Workshop CICPSI
General information
Dates: 6 and 13 February 2026
Organised by: CICPSI
Full workshop guide
For the detailed schedule, the full exercise list, and all workshop logistics, please see the Participant Guide.
Capstone Porject
Throughout the workshop, we’ll look at examples and do exercises using multiple datasets so we can practise specific techniques and skills in a simple, incremental way.
In parallel, we’ll develop a capstone project—a single continuous exercise, always using the same dataset, that starts from “zero” and ends with a complete analysis script (import → clean/reshape → describe/visualise → model and interpret the data).
The exercise won’t be done all at once; instead, we’ll complete it gradually across the
The app
Instructor: João Oliveira Santos
| Time | Day 1: Introduction to R and Descriptive Analysis | Day 2: Statistical Models in R |
|---|---|---|
| 09:30 - 12:00 | Module 1: First Words R Grammar |
Module 4: Linear Models Capstone: one-sample t-test |
| 12:00 - 13:00 | Module 2: Data Frames |
Module 4: Linear Models Capstone: Linear regression |
| 13:00 - 14:00 | Lunch | Lunch |
| 14:00 - 16:00 | Module 2: Importing Data Data Cleaning Data Wrangling Capstone: Import, clean and reshape the dataset |
Module 4: Linear Models Capstone: Group comparisons |
| 16:00 - 17:30 | Module 3: Numerical Descriptives Plots in R Capstone: Visualise patterns in the dataset |
Module 5: Repeated Measures Capstone: Mixed ANOVA Module 6: RUGGED and learning resources |
Informação Geral
Datas: 6 e 13 de Fevereiro de 2026
Organização: CICPSI
Formador: João Oliveira Santos
Guia Completo do Workshop
Para cronograma detalhado, lista de exercícios, e toda a logística do workshop, consultem o Guia do Participante.
Projecto Capstone
Ao longo do workshop vamos ver exemplos e fazer exercícios com vários datasets para treinarmos técnicas e conhecimentos específicos de forma simples e incremental.
Em paralelo, vamos desenvolver um projecto capstone—um único exercício contínuo, sempre com o mesmo dataset, que começa “do zero” e termina num script completo de análise (importar → limpar/reformatar → descrever/visualizar → modelar e interpretar os dados).
O exercício não será feito todo de uma vez, mas completado aos poucos ao longo dos módulos.
Programa
| Horário | Dia 1: Introdução ao R e Análise Descritiva | Dia 2: Modelos Estatísticos no R |
|---|---|---|
| 09:30 - 12:00 | Módulo 1: As Primeiras Palavras A Gramática do R |
Módulo 4: Modelos Lineares Capstone: teste-t para uma amostra |
| 12:00 - 13:00 | Módulo 2: Data Frames |
Módulo 4: Modelos Lineares Capstone: Regressão linear |
| 13:00 - 14:00 | Almoço | Almoço |
| 14:00 - 16:00 | Módulo 2: Importação de Dados Limpeza de Dados Reformatação de Dados Capstone: Importar, limpar e reformatar o dataset |
Módulo 4: Modelos Lineares Capstone: Comparação de grupos |
| 16:00 - 17:30 | Módulo 3: Descritivas Numéricas Gráficos no R Capstone: Visualizar padrões no dataset |
Módulo 5: Medidas Repetidas Capstone: ANOVA Mista Módulo 6: RUGGED e recursos de aprendizagem |