Planeamento

Aulas

Introdução

1

Apresentação.

Estatística Descritiva: Tipos de Escalas. Representação de Dados Univariados.

Sumarização

2

Introdução ao SPSS.

Sumarização

3

Análise bivariada no SPSS.

Análise inferencial

4

Testes de Hipóteses. Testes paramétricos:Teste a uma média. Valor p.

Análise inferencial

5

Testes de Hipóteses Paramétricos: Análise de Variância Simples. Pressupostos da ANOVA. Testes de Comparações Múltiplas.

Análise em Componentes Principais

6

Análise em Componentes Principais: Continuação da aula anterior.

Análise de Clusters

7

Apresentação do trabalho de grupo.

Análise de Clusters hierárquica.

Análise de Clusters hierárquica em SPSS.

Análise de Regressão Linear

8

Modelo de Regressão Linear simples: Estimativas dos coeficientes da recta de regressão linear simples; Interpretação dos coeficientes de regressão; Qualidade do modelo obtido; Previsões a partir do modelo; Modelo de regressão linear sobre uma variável qualitativa nominal.

Aulas

Sumarização

1

Medidas de Sumarização de Dados: medidas de localização e dispersão.

Sumarização

2

Medidas de Sumarização: Medidas de Simetria e Curtose.

Sumarização

3

Estatística Descritiva Univariada no SPSS.

Sumarização

4

Análise Bivariada de Dados: Associação entre variáveis de diferentes tipos. Coeficiente de correlação linear de Pearson. Diagramas de Dispersão.

Sumarização

5

Continuação da aula anterior.

Análise inferencial

6

Inferência Estatística. Distribuição Normal e Teorema do Limite Central.

Testes de Hipóteses. Teste de Hipóteses Paramétricos.

Análise inferencial

7

Testes à diferença de médias para amostras independentes e emparelhadas.Testes de Hipóteses Paramétricos com o SPSS.

Análise Inferencial.

8

Testes de Hipóteses Paramétricos com o SPSS: Continuação. Intervalos de Confiança.

Análise Inferencial.

9

Testes Não paramétricos. Teste de ajustamento do Kolmogorov-Smirnov e Teste de independência do Qui-Quadrado.

Análise em Componentes Principais

10

Análise em Componentes Principais.

Análise em Componentes Principais

11

Análise em Componentes Principais no SPSS.

Análise de Clusters

12

Introdução à Análise de Clusters.

Análise de Clusters

13

Continuação da aula anterior: Análise de Clusters em SPSS. Escolha da solução final. Caracterização dos clusters.

Análise de Clusters

14

Análise de Clusters não hierárquica: Método K-means.

Método K-means em SPSS. K-means usando uma solução inicial aleatória e K-means usando uma solução inicial obtida numa solução de um método hierárquico. Caracterização dos clusters.

Análise de Regressão Linear

15

Modelo de Regressão Linear Múltipla: Pressupostos, Validade de Modelo, Capacidade Preditiva das variáveis independentes.

Análise de Regressão Linear

16

Modelo de Regressão Linear Múltipla no SPSS.