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 de Pesquisa Social

Ano letivo / Execution Year

2024/2025

Pré-requisitos / Pre-Requisites

Não se aplica

Objetivos Gerais / Objectives

Esta unidade curricular tem por objetivo apresentar métodos de análise de dados que permitem descrever variáveis e testar relações entre duas variáveis. O desenvolvimento dos diferentes métodos é feito partindo de exemplos de pesquisa, com apoio de um software de análise estatística (SPSS). Dada a inserção da UC em cursos de mestrado, pretende-se que os estudantes aprendam a: a) selecionar e utilizar ferramentas estatísticas de análise univariada e bivariada adequadas a objetivos de investigação específicos; b) usar uma ferramenta informática que lhes permite realizar as análises estatísticas necessárias; c) sumariar, apresentar e interpretar os resultados estatísticos obtidos, com vista à escrita de um texto a incluir na dissertação de mestrado, à elaboração de um relatório de análise de dados ou um artigo.

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

No final da UC, cada estudante deverá ter adquirido as competências necessárias para: OA1 | Sistematizar conceitos de estatística OA2 | Fazer a análise exploratória dos dados OA3 | Justificar a adequabilidade de testes paramétricos e não-paramétricos OA4 | Atualizar e aprofundar conhecimentos sobre testes paramétricos e não-paramétricos OA5 | Aplicar testes e calcular coeficientes de correlação OA6| Analisar e interpretar os resultados das diversas modelações OA7| Utilizar um software de análise estatística OA8 | Apresentar e discutir os resultados em contexto de tese/artigo científico

Conteúdos Programáticos / Syllabus

1.Sistematização de um glossário de estatística 2. Análise Exploratória de Dados 2.1. Medidas descritivas de localização, simetria e dispersão. 2.2. Representações gráficas 2.3. Variáveis compósitas 2.4. Operacionalização com software de estatística 3.Modelação para comparação de dois grupos 3.1.Tabelas de cruzamentos 3.2. Teste do qui-quadrado 3.3. Testes para a igualdade de médias 3.4.Operacionalização com software de estatística 4.Validação da relação entre pares de variáveis 4.1.Variáveis categorizadas 4.2.Variáveis ordinais e quantitativas 4.3.Variáveis quantitativas 4.4.Operacionalização com software de estatística.

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

O conteúdo do ponto 1 alinha-se diretamente com o OA1, fornecendo a base para a compreensão dos conceitos estatísticos. Os pontos 2.1 3 2.2, focados na análise exploratória de dados correspondem ao OA2. O ponto 3 relaciona-se com OA3 e OA4, abordando testes paramétricos e não-paramétricos, enquanto o conteúdo 4 está associado ao OA5, tratando da validação de relações entre variáveis. Ambos os pontos contribuem para o OA6, permitindo a análise e interpretação de resultados de modelações. A operacionalização com software, presente nos conteúdos 2.3, 3.4 e 4.4, atende ao OA7. O OA8 é trabalhado de forma transversal ao longo de toda a UC. Os estudantes são incentivados a apresentar e discutir os resultados obtidos nas várias análises realizadas, preparando-os para a comunicação eficaz dos resultados estatísticos em contextos académicos e científicos.

Avaliação / Assessment

Existem duas modalidades de avaliação: 1.Avaliação durante o semeste. inclui duas componentes: a) Trabalho de grupo a entregar no final do semestre (35%); nota mínima: 10 valores. O trabalho consiste na elaboração de uma relatório de análise de dados, com aplicação dos conteúdos programáticos, a partir de uma base de dados disponibilizada pela equipa docente. b) Teste escrito (65%). Nota mínima de 7 valores. 2. Avaliação por exame. Inclui duas componentes: a) Elaboração de um relatório de análise de dados com aplicação do SPSS (35%), com nota mínima de 10 valores. b) Teste escrito (65%), com nota mínima de 7 valores.

Metodologias de Ensino / Teaching methodologies

O processo de ensino-aprendizagem desenvolve-se através de aulas teórico-práticas, sessões laboratoriais (orientadas para o trabalho prático, com recurso ao SPSS) e orientação tutorial. Nas aulas teórico-práticas, a apresentação dos métodos é sempre acompanhada de aplicações temáticas que procuram dar resposta a uma questão de investigação. Nas aulas laboratoriais, é feita a aplicação prática dos conteúdos programáticos lecionados, com suporte do software de análise estatística IBM SPSS Statistics.

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 adotadas, que incluem aulas teórico-práticas, sessões laboratoriais e orientação tutorial, são coerentes com os objetivos de aprendizagem (OA) definidos para a UC. As aulas teórico-práticas, onde a apresentação dos métodos é acompanhada de aplicações temáticas, contribuem diretamente para os OA1, OA2, OA3, OA4, OA5 e OA6. Estas aulas permitem aos estudantes sistematizar conceitos de estatística (OA1), conhecer as ferramentas estatísticas adequadas à análise exploratória de dados (AO2), conhecer, selecionar e aplicar testes paramétricos e não-paramétricos e coeficientes de correlação (OA3, OA4 e OA5) e interpretar os resultados obtidos (OA6) As sessões laboratoriais, orientadas para o trabalho prático com recurso ao SPSS, contribuem diretamente para o OA7 e, simultaneamente, os estudantes reforçam nestas sessões a aprendizagem relativa à exploração da informação (OA2), à aplicação de testes de hipóteses e coeficientes de correlação (OA4 e OA5) e à análise e interpretação dos resultados de diversas modelações (OA6). A orientação tutorial complementa as outras metodologias, fornecendo suporte individualizado que pode contribuir para todos os objetivos de aprendizagem, especialmente o OA8, que envolve a apresentação e discussão de resultados em contexto académico. O sistema de avaliação também está alinhado com os objetivos de aprendizagem: O trabalho de grupo (ou individual no caso da avaliação por exame), que consiste na elaboração de um relatório de análise de dados, permite avaliar a totalidade dos OA. Este trabalho requer que os estudantes apliquem os conceitos estatísticos (OA1), façam a análise exploratória dos dados (OA2) escolham e apliquem testes e coeficientes de correlação (OA3, OA4 e OA5), analisem e interpretem resultados (OA6), utilizem software estatístico (OA7), e apresentem e discutam os resultados (OA8). O teste escrito complementa a avaliação, focando-se nos aspetos mais teóricos e concetuais da UC. Esta componente é particularmente adequada para avaliar os OA1, OA2 e OA3, AO4 e OA5 bem como a capacidade de interpretar resultados (OA6). A combinação destas duas componentes de avaliação assegura uma avaliação abrangente de todos os objetivos de aprendizagem, equilibrando a aplicação prática (através do trabalho) com o domínio teórico (através do teste escrito) dos conteúdos da UC.

Observações / Observations

Os alunos podem utilizar a IA generativa de forma ética e responsável e como complemento ao estudo, designadamente como apoio à compreensão de conceitos estatísticos complexos, e nunca como substituto do pensamento crítico. Quando usada a IA generativa deve ser sempre verificada a veracidade e precisão das informações fornecidas. Não é permitido usar IA para gerar partes de trabalhos ou respostas completas em avaliações.

Bibliografia Principal / Main Bibliography

Laureano, R. M. S., & Botelho, M. C. (2017). SPSS. O meu manual de consulta rápida (3ª ed.). Edições Sílabo. Maroco, J. (2021). Análise Estatística com o SPSS (8ª edição). Report Number.

Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography

Field, A. (2024). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (6th ed.). Sage Publications. Maroco, J., & Bispo, R. (2003). Estatística aplicada às ciências sociais e humanas. Climepsi Editores. Reis, Elizabeth (2008). Estatística Descritiva (7ª ed). Edições Sílabo.

Data da última atualização / Last Update Date

2024-07-23