Ficha Unidade Curricular (FUC)

Informação Geral / General Information

Carga Horária / Course Load

Área científica / Scientific area

Estatística e Análise de Dados

Departamento / Department

Departamento de Métodos Quantitativos para Gestão e Economia

Ano letivo / Execution Year

2025/2026

Pré-requisitos / Pre-Requisites

Não existem

Objetivos Gerais / Objectives

No final da Unidade Curricular, os alunos deverão ser capazes de aplicar a análise de dados a problemas concretos, em contextos das instituições em geral.

Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes

Ao concluir a Unidade Curricular, os estudantes deverão ser capazes de: OA1. Selecionar os métodos de análise de dados adequados ao problema, objetivos e tipo de dados disponíveis. OA2: Utilizar o software SPSS para importar, organizar, transformar e analisar dados. OA3: Interpretar os resultados obtidos na análise de dados, para apoiar decisões em contextos das instituições em geral.

Conteúdos Programáticos / Syllabus

CP1. Introdução à estatística e análise de dados CP2: Introdução ao SPSS: Tipos de dados Não-respostas e valores extremos (outliers) Construção, transformação e recodificação de variáveis. CP3. Estatística descritiva univariada: Tabelas de frequências Medidas descritivas Representações gráficas. CP4. Estatística descritiva bivariada: Tabelas de contingência Medidas descritivas e de associação Representações gráficas. CP5. Introdução à análise multivariada: Análise de consistência interna Análise de regressão linear simples e múltipla.

Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the curricular unit's content dovetails with the specified learning outcomes

Os objetivos de aprendizagem (OA) e os conteúdos programáticos (CP) estão estrategicamente alinhados para proporcionar uma experiência educativa abrangente. O OA1 é abordado quando se introduz a UC (CP1), se inicia a exploração da informação de uma base de dados (CP2) e se realiza análises estatísticas com dados univariados (CP3), bivariados (CP4) e multivariados (CP5). O OA2 é abordado em quatro conteúdos programáticos. A utilização do SPSS permitirá avaliar a qualidade dos dados e identificar não-respostas, valores extremos, e outliers (CP2), produzir tabelas de frequências, medidas de estatísticas descritivas, medidas de associação, e gráficos (CP3 e CP4), e realizar análises multivariadas (CP5). O OA3 é abordado quando os alunos aprendem a identificar possíveis problemas com os dados (CP2), a interpretar tabelas, medidas descritivas e gráficos (CP3 e CP4), e a interpretar os resultados das análises multivariada (CP5).

Avaliação / Assessment

Avaliação ao longo do semestre Teste escrito individual (60%); trabalho de grupo (40%). A nota mínima em cada componente é 7,5 valores. Assiduidade mínima de 2/3 das aulas lecionadas. Avaliação por exame (1º época ou 2º época) Exame individual com: componente teórica (60%) e componente prática em SPSS (40%). A nota mínima em cada parte é 7,5 valores. Avaliação por exame (época especial) Exame escrito individual (100%). A nota mínima é 9,5 valores. Todos os momentos de avaliação individual serão realizados sem consulta de folhas de apoio, livros ou outros materiais.

Metodologias de Ensino / Teaching methodologies

Serão utilizadas as seguintes metodologias de ensino-aprendizagem: ME1 – Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência. ME2 – Participativas, com análise e resolução de exercícios práticos. ME3 – Ativas, com a realização de um trabalho de grupo. ME4 – Experimentais, utilizando o SPSS. ME5 – Auto-estudo, relacionadas com o trabalho autónomo do aluno, tal como consta no Planeamento das Aulas.

Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the teaching and assessment methodologies are appropriate for the learning outcomes

As metodologias de ensino visam o desenvolvimento das principais competências dos estudantes que permitam cumprir com cada um dos objetivos de aprendizagem. Em traços gerais, os objetivos de aprendizagem consistem na aquisição de competências de análise e interpretação de resultados, e comunicação escrita. Cada uma das metodologias de ensino contribui para todos os objetivos de aprendizagem. A metodologia expositiva (ME1) será utilizada para apresentação dos quadros teóricos de referência. A metodologia participativa (ME2) e a metodologia experimental (ME4) serão aplicadas através da utilização do software SPSS, com resolução de exercícios. A discussão de resultados (ME3) permitirá desenvolver a capacidade de análise e interpretação dos resultados obtidos à luz dos problemas colocados. Dada a natureza da EAD, o trabalho autónomo (ME5) dos estudantes é crucial para o desenvolvimento das competências de resolução e análise interpretativa. Na grelha a seguir, apresenta-se as principais interligações entre as metodologias de ensino (ME) e os respetivos objetivos de aprendizagem (OA): ME1 - OA1, OA3 ME2 - OA2 ME3 - OA1, OA2, OA3 ME4 – OA2 ME5 – OA1, OA2, OA3 Todos os objetivos de aprendizagem serão avaliados no teste final individual e no trabalho de grupo.

Observações / Observations

1. Para complementar o processo de avaliação, e para calcular a nota final no processo de avaliação ao longo do semestre ou avaliação por exame, é reservado ao docente da UC o direito de realizar uma prova oral ao aluno sobre qualquer tópico ministrado na UC. 2. No exame de 2ª época, um aluno que não tenha tido aprovação na UC mas tenha nota admissível no trabalho de grupo neste ano letivo, pode ser dispensado da componente prática, sendo considerada a nota do trabalho de grupo para o cálculo da nota final. 3. Os estudantes abrangidos pelo Regulamento Interno para Estudantes com Estatutos Especiais deverão contactar o docente da UC na primeira semana de aulas, com vista ao enquadramento dos processos de aprendizagem e avaliação na UC. 4. O teste individual e os exames serão realizados presencialmente.

Bibliografia Principal / Main Bibliography

Field, A. (2017). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (5th ed.). Sage.

Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography

1. Laureano, R e & Botelho, M. C. (2017). IBM SPSS Statistics: O Meu Manual de Consulta Rápida (3ª ed.), Edições Sílabo. ISBN: 978-972-618-886-5 2. Marôco, J. (2021). Análise estatística com o SPSS Statistics (8ª ed.). ReportNumber. 3. Silva, M. G. Apontamentos de apoio à UC de Estatística e Análise de dados do Mestrado em Políticas de Desenvolvimento dos Recursos Humanos.

Data da última atualização / Last Update Date

2025-07-23