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Estatística 2019/2020

  • 5 ECTS
  • Lecionada em Português
  • Avaliação Mista

Objetivos

Pretende-se que o aluno seja capaz de:
- Analisar e interpretar um conjunto de dados (revisões) e estabelecer a possível relação existente entre dois conjuntos de dados quantitativos para realizar previsões;
- Aprender abordagens paramétricas e não paramétricas da inferência estatística;
- Realizar uma série de testes parametíricos e não paramétricos.
- Aplicar a análise factorial, definir amostra adequada e interpretar os resultados usando estudos de caso.

Pré-Requisitos Recomendados

Conhecimentos básicos de Matemática e Estatística Descritiva.

Método de Ensino

Exposição e debate a partir de casos práticos.
Utiliza-se o método expositivo para a lecionação dos conteúdos programáticos complementado com a apresentação de exemplos de aplicação prática.

Conteúdos Programáticos

1. Estatística descritiva e Inferência estatística
1.1 Conceitos fundamentais (revisão): dados, população/amostra e variáveis.
1.2 Distribuições univariadas (revisão): Distribuições de frequências, representações. gráficas e medidas descritivas.
1.3 Distribuição normal.
1.4 P - values e erros estatísticos.

2. Distribuições bivariadas.
2.1 Correlação e regressão simples.
2.2 Regressão linear simples.
2.3 Exercícios práticos com os bases de dados usando o SPSS.

3. Testes paramétricos para amostras independentes
3.1 Teste de Kolmogorov-Smirnov.
3.2 Teste de Shapiro-Wilk.
3.3 Teste t-Student.
3.4 ANOVA one – way.

4. Testes não paramétricos para amostras independentes
4.1 Teste de Mann-Whitney.
4.2 Tese de Kruskal -Wallis.
4.3 ANOVA two-way.

5. Análise factorial exploratória
5.1 Introdução.
5.2 Mostra adequada.
5.3 Decisão do número dos factores a extrair.
5.4 Interpretação do modelo.
5.5 Exercícios práticos com os bases de dados usando o SPSS.

Bibliografia e Webgrafia Recomendada

Murteira, B., Ribeiro, C., Andrade e Silva, J., Pimenta, C. Pimenta, F. (2015). Introdução à Estatística (3ª edição). Escolar Editora.

Magalhães, F., Oliveira, C. e Silva, E. (2017). Estatística Descritiva aplicada à Gestão: uma análise exploratória dos dados. Vida Económica.

Martinez, L., & Ferreira, A. (2010). Análise de Dados com SPSS. Escolar editora.

Bibliografia Complementar

Newbold, P., Carlson, W. and Thorne, B. (2013). Statistics for Business and Economics. 8ª edição, Pearson.

Pedrosa, A. e Gama, S. (2016) Introdução Computacional à Probabilidade e Estatística. 3ª edição, Porto Editora.

Figueiredo,F., Figueiredo, A., Ramos, A. e Teles,P. (2009) Estatística Descritiva e Probabilidades, Escolar Editora.

Afonso, A. e Nunes, C. (2011). Estatística e Probabilidades. Aplicações e soluções em SPSS. Escolar Editora.

Guimarães, R. C. e Sarsfield Cabral, J. A.(2010) Estatística, Editora: Verlag Dashofer (Portugal).

Paulino, C. D. e Branco, J. (2006) Exercícios de Probabilidade e Estatística, Escolar Editora.

Planificação Semanal

Semana 1: Apresentação dos conteúdos programáticos, das fontes de informação e dos métodos de avaliação da UC. Revisões sobre variáveis estatísticas discretas: dados brutos, distribuições de frequências, representações gráficas, medidas descritivas de localização e dispersão.

Semana 2: Continuação da revisão de variáveis estatísticas discretas. Aplicação prática.

Semana 3: Distribuição normal.
P - values e erros estatísticos.

Semana 4: Distribuições bivariadas. Correlação e regressão simples.

Semanas 5-6: Regressão linear simples. Exercícios práticos com os bases de dados usando o SPSS.

Semanas 7-9: Testes paramétricos para amostras independentes
Teste de Kolmogorov-Smirnov.
Teste de Shapiro-Wilk.
Teste t-Student.
ANOVA one – way.

Semanas 10-12: Testes não paramétricos para amostras independentes.
Teste de Mann-Whitney.
Tese de Kruskal -Wallis.
ANOVA two-way.

Semanas 13-15: Análise factorial exploratória. Introdução.
Mostra adequada. Decisão do número dos factores a extrair.
Interpretação do modelo. Exercícios práticos com os bases de dados usando o SPSS.

Coerência do programa para com os objetivos

Para os objetivos da U.C. contribuem os seguintes pontos do programa.
Os pontos 1.1 e 1.2 permitem ao aluno recordar os conceitos básicos de Estatística Descritiva (analisar, reduzir e interpretar dados quantitativos univariados). O ponto 1.3 que permite obter um conhecimento básico sobre distribuição normal, o ponto 1.4 - P - values e erros estatísticos.
O ponto 2 contribui para explorar Distribuições bivariadas.
Os pontos 3 e 4 contribuem para explorar os testes paramétricos e não paramétricos para amostras independentes.
O ponto 5 contribui para aprender a análise fatorial exploratória.
Além disso, os conteúdos desta U.C. permitem ao aluno criar competências práticas através da realização de vários exercícios práticos, para realizarem inferências estatísticas no âmbito das U.C. que a sucedem.

Coerência dos métodos de ensino para com os objetivos

Os métodos expositivo e participativo são utilizados para atingir os objectivos (i) a (iii). Estes são alcançados através da combinação da exposição teórica, análise crítica e discussão de alguns exemplos e exercícios práticos, de modo participativo, isto é, elaborados e discutidos por todos.

competência genérica relevantedesenvolvida?avaliada?
Aptidão para aplicação na prática dos conhecimentos teóricosSimSim
Competência em informática e uso de novas tecnologiasSimSim
Preocupação com a qualidadeSimSim
Resolução de problemasSimSim
Trabalho em equipaSim 
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