Ficha Unidade Curricular (FUC)
Informação Geral / General Information
Carga Horária / Course Load
Área científica / Scientific area
460 - Matemática e estatística
Departamento / Department
Departamento de Tecnologias Digitais
Ano letivo / Execution Year
2023/2024
Pré-requisitos / Pre-Requisites
Não aplicável.
Objetivos Gerais / Objectives
Os alunos devem: compreender os objetivos e a fundamentação de técnicas inferenciais de análise de dados em ciências sociais, assim como saber interpretar os resultados obtidos; saber aplicar as técnicas de análise inferencial com recurso a softwares estatísticos e saber elaborar relatórios de análise de dados.
Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes
Os alunos devem: compreender os conceitos fundamentais de estatística inferencial (OA1), calcular a dimensão de uma amostra (OA2), estimar e interpretar um intervalo de confiança (OA3), escolher o teste a usar em cada situação (OA4), aplicar e interpretar testes estatísticos (OA5), realizar o teste escolhido no software estatístico (OA6), saber reportar os resultados estatísticos num relatório (OA7) e criar e analisar novas variáveis (OA8).
Conteúdos Programáticos / Syllabus
1. Conceitos básicos de estatística descritiva, estatística inferencial, probabilidades e distribuição normal (P1) 2. Estimação (P2) 2.1. Intervalos de confiança para a média e para a proporção (P2.2) 2.2. Determinação da dimensão da amostra (P2.3) 3. Testes de Hipóteses: testes paramétricos e testes não paramétricos (P3) 3.1. Teste t para uma amostra (P3.1) 3.2. Teste t /Mann-Whitney para duas amostras independentes (P3.2) 3.3 Anova a um factor/Kruskal-Wallis (P3.3) 3.4. Teste de independência do qui-quadrado (P3.4) 4. Aplicações Práticas com software estatístico (P4)
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
P1 - OA1 P2 - OA2 a OA3 P3 - OA4 a OA7 P4 - OA2 a OA8
Avaliação / Assessment
Aprovação com classificação não inferior a 10 valores (escala 1-20) numa das modalidades seguintes: - Avaliação periódica: 3 momentos de avaliação intercalares feitos em grupo (15% cada) e 1 teste escrito individual (55%) na data do exame; - Avaliação por exame (100%), em qualquer das épocas, com uma prova escrita individual. Todos os elementos de avaliação têm nota mínima de 7,5 valores (escala 1-20).
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
Actividades de ensino-aprendizagem envolvendo sessões teórico-práticas, sessões laboratoriais e orientação tutorial. A exposição dos diferentes pontos do programa é acompanhada da apresentação de situações reais de investigação. A utilização do e-Learning, é um meio de aprendizagem pois permite maior interacção e participação por parte dos alunos. A sua utilização permite o acesso a todos os materiais necessários ao acompanhamento 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
As aulas teórico-práticas, sessões laboratoriais e a orientação tutorial, assim como o fomentar do trabalho individual e de grupo por parte dos estudantes, são particularmente adequados ao cumprimento dos objetivos desta unidade curricular: proporcionar aos alunos instrumentos de análise de dados inferencial, familiarizar os alunos na construção e interpretação de relatórios de análise de dados, disponibilizar o conhecimento de um programa estatístico de análise de dados, vocacionado para as Ciências Sociais e treinar o uso de ferramenta estatísticas.
Observações / Observations
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Bibliografia Principal / Main Bibliography
Material didático preparado pela equipa e disponível no e-learning. Laureano, Raul (2020) - Testes de Hipóteses e Regressão, Lisboa, Edições Sílabo. Marôco, J. (2018) - Análise Estatística com o SPSS Statistics (7ªed.), Pêro Pinheiro, ReportNumber. Mehmet, M. and Jakobsen, Tor G. (2022). Applied Statistics Using Stata: A Guide for the Social Sciences (2nd ed.). SAGE Publications.
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
INE data Pordata data EUROSTAT data European Social Survey: http://www.europeansocialsurvey.org/
Data da última atualização / Last Update Date
2024-02-16