Ficha Unidade Curricular (FUC)

Informação Geral / General Information

Código :

01312

Acrónimo :

01312

Ciclo :

2.º ciclo

Línguas de Ensino :

Português (pt)

Língua(s) amigável(eis) :

Carga Horária / Course Load

Semestre :

Créditos ECTS :

6.0

Aula Teórica (T) :

0.0h/sem

Aula Teórico-Prática (TP) :

20.0h/sem

Aula Prática e Laboratorial (PL) :

6.0h/sem

Trabalho de Campo (TC) :

0.0h/sem

Seminario (S) :

0.0h/sem

Estágio (E) :

0.0h/sem

Orientação Tutorial (OT) :

1.0h/sem

Outras (O) :

0.0h/sem

Horas de Contacto :

27.0h/sem

Trabalho Autónomo :

123.0

Horas de Trabalho Total :

150.0h/sem

Área científica / Scientific area

Estatística e Análise de Dados

Departamento / Department

Departamento de Métodos de Pesquisa Social

Ano letivo / Execution Year

2021/2022

Pré-requisitos / Pre-Requisites

Não se aplica

Objetivos Gerais / Objectives

Esta unidade curricular tem por objetivo apresentar métodos de análise de dados que permitam descrever e testar relações entre duas ou mais variáveis, privilegiadamente relações de dependência. Dada a inserção da UC em cursos de mestrado pretende-se assim desenvolver conhecimentos e competências nos alunos com vista à operacionalização de modelos de análise similares aos que podem ter de trabalhar, designadamente, na sua dissertação de mestrado. O desenvolvimento dos diferentes métodos contempla também uma vertente mais aplicacional, construindo-se, para o efeito, exemplos de pesquisa com apoio de um software de estatística (SPSS).

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

OA1 | Sistematizar conceitos de estatística OA2 | Justificar a adequabilidade de testes paramétricos e não-paramétricos OA3 | Atualizar e aprofundar conhecimentos sobre testes paramétricos e não-paramétricos OA4 | Aplicar testes e calcular coeficientes de correlação OA5 | Analisar e interpretar os resultados das diversas modelações OA6 | Apresentar e discutir os resultados em contexto de tese/artigo científico

Conteúdos Programáticos / Syllabus

1. Introdução 1.1. Conceitos-base; classificação de variáveis 1.2. Variáveis compósitas 2.Modelação para comparação de grupos 2.1.Comparação entre dois grupos 2.2.Comparação entre k grupos 2.3.Operacionalização com software de estatística 2.4.Apresentação de resultados em tese/artigo 3.Validação da relação entre pares de variáveis 3.1.Variáveis categorizadas 3.2.Variáveis ordinais e quantitativas 3.3.Variáveis quantitativas 3.4.Operacionalização com software de estatística 3.5.Apresentação de resultados em tese/artigo

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

Os objectivos de aprendizagem (OA) definidos para esta UC são concretizados em conteúdos programáticos (CP) conforme as ligações seguintes: OA1 | Ponto 1 OA2 | Pontos 2.1 | 2.2 | 3.1 | 3.2 | 3.3 OA3 | Pontos 2.1 | 2.2 | 3.1 | 3.2 | 3.3 OA4 | Pontos 2.1 | 2.2 | 3.1 | 3.2 | 3.3 OA5 |Pontos 2.1 | 2.2 | 3.1 | 3.2 | 3.3 OA6 | Pontos 2.4 | 3.5

Avaliação / Assessment

A avaliação periódica inclui: 1. Exercício individual - 65% 2. Trabalho de grupo(com utilização do software de estatística)- 35%; Com: - Nota mínima no exercício: 8,0 valores - Nota mínima no trabalho de grupo: 10,0 valores A avaliação por exame resulta da ponderação de duas componentes com as mesmas características das da avaliação periódica.

Metodologias de Ensino / Teaching methodologies

O estudo individual, tendo por base a bibliografia sugerida, será orientado e apoiado em: - Aulas teórico-práticas mais centradas na apresentação e desenvolvimento dos métodos e na apresentação e discussão de aplicações; - Aulas laboratoriais destinadas à aplicação dos diferentes métodos, recorrendo ao software de estatística (SPSS) e, ainda, à apresentação de resultados numa tese/artigo científico; Há sessões tutoriais para esclarecimento de dúvidas e acompanhamento dos trabalhos.

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 estão em articulação com os objectivos de aprendizagem (OA) da UC da seguinte forma: 1. Nas aulas mais teóricas são desenvolvidas as competências previstas nos seguintes objectivos de aprendizagem: OA1 | OA2 | OA3 | OA5 | OA67; 2. Nas aulas mais laboratoriais são desenvolvidos os objectivos de aprendizagem: OA4.

Observações / Observations

Tendo em conta o comunicado do Gabinete do Ministro da Ciência, Tecnologia e Ensino Superior, de 21.1.2021, no contexto das medidas extraordinárias do estado de emergência, o início das atividades letivas decorrerá em formato de ensino à distância. A avaliação poderá ter de ser ajustada caso as orientações decorrentes da situação relativa à evolução do COVID-19 assim o exijam. Todas as alterações que possam acontecer serão comunicadas aos estudantes.

Bibliografia Principal / Main Bibliography

Maroco, J. e Bispo, R. (2003). Estatística aplicada às ciências sociais e humanas, Climepsi Editores. Maroco, J. (2021). Análise Estatística com o SPSS Statistics (8ª Edição). ReportNumber. Laureano, R. e Botelho, M.C. (2017). SPSS Statistics - O Meu Manual de Consulta Rápida (3ª Edição). Edições Sílabo.

Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography

Tabachnick, B. e Fidell, L. (2019). Using Multivariate Statistics (7th Edition). Person International Edition. Field, A. (2018). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics ( 5th Edition). Sage Publications.

Data da última atualização / Last Update Date

2024-02-16