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Estatística e Análise de Dados 1 2017/2018

  • 5 ECTS
  • Lecionada em Português
  • Avaliação Contínua

Objetivos

No final desta unidade curricular, o/a estudante deverá ser capaz de:
-Conhecer a natureza contínua ou discreta de variáveis;
-Conhecer, compreender e interpretar resultados de contagem e distribuição de casos;
-Conhecer, compreender e interpretar medidas de tendência central e de dispersão;
-Conhecer, compreender e interpretar testes estatísticos de associação, regressão linear simples e regressão logística simples, adequados à escala de medida das variáveis;
-Conhecer e utilizar as interfaces do software IBM SPSS para informatização de dados e análises de estatística descritiva, normalidade da distribuição, consistência interna, associação, regressão linear simples e regressão logística simples.

Pré-Requisitos Recomendados

Não aplicável

Método de Ensino

As aulas serão alternadamente de natureza teórica ou prática, permitindo a consolidação contínua dos conceitos e das operações estatísticas lecionadas, com aprendizagem experiencial apoiada pelo software IBM SPSS. As aulas teóricas e práticas incluirão, sempre que possível, a análise de artigos científicos e a realização supervisionada de exercícios. Será recomendada bibliografia específica para que os estudantes possam aprofundar o estudo dos conteúdos lecionados em cada aula. Será utilizada uma metodologia de avaliação contínua, passando pela realização, ao longo do semestre, de dois mini-testes e um trabalho de grupo.

Conteúdos Programáticos

1 Conceitos básicos em estatística e análise de dados
2 Análises de estatística descritiva
2.1 Análise de contagem e distribuição dos dados
2.2 Medidas de tendência central
2.3 Medidas de dispersão
3 Análises de estatística inferencial
3.1 Testes de associação
3.2 Regressão linear simples
3.3 Regressão logística simples
4 Interfaces do IBM SPSS
4.1 Informatização, gestão e transformação de dados
4.2 Análises de estatística descritiva: Tabelas e/ou representações gráficas
4.3 Análises de estatística inferencial: Pressupostos estatísticos, realização e interpretação dos resultados de testes de associação, regressão linear simples e regressão logística simples

Bibliografia e Webgrafia Recomendada

Marôco, J., & Bispo, R. (2006). Estatística aplicada às ciências sociais e humanas. Lisboa, Portugal: Climepsi Editores.
Martinez, L. F., & Ferreira, A. I. (2010). Análise de dados com SPSS: Primeiros passos. Lisboa, Portugal: Escolar Editora.
Martins, C. (2011). Manual de análise de dados quantitativos com recurso ao IBM SPSS: Saber decidir, fazer, interpretar e redigir. Braga, Portugal: Psiquilíbrios.
Pereira, A. (2008). SPSS: Guia prático de utilização análise de dados para ciências sociais e psicologia. Lisboa, Portugal: Edições Sílabo.

Bibliografia Complementar

Coolican, H. (2014). Research methods and statistics in psychology (6ª ed.). NY: Psychology Press.
Dancey, C.P. & Reidy, J. (2011). Statistics withouth maths for psychology (5ª ed.). Essex: Pearson Education.
Field, A. (2009). Discovering Statistics Using SPSS. London, UK: Sage.
Greene, J., & d’Oliveira, M. (2011). Learning to use statistical tests in psychology. Berkshire: Open University Press.
Howell, D. C. (2010). Statistical methods for psychology. Belmont, CA: Cengage Wadsworth.
Pallant, J. (2016). SPSS Survival manual – a step by step guide to data analysis using IBM SPSS (6ª ed.). Berkshire: McGraw Hill Education.
Pestana, M.H. & Gageiro, J.N. (2005). Análise de dados para ciências sociais – A complementaridade do SPSS (4ª ed). Lisboa: Edições Silabo.

Planificação Semanal

Semana 1. Receção aos alunos pela UPT. Apresentação da UC e da respetiva avaliação.
Semana 2. Conceitos básicos de estatística e análise de dados: Método científico (TP). Criação de bases de dados no SPSS e codificação de variáveis (P).
Semana 3. Conceitos básicos de estatística e análise de dados: Variáveis, instrumentos e hipóteses de investigação (TP). Variáveis observadas, latentes e recodificadas no SPSS (P).
Semana 4. Contagem e distribuição de casos – distribuição normal (TP). Contagem e distribuição de casos – distribuição normal no SPSS (P).
Semana 5. Medidas de tendência central (TP). Medidas de tendência central no SPSS (P).
Semana 6. Arvores de decisão estatística (TP).
Semana 7. Teste de qui-quadrado e coeficiente de correlação de Spearman (TP). Teste de qui-quadrado e coeficiente de correlação de Spearman no SPSS (P).
Semana 8. Coeficiente de correlação de Pearson e pressuposto de normalidade da distribuição (TP). Pressuposto de normalidade da distribuição e coeficiente de correlação de Pearson no SPSS (P).
Semana 9. Síntese dos testes de associação: Decisões e procedimentos (TP). Esclarecimento de dúvidas sobre o trabalho de grupo (P).
Semana 10. Regressão linear simples e à regressão logística simples: Enquadramento e pressupostos estatísticos (TP). Análise de pressupostos estatísticos: Outliers e independência das observações no SPSS (P).
Semana 11. Regressão linear simples (TP). Regressão linear simples no SPSS (P).
Semana 12. Regressão logística simples (TP). Regressão logística simples no SPSS (P).
Semana 13. Síntese das análises de regressão abordadas: Decisões e procedimentos (TP).
Semana 14. Escrita científica de resultados estatísticos (TP). Demonstração, exercícios e esclarecimento de dúvidas sobre redação de resultados estatísticos (P).
Semana 15. Entrega dos trabalhos de grupo. Síntese dos conteúdos abordados ao longo do semestre e esclarecimento de dúvidas (TP).

Coerência do programa para com os objetivos

A abordagem dos conceitos básicos de estatística e análise de dados surge como transversal à UC e facilitadora do alcance dos restantes objetivos de aprendizagem. Os temas relativos à estatística descritiva permitem conhecer a natureza contínua ou discreta de variáveis e a normalidade da distribuição dos dados, bem como compreender as suas aplicações com recurso ao SPSS. Os conteúdos referentes à estatística inferencial favorecem a compreensão do teste de hipóteses quanto à associação entre variáveis, considerando pressupostos estatísticos e adequação de testes de associação, regressão linear simples e regressão logística simples à escala de medida das variáveis. Os conteúdos serão trabalhados na prática com recurso ao IBM SPSS, de modo a que os estudantes se familiarizem com o software e aprendam a utilizar as suas interfaces para resolver exercícios.

Coerência dos métodos de ensino para com os objetivos

Os conteúdos desta UC serão lecionados numa constante interligação entre a sua exposição teórica e a sua aplicação e interpretação prática, favorecendo a aprendizagem experiencial e servindo de suporte a trabalhos futuros de pesquisa bibliográfica e investigação em Psicologia. Para tal, a metodologia de ensino incide numa constante articulação entre aulas teóricas (nas quais os conceitos são definidos e clarificados) e aulas práticas (nas quais os conteúdos são explorados, ensaiados e interpretados). Para coerência com esta metodologia de ensino, adota-se a avaliação contínua dos conteúdos, versando sob a sua compreensão teórica e aplicação prática baseada na interpretação de informação e na resolução de exercícios. Por sua vez, o trabalho de grupo incidirá na análise crítica de um artigo científico publicado em língua portuguesa, tendo em conta a interpretação e discussão das análises estatísticas implementadas.

competência genérica relevantedesenvolvida?avaliada?
Análise e sínteseSimSim
Aptidão para aplicação na prática dos conhecimentos teóricosSimSim
Capacidade crítica e de avaliaçãoSimSim
Capacidade de auto-critica e de auto-avaliaçãoSim 
Capacidade de decisãoSimSim
Capacidade de investigaçãoSimSim
Competência em informática e uso de novas tecnologiasSimSim
Competência em língua estrangeiraSim 
Comunicação oral e escritaSimSim
Gestão da informação e da aprendizagemSim 
Preocupação com a qualidadeSimSim
Relacionamento interpessoalSim 
Resolução de problemasSimSim
Trabalho em equipaSimSim
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