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 existem
Objetivos Gerais / Objectives
Aplicar a análise de dados inferencial e multivariada a 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
OA1: Identificar os principais conceitos de estatística relevantes na análise de dados OA2: Seleccionar o método de análise de dados adequado ao problema, objectivo e tipo de dados OA3: Interpretar os resultados obtidos da análise de dados OA4: Utilizar o software PASW/SPSS para realizar análise de dados inferencial e multivariada
Conteúdos Programáticos / Syllabus
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 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
OA1 - CP 1, 2 OA2 - CP 3, 4, 5 OA3 - CP 3, 4, 5 OA4 - CP 3, 4, 5
Avaliação / Assessment
Regime de avaliação: periódica ou final Periódica: -Exercício de grupo com SPSS (20%); Nota mínima 8 -Teste escrito (80%); Nota mínima 8 Final: -Exercício individual com SPSS (20%); Nota mínima 8 -Exame escrito (80%); Nota mínima 8 Os alunos abrangidos pelo "Regulamento Interno para Estudantes com Estatutos Especiais" deverão contactar o docente da UC na primeira semana de aulas de cada semestre.
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
A metodologia de ensino-aprendizagem (ME) inclui três componentes: ME1: Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência ME2: Experimentais com desenvolvimento e exploração de modelos em computador ME3: Auto-estudo, relacionadas com o trabalho autónomo 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
ME1- OA1, 2, 3 ME2- OA4 ME3- OA1, 2, 3, 4
Observações / Observations
Bibliografia Principal / Main Bibliography
1.Field, A. Discovering Statistics Using SPSS, 3th ed., 2009. 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 PASW Statistics (ex-SPSS), Edições ReportNumber, 2010. 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
2024-02-16