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Introdução aos modelos lineares mistos
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Introdução aos modelos lineares mistos para os estudos da linguagem

Para citar este material:

Godoy, M. C. (2019). Introdução aos modelos lineares mistos para os estudos da linguagem. PsyArXiv. https://doi.org/10.17605/OSF.IO/9T8UR

Para seguir este material online:

Se você não é grande fã de arquivos pdf e prefere seguir os tópicos do tutorial no computador, visite https://mahayana.me/mlm

Apresentação: objetivo e público alvo

Este tutorial tem por objetivo ensinar os conceitos básicos de Modelos Lineares Mistos e sua implementação em R no ambiente do RStudio. Apesar de haver muitos tutoriais bons sobre o tema em inglês, há pouco material desse tipo produzido em português para acadêmicos que têm pouca familiaridade com estatística. Por isso, o tutorial foi pensado para um público de pesquisadores em Ciências Humanas que têm pouco ou nenhum contato com linguagem de programação e pouco conhecimento de estatística. Para acompanhar o tutorial por conta própria, você deve conhecer os conceitos de média, mediana e distribuição normal. Além disso, fica mais fácil se você souber como funciona um histograma e um boxplot.

Se você tem conhecimento avançado em estatística ou está procurando uma discussão mais profunda sobre aspectos matemáticos de modelos lineares, esse tutorial talvez não seja para você. Se você é um pesquisador com um pouco de conhecimento sobre testes de hipóteses, mas que não domina o conceito básico de modelo linear, esse material é para você. O tutorial também é útil caso você conheça o básico de modelos lineares e queira aprender a utilizar R para fazer suas análises.

Modelos lineares são empregados para lidar com uma gama muito ampla de problemas de pesquisa. Os exemplos que serão dados nesses tutoriais refletem o tipo de pesquisa que eu realizo e conheço melhor: dados experimentais coletados em pesquisa sobre processamento de linguagem. Por isso, tenha sempre em mente que há uma série de questões que não abordarei (amostragem, detecção de outliers, desenhos experimentais etc.) que têm tratamentos específicos em áreas diferentes. Conheça bem a literatura da sua área antes de planejar uma análise de dados.

Ainda que os exemplos e dados sejam específicos de uma área, o conceito básico de modelo linear pode ser generalizado para outros campos.

Se encontrar algum erro no material, entre em contato através do e-mail mahayanag -at- gmail ou por @mahagodoy no twitter.

Conteúdo

As seções deste tutorial são:

  1. Introdução do R: manipulação e visualização de dados
  2. Modelos lineares
  3. Modelos lineares mistos: conceitos básicos
  4. Modelos linares mistos: c ontrastes e testes post-hoc
  5. Modelos lineares generalizados mistos

Materiais

Além do pdf com o tutorial, há duas pastas para acompanhar o curso:

  • dados: conjuntos de dados a serem usados no tutorial e nas tarefas de casa;
  • scripts: scripts de cada uma das aulas; tb contém a pasta tarefas com os gabaritos das atividades práticas do tutorial.
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