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
2024/2025
Pré-requisitos / Pre-Requisites
Não se aplica.
Objetivos Gerais / Objectives
Proporcionar um conjunto integrado de aprendizagens sobre as múltiplas possibilidades e desafios de acesso a dados quantitativos para a investigação em ciências sociais, na era digital. Será dado destaque ao acesso, avaliação da qualidade e exploração estatística de dados secundários disponíveis em diferentes plataformas, provenientes de estudos comparativos nacionais e internacionais, fontes oficiais e outros. Os dados serão explorados com recurso ao software SPSS, sendo usadas ferramentas básicas de estatística descritiva e procedimentos de preparação e transformação de dados.
Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes
OA1. Conhecer os novos desafios e potencialidades de acesso a dados nas sociedades digitais; OA2. Identificar as principais fontes de dados em ciências sociais e desenvolver competências que permitam o acesso aos mesmos; OA3. Desenvolver competências de preparação, gestão e validação de bases de dados; OA4. Conhecer e aplicar métodos básicos de análise descritiva de dados (univariada e bivariada) e apresentação de resultados; OA5. Desenvolver competências básicas de utilização do software SPSS.
Conteúdos Programáticos / Syllabus
1. A investigação em ciências sociais na era do ‘big data’. Tipos de dados, desafios, oportunidades e questões éticas 2. Fontes de dados: dados primários e dados secundários 3. Dados secundários: tipos de fontes e modos de acesso; dados estruturados e não estruturados 4. Dados primários: instrumentos de recolha de informação, métodos de recolha de informação, construção de bases de dados (SPSS) 5. Preparação de bases de dados (SPSS): validação (operações básicas para deteção e correção de erros); construção de dados agregados a partir de micro dados; recodificação de variáveis e construção de novas variáveis 6. Análise estatística descritiva com o SPSS: análise univariada, análise bivariada, preparação de tabelas e gráficos, exportação de resultados para outros programas.
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 conteúdos programáticos propostos permitem atingir a totalidade os objetivos da UC. Cada conteúdo programático está associado a um ou mais objetivos, como se sistematiza e demonstra em seguida. OA1. Conhecer os novos desafios e potencialidades de acesso a dados nas sociedades digitais: pontos 1 e 2 do programa OA2. Identificar as principais fontes de dados em ciências sociais e desenvolver competências que permitam o acesso aos mesmos: pontos 2, 3 e 4 OA3. Desenvolver competências de preparação, gestão e validação de bases de dados: pontos 4 e 5 OA4. Conhecer e aplicar métodos básicos de análise descritiva de dados (univariada e bivariada) e apresentação de resultados: ponto 6 OA5. Desenvolver competências básicas de utilização do software SPSS: pontos 4, 5 e 6.
Avaliação / Assessment
Duas opções para a avaliação: 1. Avaliação ao longo do semestre: Relatório individual, aproximadamente 10 páginas. 2. Avaliação por exame: Exercício individual ou relatório individual a realizar no final do ano letivo (época de exames da PGADCS).
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
A concretização dos objetivos da unidade curricular faz-se por meio de aulas teórico-práticas, aulas práticas e laboratoriais, e trabalho pessoal dos estudantes. Este trabalho pessoal consiste num conjunto de atividades, incluindo, para cada estudante: a) Frequência das aulas e participação efetiva nelas; b) Pesquisa autónoma de bases de dados e preparação das mesmas c) Realização de exercícios práticos, em sala de aula e forma autónoma, utilizando usando o software adequado d) Realização de um relatório individual
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 estão em articulação com os objetivos de aprendizagem e seguem as orientações do Modelo Pedagógico do Iscte. As aulas teórico-práticas adequam-se sobretudo aos objetivos de aprendizagem OA1, OA2, OA3 e OA4 combinando uma componente expositiva com a realização de tarefas que permitem uma melhor compreensão dos conhecimentos. As aulas práticas e laboratoriais são essenciais para o desenvolvimento de competências práticas, nomeadamente as competências relacionadas com o uso de software estatístico, nas quais incidem os objetivos de aprendizagem 0A3, OA4 e OA5.
Observações / Observations
Bibliografia Principal / Main Bibliography
Bryman, Alan (2016), Social Research Methods, Oxford, Oxford University Press (5th ed.). Goodwin, John (2012) (ed.), Secondary Data Analysis, Thousand Oaks, Sage Publications. Foster, Ian (ed), (2016), Big data and social science: a practical guide to methods and tools, Taylor & Francis Group. Laureano, Raul, Maria do Carmo Botelho (2017), SPSS, O Meu Manual de Consulta Rápida, Lisboa, Sílabo (3ª edição). Maroco, J. (2018), Análise Estatística com utilização do SPSS Statistics 25, Lisboa, Edições Sílabo.
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
Reis, E., P. Melo, R. Andrade e T. Calapez (1997), Estatística Aplicada, vols. 1 e 2, Lisboa, Sílabo, 3ª ed. Reis, E. (2008), Estatística Descritiva, Lisboa, Sílabo, 7ª ed. Maroco, J. e R. Bispo (2003), Estatística aplicada às ciências sociais e humanas, Lisboa, Climepsi Editores.
Data da última atualização / Last Update Date
2024-09-08