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

2023/2024

Pré-requisitos / Pre-Requisites

Não se aplica

Objetivos Gerais / Objectives

Pretende-se que os estudantes aprendam: a) a analisar situações em que se estabelecem relações de dependência e de interdependência, no contexto da análise de dados multivariada; b) a usar uma ferramenta que lhes permite realizar as análises estatísticas necessárias à abordagem desses modelos; c) a sumariar, apresentar e interpretar os resultados estatísticos obtidos.

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

Pretende-se que os estudantes atinjam os seguintes objetivos no decorrer do processo de aprendizagem: OA1. Conhecer o objetivo dos métodos aprendidos e selecionar o adequado a cada situação. OA2. Realizar e interpretar uma Análise em Componentes Principais. OA3. Construir novas variáveis compósitas. OA4. Analisar a fiabilidade de variáveis compósitas (Alfa de Cronbach). OA5. Realizar e interpretar uma Análise de Variância a um fator e a dois fatores. OA6. Realizar, no SPSS, a Análise em Componentes Principais e a Análise de Variância, assim como todos os procedimentos necessários à preparação e transformação das variáveis de input. OA7. Sumariar, apresentar e interpretar, os resultados obtidos tendo em vista a elaboração de um relatório de análise de dados ou de um artigo.

Conteúdos Programáticos / Syllabus

1.Análise de Componentes Principais(ACP) 1.1.Introdução 1.2.Definição das componentes principais 1.3.Significado dos valores próprios e das comunalidades 1.4.Seleção das componentes principais:critérios de extração 1.5.Interpretação das componentes principais 1.6.Métodos de rotação das componentes:métodos ortogonais e não-ortogonais 1.7.Definição e interpretação dos scores fatoriais 1.8.Definição de índices (summated scales) e análise de consistência (via Alfa de Cronbach) 1.9. Aplicações com o SPSS 2.Análise de Variância a 1 fator fixo 2.1.Introdução 2.2.Pressupostos;Modelo e hipóteses;Teste F 2.3.Comparações a posteriori 2.4.Alternativas ao teste F 2.5.Interpretação e apresentação dos resultados 2.6.Aplicações com SPSS 3.Análise de Variância a 2 fatores fixos 3.1.Pressupostos;Modelo e hipóteses;Testes F 3.2.Comparações a posteriori:efeito de interação significativo e não significativo 3.3.Interpretação e apresentação dos resultados 3.4.Aplicações com o SPSS

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 objetivos da UC são alcançados com os conteúdos programáticos propostos como se demonstra em seguida: OA1: todos os pontos do programa; OA2: pontos 1.1. a 1.7. do programa; OA3 e OA4: : pontos 1.8. e 1.9. do programa; OA5: pontos 2 e 3 do programa; OA6: pontos, 1.9., 2.6. e 3.4 do programa; OA7: todos os pontos do programa.

Avaliação / Assessment

Existem duas modalidades de avaliação: 1. Avaliação periódica: a) Trabalho de grupo com discussão (40%); nota mínima: 10 valores. b) 5 Mini-fichas, das quais contam para avaliação os quatro melhores resultados (no total pesam 30%). c) um exercício individual com aplicação de SPSS (30%); nota mínima: 7 valores. 2. Avaliação por exame: teste escrito (65%) e teste de SPSS com escrita de relatório (35%). A melhoria de nota implica a realização do teste escrito (65%) e o exercício com aplicação de SPSS (35%).

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. A apresentação dos métodos é sempre acompanhada de aplicações temáticas e que procuram dar resposta a uma questão de investigação. A análise estatística é feita com suporte do software de análise estatística IBM SPSS Statistics. O trabalho individual dos alunos inclui: a) participação nas aulas e realização das atividades extra-aulas solicitadas; b) consulta e leitura dos materiais de apoio preparados pela equipa docente e da bibliografia de referência; c) participação ativa na elaboração do trabalho de grupo e presença nas aulas dedicadas à preparação do trabalho; d) realização de um exercício (teste) com o SPSS; e) realização de mini-fichas de avaliação e consolidadação da matéria.

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 diferentes metodologias de ensino permitirão alcançar os objetivos de aprendizagem (OA) definidos, como se demonstra em seguida: - As aulas teórico-práticas destinadas à apresentação dos conceitos estatísticos, à interpretação de diversos exemplos, assim como aos modos de apresentação e discussão de resultados permitirão alcançar os seguintes objetivos de aprendizagem: OA1, OA2, OA3, OA4, OA5 e OA7. - Nas aulas práticas serão desenvolvidos os conhecimentos e as competências dos alunos relativamente à utilização do software SPSS, o que permitirá alcançar os objetivos de aprendizagem 6 e 7 (OA6 e OA7). - As mini-fichas permitirão aos alunos demonstrar que alcançaram os seguintes objetivos de aprendizagem: OA1, OA2, OA3, OA4 e OA5. - O teste com SPSS permitirá demonstrar que os alunos alcançaram os objetivos de aprendizagem 6 e 7 (OA6 e OA7). - O trabalho de grupo permitirá sistematizar os vários os objetivos de aprendizagem: OA1, OA2, OA3, OA4, OA5, OA6 e OA7.

Observações / Observations

As mini-fichas são feitas ao longo do semestre no início das aulas com o objetivo de rever e avaliar a matéria dada na(s) aula(s) anterior(es). São individuais e têm a duração de 10 minutos cada uma delas. Do conjunto das 5 mini-fichas, apenas contam para a nota final os quatro melhores resultados. Em termos de formato, poderá ser muito variado nomeadamente perguntas de escolha múltipla, perguntas de verdadeiro ou falso, perguntas diretas ou preenchimento de informação em falta em tabelas ou texto. O exercício com aplicação de SPSS é feito na última aula do semestre e incide sobre toda a matéria. Existirão aulas dedicadas ao desenvolvimento do trabalho de grupo final, nas quais todos os elementos do grupo deverão estar presentes. O trabalho terá discussão oral no final do semestre e a nota do trabalho pode ser diferenciada entre os alunos em função dessa discussão.

Bibliografia Principal / Main Bibliography

Field, A. (2017). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics (5th ed.). Sage Publications. Maroco, J. (2018). Análise Estatística com o SPSS (7ª ed.). Report Number. Materiais disponibilizados pela equipa docente, via Moodle, no decorrer do semestre.

Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography

Hair, J., Black, W.C., Babin, B.J., & Anderson, R.E., Multivariate Data Analysis, 2014, Hair, J., Black, W.C., Babin, B.J., and Anderson, R.E., 2014. Multivariate Data Analysis, Pearson Educational, 7th Edition., Tabachnick, B., & Fidell, L., Using Multivariate Statistics, 2019, Tabachnick, B., e Fidell, L. (2019). Using Multivariate Statistics (7th ed.). Pearson International Edition., Reis, E. (2001). Estatística Multivariada Aplicada (2ª ed.). Sílabo.

Data da última atualização / Last Update Date

2024-02-16