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

2025/2026

Pré-requisitos / Pre-Requisites

Não se aplica

Objetivos Gerais / Objectives

Esta unidade curricular tem por objetivo ensinar e aplicar métodos de análise de dados que possibilitam a descrição de variáveis e a análise de relações entre pares de variáveis. A abordagem aos diferentes métodos é orientada por exemplos de investigação empírica e apoiada pela utilização de software de estatística. Atendendo à inserção desta unidade curricular em cursos de mestrado, pretende-se que os estudantes desenvolvam as seguintes competências: a) Selecionar e aplicar técnicas estatísticas de análise univariada e bivariada, adequadas a objetivos de investigação específicos; b) Utilizar de forma autónoma ferramentas informáticas de análise estatística, apropriadas à realização das análises necessárias; c) Interpretar, sintetizar e reportar os resultados estatísticos, redigindo textos adequados ao contexto académico e científico, como capítulos de dissertação, relatórios de análise de dados ou artigos científicos.

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 unidade curricular, os estudantes deverão ser capazes de: (OA1) Sistematizar conceitos fundamentais de estatística; (OA2) Executar análises exploratórias de dados; (OA3) Identificar e selecionar testes estatísticos adequados para analisar relações entre pares de variáveis; (OA4) Aplicar corretamente esses testes em contextos empíricos; (OA5) Interpretar criticamente os resultados das análises; (OA6) Utilizar de forma autónoma software de análise estatística; (OA7) Comunicar clara e rigorosamente os resultados em dissertações, relatórios ou artigos científicos. Estes objetivos são desenvolvidos através de uma metodologia ativa e orientada para a prática, que combina a exposição de conceitos teóricos com a aplicação a dados reais ou simulados, promovendo a aprendizagem aplicada e a resolução de problemas de investigação.

Conteúdos Programáticos / Syllabus

1. Revisão de um glossário de estatística 2. Análise exploratória de dados  2.1 Medidas descritivas de posição, simetria e dispersão  2.2 Representações gráficas  2.3 Variáveis compostas  2.4 Operacionalização com software estatístico 3. Validação da relação entre pares de variáveis  3.1 Variáveis categóricas  3.2 Variáveis ordinais e quantitativas  3.3 Variáveis quantitativas  3.4 Operacionalização com software estatístico

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 conteúdos programáticos foram estruturados para permitir a aquisição progressiva das competências definidas nos objetivos de aprendizagem. A revisão do glossário de estatística fundamenta a sistematização dos conceitos essenciais (OA1). A análise exploratória de dados inclui medidas descritivas, representações gráficas e operacionalização com software, promovendo as competências de execução e utilização de ferramentas (OA2 e OA6). A validação das relações entre pares de variáveis aborda os testes estatísticos apropriados e sua aplicação (OA3 e OA4), bem como a interpretação crítica dos resultados (OA5). Por fim, a comunicação clara dos resultados é fomentada através das atividades práticas associadas, alinhando-se ao objetivo de reportar resultados em contextos científicos (OA7). Esta estrutura integrada assegura a coerência entre conteúdos e competências a desenvolver.

Avaliação / Assessment

A avaliação da unidade curricular pode ser realizada em duas modalidades: 1. Avaliação durante o semestre: inclui duas componentes obrigatórias: a) Trabalho de grupo (35%) – elaboração de um relatório de análise de dados, com aplicação dos conteúdos programáticos, a partir de uma base de dados fornecida pela equipa docente. Nota mínima: 10 valores. b) Teste escrito individual (65%) – incide sobre os conteúdos abordados ao longo do semestre. Nota mínima: 8 valores. 2. Avaliação por exame: inclui igualmente duas componentes: a) Relatório individual (35%) – análise de dados com recurso a software estatístico, com base em dados disponibilizados. Nota mínima: 10 valores. b) Teste escrito (65%) – incide sobre todos os conteúdos programáticos. Nota mínima: 8 valores. A aprovação à unidade curricular exige a obtenção da nota mínima em ambas as componentes, dentro da modalidade escolhida.

Metodologias de Ensino / Teaching methodologies

O processo de ensino-aprendizagem nesta unidade curricular articula-se com um modelo pedagógico centrado no estudante, combinando metodologias expositivas, ativas e orientadas para a resolução de problemas. As aulas teórico-práticas introduzem os conceitos estatísticos fundamentais e os métodos de análise, sempre contextualizados por questões de investigação reais. Esta abordagem promove a sistematização de conhecimentos (OA1), a análise exploratória de dados (OA2) e a compreensão crítica dos testes estatísticos (OA3). As sessões laboratoriais assumem um caráter prático-aplicado, permitindo aos estudantes explorar os conteúdos através da utilização autónoma e orientada de software de análise estatística. Esta vertente facilita a operacionalização dos métodos (OA4 e OA6), bem como a análise e interpretação dos resultados obtidos (OA5). A orientação tutorial complementa o processo de aprendizagem, incentivando a reflexão crítica e apoiando o desenvolvimento de competências comunicacionais e de escrita científica, essenciais para a elaboração de dissertações, relatórios ou artigos (OA7). Esta combinação de metodologias promove o envolvimento ativo dos estudantes, facilita a aprendizagem significativa e assegura a aquisição integrada dos conhecimentos, aptidões e competências definidos para a unidade curricular.

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 - aulas teórico-práticas, sessões laboratoriais e orientação tutorial - estão alinhadas com os objetivos de aprendizagem (OA) definidos para a unidade curricular. As aulas teórico-práticas, centradas na introdução e discussão de conceitos estatísticos através de exemplos de investigação, contribuem diretamente para os OA1, OA2 e OA3. Permitem aos estudantes consolidar a terminologia estatística fundamental (OA1), realizar análises exploratórias de dados (OA2), e aprofundar o conhecimento sobre testes estatísticos adequados à análise de relações entre variáveis (OA3). As sessões laboratoriais, orientadas para o trabalho prático com apoio de software estatístico, favorecem a aplicação dos conhecimentos adquiridos e contribuem diretamente para os OA4, OA5, OA6 e OA7. Nestes momentos, os estudantes aplicam testes estatísticos (OA4), interpretam os resultados das análises (OA5), utilizam ferramentas de análise estatística (OA6) e produzem relatórios que sintetizam e discutem os resultados em formatos académicos, como dissertações ou artigos científicos (OA7). A orientação tutorial complementa estas metodologias, proporcionando apoio individualizado que permite consolidar os conhecimentos e desenvolver as competências associadas a todos os objetivos de aprendizagem, com especial ênfase nos OA6 e OA7, relacionados com a utilização do software e a comunicação dos resultados. A avaliação da unidade curricular está igualmente coerente 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 de forma integrada todos os objetivos (OA1 a OA7), desde a conceptualização estatística até à produção e discussão de resultados com base em dados empíricos. Por sua vez, o teste escrito permite avaliar especialmente os objetivos ligados ao domínio teórico e concetual (OA1, OA2, OA3, OA4 e OA5), funcionando como complemento à vertente prática do relatório. Esta articulação entre metodologias de ensino e estratégias de avaliação assegura o desenvolvimento equilibrado das competências cognitivas e aplicadas que são objecto desta unidade curricular.

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

2025-07-17