Ficha Unidade Curricular (FUC)

Informação Geral / General Information


Código :
03845
Acrónimo :
03845
Ciclo :
1.º ciclo
Línguas de Ensino :
Português (pt)
Língua(s) amigável(eis) :
Português

Carga Horária / Course Load


Semestre :
1
Créditos ECTS :
6.0
Aula Teórica (T) :
0.0h/sem
Aula Teórico-Prática (TP) :
54.0h/sem
Aula Prática e Laboratorial (PL) :
0.0h/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 :
55.0h/sem
Trabalho Autónomo :
95.0
Horas de Trabalho Total :
150.0h/sem

Área científica / Scientific area


Estatística e Análise de Dados

Departamento / Department


Departamento de Métodos Quantitativos para Gestão e Economia

Ano letivo / Execution Year


2023/2024

Pré-requisitos / Pre-Requisites


Inscrição na rede do ISCTE-IUL, password e login de acesso à rede e utilização regular do e-mail e da plataforma de e-learning utilizada no ISCTE-IUL.

Objetivos Gerais / Objectives


Pretende-se que os alunos desenvolvam competências para proceder a Análise de Dados, usando SPSS, incluindo: Descrição de dados e Inferência Estatística, Análise das componentes principais e análise de clusters.

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


OA1. Escolher uma representação gráfica adequada ao tipo de dados de que dispõem e decidam corretamente que medidas estatísticas utilizar para descrever esses mesmos dados OA2. Escolher e aplicar corretamente Testes de Hipóteses; OA3. Proceder à redução da dimensionalidade dos dados recorrendo à Análise em Componentes Principais; OA4. Agrupar observações com recurso à Análise de Clusters; OA5. Usar eficazmente o software SPSS.

Conteúdos Programáticos / Syllabus


CP1: Tipos de variáveis, Estatística descritiva vs indutiva CP2: Análise descritiva e exploratória dos dados: tabelas, gráficos, medidas de localização, dispersão, simetria e achatamento CP3: Inferência estatística: conceitos básicos, hipóteses, erros, função potência, regra de decisão, testes paramétricos e não paramétricos. CP4: Relação entre variáveis qualitativas: análise de tabelas de contingência (testes do Qui-Quadrado, ods ratio, risco relativo, kappa de Cohen CP5: One-Way Anova, testes t . CP6: Testes não paramétricos: Kolmogorov-Smirnov/Shapiro Wilk; Mann-Whitney; Kruskal-Wallis CP7: Análise em Componentes Principais e Análise de clusters

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


OA1 - CP1, 2, 3 OA2 - CP 4, 5, 6, 7 OA3 - CP 4, 5, 6, 7 OA4 - CP 4, 5, 6, 7 OA5- Cp1,2,3,4,5,6,7

Avaliação / Assessment


Regime de avaliação: continua ou por exame Avaliação continua: componente prática 35% (um ou mais instrumentos)+ componente teórica-interpretativa individual (65%=20% (1ºteste intercalar) +30% ( 2º teste)+ 15% (avaliação continua semanal); cada avaliação >=8 valores. Avaliação exame: duas partes (teórica 65%+prática 35%). Cada prova >=8 valores. Nota final ponderada, arredondada às unidades, terá de ser igual ou superior a 10.

Metodologias de Ensino / Teaching methodologies


A metodologia de ensino-aprendizagem (ME) inclui três componentes: ME1: Expositivas para apresentação dos quadros teóricos de referência ME2: Experimentais em laboratório com desenvolvimento e exploração de modelos em computador ME3: Auto-estudo, relacionadas com o trabalho autónomo do aluno, tal como consta no Planeamento das Aulas

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


ME1- OA1, 2, 3 ME2- OA4 ME3- OA1, 2, 3, 4

Observações / Observations


A componente prática é constituído por um trabalho de grupo (35%) dividido em 2 entregas com ponderações respetivamente 15% e 20% . A componente teórica 65% é constituída por um dois testes (20% + 30%) + testes de avaliação continua semanais (15%) sobre a matéria dada na semana .

Bibliografia Principal / Main Bibliography


Pestana, M.H. & Gageiro, J. (2014 ), Análise de Dados para Ciências Sociais: a Complementaridade do SPSS. 6ª edição. Edições Sílabo., 2014, 6ª edição. Edições Sílabo.7731citations in September2023, https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=2Dei-oAAAAAJ

Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography


Andy Field, Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics, 2021, MRKEAN-9781526445766, SAGE PUBLICATIONS LTD

Data da última atualização / Last Update Date


2024-02-16