gostei da explicação