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

2024/2025

Pré-requisitos / Pre-Requisites

Objetivos Gerais / Objectives

Pretende-se que os alunos, no final da unidade curricular, conheçam 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

No final do período curricular desta UC, o aluno deverá: OA1 - compreender os conceitos fundamentais de estatística inferencial; OA2 - calcular a dimensão de uma amostra; OA3 - estimar e interpretar um intervalo de confiança; OA4 - escolher o teste a usar em cada situação; OA5 - aplicar e interpretar testes estatísticos; OA6 - realizar o teste escolhido no software estatístico; OA7 - saber reportar os resultados estatísticos num relatório; OA8 - criar e analisar novas variáveis.

Conteúdos Programáticos / Syllabus

CP1. Conceitos básicos de estatística descritiva, estatística inferencial, probabilidades e distribuição normal CP2. Estimação CP2.1. Intervalos de confiança para a média e para a proporção CP2.2. Determinação da dimensão da amostra CP3. Testes de Hipóteses: testes paramétricos e testes não paramétricos CP3.1. Teste t para uma amostra CP3.2. Teste t /Mann-Whitney para duas amostras independentes CP3.3 Anova a um factor/Kruskal-Wallis CP3.4. Teste de independência do qui-quadrado

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

Esta demonstração decorre da interligação dos conteúdos programáticos (CP) com os objetivos de aprendizagem (OA), como se explicita: CP1 - OA1 e OA8 CP2 - OA2, OA3 e OA8 CP3 - OA4 a OA8 Os objectivos OA1 e 8, são concretizado pelo CP1. Os estudantes vão ter a oportunidade de fortalecer conhecimentos e conceitos sobre estatística descritiva e inferencial de uma forma lata, e refletir acerca das especificidades da análise e natureza de dados para diferentes tipologias de dados. O CP2 permitirá atingir os OA 2, 3 e 8, ao possibilitarem aos estudantes ter contacto com conhecimentos específicos de estimação de intervalos de confiança e dimensão amostral. O CP3 permitirá atingir os OA 4 a 8. Neste conteúdo, pretende-se fornecer aos estudantes os diferentes testes estatísticos no âmbito do conteúdo programático, assim como o treino e aplicação.

Avaliação / Assessment

1) Avaliação ao longo do semestre: a) Teste individual (55%). b) Trabalho de grupo 1 - Análise descritiva (15%). c) Trabalho de grupo 2 - Estimação (15%). d) Trabalho de grupo 3 - Teste de Hipóteses (15%). Aprovação: a) mín. 7,5 valores em cada um dos elementos de avaliação; b) classificação final mín. 10 valores c) É exigida uma assiduidade mínima não inferior a 3/4 das aulas. 2) Avaliação por exame (1ª época): teste escrito (100%), com classificação mínima 10 valores. 3) Avaliação por exame (2ª época): teste escrito (100%) com classificação mínima 10 valores. Escala: 0-20 valores.

Metodologias de Ensino / Teaching methodologies

Serão utilizadas as seguintes metodologias de ensino-aprendizagem (ME): ME1. Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência. ME2. Participativas, com análise de artigos científicos. ME3. Ativas, com realização de trabalhos de grupo. ME4. Demonstrativas, em laboratório, com desenvolvimento e exploração de modelos em computador e aprendizagem baseada em projetos. ME5. Auto-estudo, relacionado com o trabalho autónomo (TA) 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

Ao longo do período letivo, o aluno deverá adquirir e/ou desenvolver competências de análise e interpretação, assim como de comunicação escrita e oral. As principais ligações entre as metodologias de ensino-aprendizagem e os respetivos objetivos são apresentados de seguida: ME1 -> OA 1 a 8. Permitindo a aquisição de conhecimentos, conceitos e contextos teóricos de referência. ME2 -> OA 1 a 8. Fomentando o aprofundamento e análise crítica dos conceitos de Estatística descritiva e inferencial. ME3 -> OA 2 a 8. Para desenvolvimento de capacidades de gestão de projecto e comunicação com dados. ME4 -> OA 2 a 8. Para enriquecimento, consolidação e aplicação prática de conhecimentos, assim como o treino de competências técnicas específicas no âmbito de estatística inferencial. ME5 -> OA 1 a 8. Para estimular a pesquisa autónoma dentro da área estatística.

Observações / Observations

Bibliografia Principal / Main Bibliography

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

Data da última atualização / Last Update Date

2024-09-15