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 aplicam
Objetivos Gerais / Objectives
A disciplina tem como objectivo principal proporcionar aos alunos conhecimentos e competências básicas em Estatística e Análise de Dados univariados e bivariados.
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: 1. Ter adquirido conhecimentos e competências na análise de dados usando técnicas básicas de estatística descritiva (univariada e bivariada). 2. Saber utilizar o software SPSS-Statistics para a análise de dados: os estudantes deverão ser capazes de obter e interpretar os resultados do tratamento de informação a problemas concretos, nomeadamente no âmbito da Psicologia.
Conteúdos Programáticos / Syllabus
1. Dados e Tipos de medida: Dados primários, dados secundários; Dados qualitativos vs dados quantitativos; Escalas de medida 2. Estatística descritiva univariada 2.1. Tabelas de frequências para dados qualitativos; Frequência absoluta, percentagens totais, percentagens válidas, percentagem acumulada 2.2. Tabelas de frequências para dados quantitativos. Categorização de dados quantitativos. 2.3. Medidas de Localização, Dispersão e Forma 3. Estatística descritiva bivariada 3.1. Cruzamentos de variáveis qualitativas e medidas de associação 3.2. Relacionamento entre uma variável quantitativa e uma nominal 3.3. Relacionamento entre duas variáveis quantitativas: r de Pearson, Diagrama de dispersão. 3.4. Regressão linear simples; Regressão com uma variável quantitativa e uma dummy 4. Conceitos de amostragem 4.1. Amostras aleatórias e não aleatórias; Tipos de amostragem 4.2. Estimadores, estimativas e parâmetros. 4.3. Breve ideia da distribuição da média amostral e da distribuição Normal
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 de coerência decorre da interligação dos conteúdos programáticos com os objectivos de aprendizagem (OA), como a seguir se explicita: OA1: Todos OA2: P2, P3 e P4
Avaliação / Assessment
Avaliação periódica: - Trabalho de aplicação, em grupo, com apresentação final em poster (posters a ser apresentados em sessão conjunta, e avaliados por todos os docentes da UC) e entrega de relatório técnico, passível de discussão oral individual, com nota mínima de 8.5 valores (30%). - Ficha prática em laboratório, em SPSS (20%), com nota mínima 8.5 - Frequência, com nota mínima de 8.5 valores (50%). Avaliação por exame Dois instrumentos: teste teórico-interpretativo (80%) e teste prático em laboratório de informática (20%). Alunos em exame que tenham feito a ficha SPSS (com nota superior ou igual a 8.5) podem ser dispensados do teste prático, sendo a nota deste substituída pela da ficha. Em qualquer das formas de avaliação, a média final ponderada, arredondada às unidades, terá de ser pelo menos 10.
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
- A maioria das aulas são do tipo teórico-prático incluindo aulas expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência e aulas participativas, com análise e resolução de exercícios práticos para exemplificar a aplicação da teoria. - Haverá algumas aulas experimentais em laboratório informático para introdução ao software SPSS e exploração da teoria utilizando casos práticos - O estudo individual será fundamental para atingir os objectivos de aprendizagem - O trabalho da UC EAD1 é entregue e avaliado autonomamente e pode ser mais extenso que o capítulo correspondente do trabalho da UC PDCA.
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-aprendizagem visam o desenvolvimento das principais competências de aprendizagem dos alunos que permitam cumprir com cada um dos objectivos de aprendizagem. As aulas expositivas e aulas participativas, são adequadas para os OA1 e OA2 As aulas experimentais em laboratório informático com utilização do software SPSS são particularmente adequadas para OA2.
Observações / Observations
Bibliografia Principal / Main Bibliography
Folhas de apoio às aulas elaboradas pelos docentes (lectures' notes) LAUREANO, Raul M. S., BOTELHO, Maria do Carmo (2017), SPSS: o meu manual de consulta rápida, 3ª edição, Edições Sílabo MAROCO, J. e BISPO, R. (2005), Estatística Aplicada às Ciências Sociais e Humanas, 2ª edição, Lisboa, Climepsi Editores
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
BARROSO, M., RAMOS, M., SAMPAIO, E. (2010), Exercícios de Estatística Descritiva para as Ciências Sociais, 2ª edição, Lisboa, Edições Sílabo. BRYMAN, A. e CRAMER, D. (2003), Análise de Dados em Ciências Sociais, 3ª edição, Lisboa, Celta MAROCO, J. (2018), Análise Estatística com o SPSS Statistics. 7ª edição, Lisboa, ReportNumber REIS, Elizabeth, 2008, Estatística Descritiva, 7ª edição, Lisboa, Sílabo
Data da última atualização / Last Update Date
2024-02-16