Em 2019 haverá maior integração entre as disciplinas de Preparação de dados para análises Estáticas - Introdução ao uso de linguagem R (BOT-89) e Delineamento Experimental e Amostral (BOT-90), a quais serão ministradas juntas na forma de uma "Oficina de Projetos", abordando os conceitos e práticas trabalhados individualmente por essas duas disciplinas nos últimos anos, mas através de um processo aplicado diretamente aos projetos de pesquisa dos alunos inscritos.

Durante a oficina os alunos irão trabalhar na (melhor) estruturação dos seus projetos de pesquisa, revendo a literatura, (re) pensando as perguntas, e (re) desenhando a coleta de dados. Também irão aprender a usar o R para analisar seus dados (ou dados similares ao se sua pesquisa), gerando resultados preeliminares (ou esperados), gerando figuras e estruturando scripts para seus projetos.

Recomenda-se àqueles que já tem dados coletados, preparar eles para uso na disciplina, e àqueles que ainda não tem dados, buscar dados semelhantes ao que planeja coletar de algum outro projeto ou repositório na internet. Trazer suas idéias de projeto ou suas perguntas, hipóteses e predições se já formuladas, ainda que preeliminarmente.

• Data: em dois blocos 10-21 de junho e 08-19 de julho de 2019. O intervalo de 2 semanas se deve à outra disciplina da grade do PPGBOT.
• Local: Sala de aula da pós-graduação em Botânica
• Horário: começando as 8:00 da manhã.
• Professores:
  • Juliana Hipólito de Sousa (jhdsousa@yahoo.com)
  • Alberto Vicentini (vicentini.beto@gmail.com)
  • Flávio Magalhães Costa (flaviomagalha@gmail.com) - Monitor
• PRECISA TRAZER:
  • Notebook (todos alunos precisam de computador), adaptador para tomada (T e similares)
  • Extensões elétricas são sempre úteis (quem puder)

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Esta disciplina visa (a) passar uma noção geral sobre dados e metadados e como criar e manter um banco de dados de forma simples e organizada e que facilite seu uso posterior; e (b) introduzir o uso da linguagem de programação R para preparação e limpeza de dados, análises estatísticas, produção de gráficos e de documentos dinâmicos. Objetiva apresentar ao discente a importância da reproducibilidade na pesquisa científica e como obter isso através da utilização da linguagem R++. Este não é um curso de estatística embora use e aborde conceitos estatísticos.

Conceitos do que é ciência e o que é cultura, filosofia, hipótese nula e estatística; parâmetros de populações de dados, índices de variabilidade, comparação de duas amostras; testes de permutações; análise de variância, regressão, análises multifatoriais; análise multivariada, planejameto de coleta de dados.

Serão quatro semanas em dois blocos.

• Dia 10
  • AULA: Apresentação da disciplina e aula introdutória (Reproducibilidade e R)
  • PRÁTICA: Preparação dos computadores e softwares e PASSO 01 do Tutorial de introdução ao R.
  • LEITURAS DO DIA:
    • (Munaf et al., 2017) - "A manifesto for reproducible science"
    • Ciência Aberta
    • Open Science MOOC
    • Registered Reports - periódicos que oferecem pré-registro de artigos

• Dia 11
  • DISCUSSÃO: Discussão do artigo (Munaf et al., 2017) - 8 às 9:00
  • PRÁTICA: PASSO 02 do Tutorial de introdução ao R
• Dia 12
  • DÚVIDAS: 8-9 horas da manhã, revisão de conceitos.
  • PRÁTICA: PASSO 03 do Tutorial de introdução ao R
• Dia 13
  • DÚVIDAS: 8-9 horas da manhã, revisão de conceitos.
  • PRÁTICA: PASSO 04 do Tutorial de introdução ao R
• Dia 14
  • GREVE GERAL - não haverá aula
• Dias 15-16
  • PRÁTICA EM CASA: Finalização do Tutorial de introdução ao R e dos exercícios do NotaR.

Formulação e discussão das perguntas dos projetos de pesquisa dos alunos inscritos. Durante esta semana os alunos deverão preparar umcEnsaio correspondendo basicamente à introdução do seu projeto/artigo, perguntas, hipóteses e predições e necessidade amostral.

• Dia 17
  • AULA: Dúvidas sobre os exercícios, R e Documentos dinâmicos usando o R (Rmarkdown)(Tutorial)
  • PRATICA 1:
    • Trabalho individual sobre as questões específicas do seu projeto (Slide Conceitual 01 slide - com as perguntas e de onde vem com as hipóteses): ideias de projeto (5-10 máximo - apresentação e discussão)
  • PRATICA 2:
    • Leitura (Grupos):
      • (Leite et al., 2010) - Epistemologia e história da Ciência em Ecologia: o passo inicial na formação do ecólogo
      • (Gotelli, 2011) - Princípios de Estatística (Cap 4)
      • (Volpato, 2013) - Ciência: da filosofia à publicação - (Parte 1 e Capítulo 2).
• Dia 18
  • AULA: Conceitos de ciência, cultura, filosofia, método científico, hipóteses; e Discussão
  • PRATICA: Apresentação do slide construído no dia 17
• Dia 19
  • AULA: Delineamento
    • LEITURA DO DIA:
      • (Hulbert, 1984) - "PSEUDOREPLICATION AND THE DESIGN OF ECOLOGICAL FIELD EXPERIMENTS"
  • PRATICA: Trabalho individual na construção de um Ensaio usando Rmarkdown com a estruturação da base teórica e das perguntas e hipóteses dos projetos de pesquisa dos alunos
• Dia 20
  • PRATICA: Trabalho individual na construção de um Ensaio usando Rmarkdown com a estruturação da base teórica e das perguntas e hipóteses dos projetos de pesquisa dos alunos
• Dia 21
  • APRESENTAÇÃO: do modelo conceitual do projeto lapidado e discussão.

• PRÁTICA: terminar o Ensaio no R markdown com referencias, figuras hipoteticas à ser entregue no dia 08/07/2019.

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Alunos deverão obter ou inventar dados (usando o R) similares aos que serão coletados para responder às perguntas de seus projetos e realizar uma análises exploratórias desses dados no R.

• Dia 08
  • Entrega do Ensaio produzido no Bloco 1
  • DÚVIDAS: Tempo para dúvidas
  • AULA: Dados, metadados e repositório de dados
  • (Zur et. al., 2010) Leitura para discussão no dia 09
• Dia 09
  • AULA: Análise Exploratória de Dados
  • DISCUSSÃO: (Zur et. al., 2010)
  • PRÁTICA & APRESENTAÇÂO: Apresentação de quem tem, organização ou fabricação de dados de quem não tem.
• Dia 10-12
  • PRÁTICA: Análise exploratória dos dados organizados/coletados pelos alunos. Preparação de Ensaio AED - construir seu script seguindo (Zur et. al., 2010)
  • Leitura descontraída sobre estatística: https://medium.com/hipótese-nula/explicando-estat%C3%ADstica-para-a-sua-tia-a-importância-de-aprender-um-pouquinho-de-estat%C3%ADstica-para-a-ae5e3ee92466
• Dia 13-14
  • PRÁTICA EM CASA: Finalização AED. Rascunho do Modelo lógico das análises necessárias para o projeto de pesquisa.

Nessa última semana os alunos irão organizar as análises específicas dos seus projetos com os dados preparados anteriormente, gerando resultados preliminares e predições das hipóteses dos projetos, finalizando o Ensaio.

• Dia 15
  • AULA: Principais análises estatísticas selecao_de_modelos_e_hierarquicas.pdf
  • PRATICA: Finalização do Modelo Analítico dos projetos
• Dia 16-18
  • PRATICA: Análise e preparação dos resultados no R (finalização do Ensaio)
• Dia 19
  • APRESENTAÇÃO: Das análises e resultados realizados na semana.

Avaliação será baseada em:

1. Exercícios feitos no NotaR e indicados no Tutorial de Introdução ao R. Prazo: Ao término do BLOCO 1.
   1. Para entrar no NotaR use seu endereço de email como login e a senha informada em sala de aula. Os exercícios são abertos, mas a nota é computada apenas quando o usuário estiver autenticado.
2. Ensaio - seu Projeto ou seu Artigo gerado em Rmarkdown durante a oficina. Prazo: máximo em 31 de Julho de 2019.
3. Apresentações e participação

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(Tukey, 1980) (Venables & Ripley, 2002) (Fox, 2002) (Crawley, 2007) (Verzani, 2005)