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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:
-Distinguir a natureza contínua ou discreta de variáveis;
-Conhecer e interpretar resultados de contagem e distribuição de casos;
-Identificar, utilizar e interpretar resultados de medidas de tendência central e de dispersão;
-Identificar, utilizar e interpretar resultados de 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, associação, regressão linear simples e regressão logística simples.

Pré-Requisitos Recomendados

Não aplicável

Método de Ensino

As aulas serão de natureza teórica e prática, permitindo a consolidação contínua dos conceitos e das operações estatísticas lecionadas, com aplicações práticas no 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: moda, mediana e média
2.3 Medidas de dispersão: frequências, intervalo interquartílico e desvio-padrão
3 Análises de estatística inferencial
3.1 Testes de associação: Teste de qui-quadrado, coeficientes de correlação de Pearson, Spearman e Ponto Bisserial
3.2 Regressão linear simples
4 Interfaces do IBM SPSS
4.1 Informatização, gestão e recodificação de dados
4.2 Análises de estatística descritiva: Quadros e representações gráficas
4.3 Análises de estatística inferencial: Pressupostos estatísticos, realização de análises e interpretação dos outputs com 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. Criação de bases de dados no SPSS e codificação de variáveis.
Semana 3. Conceitos básicos de estatística e análise de dados: Variáveis, instrumentos e hipóteses de investigação. Variáveis observadas, latentes e recodificadas no SPSS.
Semana 4. Contagem e distribuição de casos – distribuição normal. Contagem e distribuição de casos – distribuição normal no SPSS.
Semana 5. Medidas de tendência central. Medidas de tendência central no SPSS.
Semana 6. Realização de fichas de trabalho.
Semanas 7 e 8. Arvores de decisão estatística: Aplicações em testes de estatística descritiva e inferencial.
Semana 9. Teste de qui-quadrado. Teste de qui-quadrado no SPSS.
Semana 10. Coeficiente de correlação de Spearman, coeficiente de correlação de Pearson e pressuposto de normalidade da distribuição. Coeficientes de correlação de Spearman e Pearson no SPSS.
Semana 11. Coeficiente de correlação de Ponto Bisserial. Coeficiente de correlação de Ponto Bisserial no SPSS.
Semana 10. Pressupostos estatísticos: Outliers e independência das observações. Esclarecimento de dúvidas sobre os trabalhos de grupo.
Semana 11. Regressão linear simples e seus pressupostos. Regressão linear simples no SPSS.
Semana 12. Síntese das análises de regressão abordadas: Decisões e procedimentos.
Semana 13. Acompanhamento dos trabalhos de grupo.Análise crítica da componente estatística de artigos científicos.
Semana 14. Escrita científica de resultados estatísticos. Demonstração, exercícios e esclarecimento de dúvidas sobre redação de resultados estatísticos.
Semana 15. Entrega e apresentação dos trabalhos de grupo. Síntese dos conteúdos abordados ao longo do semestre e esclarecimento de dúvidas.

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 a adequação de testes de associação e regressão linear 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, servindo de suporte a trabalhos futuros de investigação em Psicologia. 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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