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Métodos Avançados de Análise de Dados 2017/2018

  • 6 ECTS
  • Lecionada em Português
  • Avaliação Contínua

Objetivos

Depois de concluída a UC, o/a aluno/a deverá ser capaz de:
• Compreender o racional subjacente aos procedimentos de análise de dados, com recurso ao software IBM SPSS;
• Conhecer diferentes técnicas de análise avançada de dados e perceber a sua usabilidade, associando as mesmas à testagem de hipóteses de investigação;
• Desenvolver competências de tomada de decisão na seleção de testes e análises, para a resolução de problemas de investigação em psicologia;
• Interpretar de forma crítica e reportar resultados de investigação em psicologia, de acordo com normas da APA;
• Comparar o comportamento de diferentes grupos nas variáveis em estudo;
• Analisar a estrutura fatorial de um instrumento de avaliação psicológica;
• Avaliar a relação entre variáveis e testar modelos complexos de predição;
• Desenvolver autonomia na utilização de procedimentos estatísticos para o apoio a projetos de investigação,bem como na leitura e interpretação de estudos apresentados em publicações cientí

Pré-Requisitos Recomendados

Recomenda-se o domínio de conhecimentos básicos de Estatística Descritiva e de Probabilidades, tal como apresentados na unidade curricular Estatística e Análise de Dados 1, bem como de Estatística Inferencial, tal como apresentados na unidade curricular Estatística e Análise de Dados 2.

Método de Ensino

No conjunto de aulas teórico-práticas procurar-se-á uma conciliação entre metodologias expositivas e metodologias ativas e participativas. Os métodos expositivos assentarão no recurso a suportes multimédia, utilizando-se para o efeito o programa IBM SPSS, diapositivos em suporte powerpoint, a partilha de documentos de leitura, e a exploração de bases de dados. Os métodos ativos irão basear-se na realização de atividades de carácter prático, nomeadamente na exploração de bases de dados e condução de análises estatísticas com recurso ao SPSS. Estas atividades práticas procurarão a resolução ativa de problemas de investigação em psicologia, bem como o seu relato sob a forma de relatórios, individualmente e com a tutoria da docente. Os/as alunos/as serão estimulados/as a apresentar e discutir criticamente resultados de investigação, apresentando para o efeito trabalhos em pequeno grupo.

Conteúdos Programáticos

1. Revisão de conceitos estatísticos de base e técnicas de estatística descritiva e inferencial
2. Desenhos de investigação, teste de hipóteses e significância estatística
3. Análises avançadas de diferenças entre grupos
3.1 Análise de variância (ANOVA)
3.2 Análise de covariância (ANCOVA)
3.3 Análise multivariada de variância (MANOVA)
4. Análise Fatorial e Análise de Componentes Principais
5. Análise de fiabilidade
6. Análises de regressão:
6.1 A regressão múltipla hierárquica
6.2 A regressão logística
7. Interpretação e redação de resultados de investigação segundo normas APA: descrição, tabelas e figuras (conteúdo transversal)

Bibliografia e Webgrafia Recomendada

American Psychological Association (2009). Publication manual of the American Psychological Association (6th ed.). Washington, DC: American Psychological Association.
Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS (3rd ed.). London: Sage Publications Ltd.
Maroco, J. (2014). Análise estatística com o SPSS Statistics (6ª ed.). Pêro Pinheiro: Report Number.
Martins, C. (2011). Manual de análise de dados quantitativos com recurso ao IBM SPSS: Saber decidir, fazer, interpretar e redigir. Braga: Psiquilíbrios.
Pereira, A. (2008). SPSS – Guia prático de utilização. Análise de dados para ciências sociais e psicologia (7ª edição). Edições Sílabo.

Bibliografia Complementar

Cohen, B. (2008). Explaining psychological statistics. Hoboken, NJ: Wiley.
Baron, R. M., & Kenny, D. A. (1986). The moderator-mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations. Journal of Personality and Social Psychology, 51, 1173-1182.
Hayes, A. F. (2009). Beyond Baron and Kenny: Statistical mediation analysis in the new millennium. Communication Monographs, 76, 408-420.
Howitt, D., & Cramer, D. (2000). First steps in research and statistics. A practical workbook for psychology students. London: Routledge.
Howittt, D., & Cramer, D. (2011). Introduction to research methods in psychology (3rd. ed.). Harlow, England: Pearson Education Limited.
Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2007). Using multivariate statistics (5th ed.). Boston: Allyn and Bacon.

Planificação Semanal

Semana 1: Apresentação da UC – objetivos, métodos de ensino e avaliação, e resultados esperados.
Semana 2: Desenhos de investigação, teste de hipóteses e significância estatística. Revisão de conceitos estatísticos de base e técnicas de estatística descritiva e inferencial.
Semana 3: Revisão de conceitos estatísticos de base e técnicas de estatística descritiva e inferencial. Análises avançadas de diferenças entre grupos: Análise de variância (ANOVA).
Semana 4: Análises avançadas de diferenças entre grupos: Análise de variância (ANOVA) e Análise de covariância (ANCOVA)
Semana 5: Análise multivariada de variância (MANOVA). Revisões.
Semana 6: Mini-teste 1. Orientação tutorial dos trabalhos de grupo.
Semana 7: Análise Fatorial e Análise de Componentes Principais
Semana 8: Análise de fiabilidade. Revisões.
Semana 9: Trabalho colaborativo para o desenvolvimento do projeto de investigação, com orientação tutorial. Checkpoint 1.
Semana 10: Análises de regressão: A regressão múltipla hierárquica
Semana 11: Análises de regressão: A regressão múltipla hierárquica
Semana 12: A regressão logística.
Semana 13: A regressão logística. Trabalho colaborativo para o desenvolvimento do projeto de investigação, com orientação tutorial. Checkpoint 2. Revisões.
Semana 14: Mini-teste 2. Orientação tutorial dos trabalhos de grupo.
Semana 15: Apresentações dos trabalhos de grupo.

Coerência do programa para com os objetivos

De modo a proporcionar aos alunos/as a aquisição de competências de raciocínio crítico acerca da usabilidade e seleção de procedimentos de análise estatística como suporte à investigação, os conteúdos programáticos incluem uma diversidade de análises avançadas de dados, desde os testes de diferenças, passando pelos testes de modelos de predição de variáveis, e incluindo a análise fatorial. De modo a que os/as alunos/as associem estes procedimentos estatísticos à investigação em psicologia, os conteúdos programáticos incluem a análise e reflexão de resultados de análises de dados e a testagem de hipóteses empíricas. Finalmente, de modo a desenvolver competências de interpretação e relato de resultados de investigação, os conteúdos programáticos incluem a análise de outputs de análises estatísticas e a redação de relatórios científicos de acordo com normas da APA.

Coerência dos métodos de ensino para com os objetivos

A utilização de métodos expositivos permite a transmissão e análise de novos conteúdos relativamente às técnicas de análise avançada de dados com recurso ao IBM SPSS. Estas metodologias apoiam a aquisição de conhecimentos básicos no domínio, por parte dos/as alunos/as. O recurso a metodologias que impliquem a participação ativa dos/as alunos/as faz-se através da análise e interpretação de resultados de investigação publicados em artigos científicos, bem como da resolução de problemas aplicados à psicologia com seleção e implementação de técnicas de análise de dados. A realização de trabalhos individuais e em grupo contribuirá para a aquisição de competências de reflexão crítica acerca da utilização de procedimentos de análise de dados, interpretação de dados e relato de resultados. A conjugação destas diferentes metodologias permitirá, deste modo, a prossecução dos objetivos propostos para a Unidade Curricular.

competência genérica relevantedesenvolvida?avaliada?
Análise e sínteseSimSim
Aptidão para aplicação na prática dos conhecimentos teóricosSimSim
Capacidade crítica e de avaliaçãoSimSim
Capacidade de adaptação a novas situaçõesSimSim
Capacidade de auto-critica e de auto-avaliaçãoSimSim
Capacidade de decisãoSimSim
Capacidade de iniciativa e espírito empreendedorSimSim
Capacidade de investigaçãoSimSim
Capacidade negocialSim 
Competência em informática e uso de novas tecnologiasSimSim
Competência em língua estrangeiraSim 
Comportamento ético e responsávelSimSim
Comunicação oral e escritaSimSim
Conhecimento de outras culturas e costumes  
CriatividadeSimSim
Gestão da informação e da aprendizagemSimSim
LiderançaSim 
Preocupação com a eficáciaSimSim
Preocupação com a qualidadeSimSim
Relacionamento interpessoalSimSim
Resolução de problemasSimSim
Saber organizar, planear e gerirSimSim
Trabalho em contexto internacional  
Trabalho em equipaSimSim
Valorização da diversidade e da multiculturalidade  
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