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 existem

Objetivos Gerais / Objectives

Como objetivos gerais da unidade curricular pretende-se que cada estudante consiga saber os conceitos fundamentais de inferência estatística, selecionar e aplicar as técnicas estatísticas bivariada e multivariada adequadas ao contexto e objetivos da pesquisa, analisar, interpretar e comunicar resultados e utilizar o software IBM SPSS Statistics para a análise de dados em problemas concretos no domínio da psicologia.

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

Objetivos de aprendizagem (OA) a desenvolver em articulação com os objetivos gerais: OA1: Identificar os principais conceitos de estatística relevantes na análise de dados. OA2: Estimar e testar parâmetros e distribuições de dados. OA3: Selecionar o método de análise inferencial adequado ao problema, objectivo e tipo de dados. OA4: Aplicar e interpretar a Análise em Componentes Principais. OA5: Interpretar os resultados obtidos da análise de dados. OA6: Utilizar o software IBM SPSS Statistics para realizar análise de dados inferencial e multivariada.

Conteúdos Programáticos / Syllabus

Conteúdos programáticos (CP) articulados com os objetivos de aprendizagem: CP1: Estimação de parâmetros: estimação pontual e por intervalos. CP2: Testes de hipóteses: formulação, erros. CP3: Testes de hipóteses paramétricos: teste t para uma média; teste t para duas médias (amostras independentes); teste t para duas médias (amostras emparelhadas). CP4: Testes de hipóteses não-paramétricos: testes de ajustamento (Kolmogorov-Smirnov/Shapiro Wilk, Qui-quadrado); teste de Mann-Whitney; teste de Wilcoxon; teste de Kruskal-Wallis; teste de independência do Qui-Quadrado CP5: Análise em Componentes Principais

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 definidos são coerentes com os OA, fornecendo uma base sólida em estatística inferencial e análise multivariada. O CP1 e CP2 abordam os conceitos fundamentais de estimação e testes de hipóteses, correspondendo ao OA1 e OA2. Os CP3 e CP4 aprofundam o conhecimento em testes paramétricos e não-paramétricos, atendendo aos OA2 e OA3 ao capacitar cada estudante na seleção dos métodos apropriados. O CP5 introduz a Análise em Componentes Principais, alinhando-se com o OA4. Todos os conteúdos contribuem para o OA5, desenvolvendo a capacidade de interpretar resultados estatísticos. O OA6 é transversal, sendo o IBM SPSS Statistics o software estatístico utilizado para aplicar os conhecimentos adquiridos. Esta estrutura permite progredir desde conceitos básicos até análises mais complexas, garantindo uma compreensão abrangente e prática da estatística inferencial e de análise multivariada, essencial para a análise de dados em contextos reais de pesquisa em Psicologia.

Avaliação / Assessment

Avaliação ao longo do semestre: - Trabalho de grupo com SPSS (20%), Nota mínima 8,0; -Teste escrito individual (80%), Nota mínima 8,0. É necessária uma frequência mínima de 70% de horas de aulas para a realização da avaliação ao longo do semestre. Avaliação por exame: -Exame individual com SPSS (20%), Nota mínima 8.0; -Exame individual escrito (80%), Nota mínima 8.0. Todos os momentos de avaliação serão realizados sem consulta de folhas de apoio, livros ou outros materiais, não sendo permitida a utilização de calculadoras gráficas nem de telemóveis; os formulários e tabelas serão fornecidos pela docente no momento da avaliação.

Metodologias de Ensino / Teaching methodologies

A metodologia de ensino-aprendizagem (ME) inclui três componentes: ME1: Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência e expositivas participadas, com indicação de trabalho de leitura prévio à aula ME2: Experimentais, com desenvolvimento de exercícios com recurso a software estatístico adequado ME3: Auto-estudo, relacionada com o trabalho autónomo do estudante, de onde se destacam as leituras prévias, resolução de exercícios para consolidação de aprendizagens e desenvolvimento de trabalhos colaborativos.

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 propostas apresentam uma coerência sólida com os objetivos de aprendizagem da UC, promovendo uma abordagem integrada e prática da estatística aplicada. A metodologia expositiva (ME1) é fundamental para atingir os objetivos OA1, OA2, OA3 e OA4. Através de apresentações estruturadas são introduzidos os principais conceitos de estatística, métodos de estimação, testes de hipóteses e Análise de Componentes Principais. Esta abordagem estabelece uma base teórica sólida, essencial para a compreensão e aplicação dos métodos estatísticos. A componente participativa desta metodologia, com leituras prévias, estimula o pensamento crítico e a discussão, aprofundando o entendimento dos conceitos e sua relevância na análise de dados. A metodologia experimental (ME2) é crucial para alcançar os objetivos OA2, OA3, OA4, OA5 e OA6. Através de exercícios práticos utilizando o software IBM SPSS Statistics, cada estudante ganha experiência hands-on na aplicação dos métodos estatísticos. Esta abordagem permite que os estudantes desenvolvam as capacidades necessárias na estimação e teste de parâmetros, seleção de métodos apropriados e Análise em Componentes Principais, para aplicar os conhecimentos teóricos em situações concretas de análise de dados, conforme definido nos objetivos de aprendizagem. O auto-estudo (ME3) complementa as outras metodologias e contribui para todos os objetivos de aprendizagem. As leituras prévias reforçam o conhecimento teórico (OA1, OA2, OA3), enquanto a resolução autónoma de exercícios consolida as competências (OA2, OA3, OA4, OA5). Os trabalhos colaborativos promovem a aplicação integrada dos conhecimentos, estimulando a discussão e a reflexão crítica sobre os métodos e resultados estatísticos. A utilização do software estatístico SPSS (OA6) e a interpretação de resultados (OA5) aproxima as aprendizagens das situações reais, tornando o conteúdo mais relevante e aplicável. Esta abordagem integrada assegura que, no final da unidade curricular, cada estudante tenha desenvolvido não apenas conhecimentos teóricos, mas também competências e pensamento crítico necessários para utilizar a estatística de forma eficaz na sua área de estudo.

Observações / Observations

Bibliografia Principal / Main Bibliography

1.Field, A. Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics, 5th ed., 2024. 2.Hair Jr et al., Multivariate data analysis: a global perspective, 7th ed, 2010. 3.Raul Laureano, Testes de Hipóteses e Regressão. O meu manual de consulta rápida, Edições Sílabo, 2020.

Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography

1. Elizabeth Reis, Estatística Descritiva, 7ª ed., Edições Sílabo, 2009. 2. Elizabeth Reis, Paulo Melo, Rosa Andrade e Teresa Calapez, Estatística Aplicada, Vol. 2, 5ª ed., Edições Sílabo, 2003. 3. Elizabeth Reis, Paulo Melo, Rosa Andrade e Teresa Calapez, Exercícios de Estatística Aplicada - Vol. 2, Edições Sílabo, 2004. 4. João Maroco, Análise Estatística com o SPSS Statistics, 8ª Ed., Edições ReportNumber, 2021. 5. Raul Laureano e Maria do Carmo Botelho, SPSS Statistics – O Meu Manual de Consulta Rápida, 3ª ed. Edições Sílabo, 2017.

Data da última atualização / Last Update Date

2024-07-30