UNIVERSIDADE LUSÍADA DE LISBOA. Programa da Unidade Curricular ESTATÍSTICA Ano Lectivo 2018/2019

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1 Programa da Unidade Curricular ESTATÍSTICA Ano Lectivo 2018/ Unidade Orgânica Ciências Humanas e Sociais (1º Ciclo) 2. Curso Psicologia 3. Ciclo de Estudos 1º 4. Unidade Curricular ESTATÍSTICA (20309) 5. Área Científica 6. Ano curricular 1º 7. Tipo de Unidade Curricular / Semestre 2º Semestre sexta-feira, 20 de julho de /7

2 8. Tipo de aula e carga horária (tempo de trabalho) Aulas Teóricas: Aulas Práticas: Aulas Teórico-práticas: 30,00 Orientação Tutorial: 20,00 9. Créditos 6, Coordenador da Área Científica 11. Regente Prof. Doutora TERESA CRISTINA DA CRUZ FATELA DOS SANTOS 12. Assistentes 13. Língua de ensino Português 14. Objectivos Gerais - Conhecer e adquirir noções introdutórias de conceitos estatísticos fundamentais; - Adquirir conhecimentos sobre estatística descritiva e inferencial e sua aplicação às ciências sociais e humanas; - Interpretar dados e elaborar relatório com resultados estatísticos. - Proporcionar conhecimentos e competências estatísticas que possam ser relevantes para outras unidades curriculares. 15. Objectivos Específicos -Adquirir conhecimentos estatísticos fundamentais, bem como de estatística descritiva e inferencial; -Seleccionar e aplicar as técnicas estatísticas mais adequadas para as variáveis e questões de investigação em ciências sociais e humanas; -Adquirir noções básicas de utilização do software IBM SPSS e de reportação dos dados de acordo com as normas da APA; -Interpretar os resultados de forma adequada e rigorosa; -Elaborar relatório estatístico (abrangendo estatística descritiva e inferencial) 16. Competências a adquirir sexta-feira, 20 de julho de /7

3 - TÉCNICAS: No final da unidade curricular os alunos deverão saber aplicar, reportar e interpretar adequadamente diferentes técnicas de análise estatística descritiva e inferencial. Será também relevante que demonstrem intuição gráfica e capacidade numérica. - PESSOAIS: No final da unidade curricular os alunos deverão demonstrar numeracia, capacidade analítica e de resolução de problemas. 17. Metodologia de ensino As aulas são teórico-práticas, recorrendo ao método expositivo e ativo, com discussão das temáticas e suas implicações práticas, bem como com a realização de exercícios práticos de aplicação dos conhecimentos. Serão utilizadas técnicas pedagógicas que valorizam o trabalho em grupo, bem como o manuseamento dos equipamentos informáticos disponíveis. Incentivar-se-á a autonomia, e capacidade de reflexão. 18. Conteúdos Programáticos sexta-feira, 20 de julho de /7

4 1. Introdução 1.1. Visão holística sobre investigação e pertinência da estatística; 1.2. Ciência estatística e análise de dados em Ciências Sociais e Humanas; 1.3. Breve referência aos Métodos e instrumentos de Investigação em Ciências Sociais; 1.4. Estrutura de trabalho científico e sua interligação com a estatística; 1.5. Revisões sobre conceito de estatística descritiva e indutiva; 1.6. Revisões sobre os conceitos de população, tipos de amostragem e classificação de variáveis. 2. Utilização do Software IBM SPSS 2.1. Exploração da barra de comandos: File/Edit/View/Data/Transform/Analyze/Graphs; 2.2. Construção da estrutura de uma base de dados e das respectivas variáveis ( Variable View); 2.3. Inserção de dados (Data View); 2.4. Criação de novas variáveis e recodificação de itens (Transform); 2.5. Seleccionar procedimentos estatísticos descritivos e inferenciais (Analyze) e observação de outputs; 2.6. Representação gráfica (Graphs). 3. Estatística Descritiva e Medidas de Associação/Correlação entre variáveis 3.1. Revisões sobre Medidas de Frequência e métodos gráficos; 3.2. Revisões sobre as principais Medidas Descritivas de Localização, Variabilidade e de Forma Revisões da aplicação dos coeficientes de associação (V de Cramer) e de correlação (Spearman e Pearson), entre variáveis Selecção de medidas de estatística descritiva e medidas de associação/correlação no IBM SPSS, interpretação dos outputs, construção de tabelas e elaboração de relatório de resultados. 4. Estatística Inferencial (ou Indutiva) - Pressupostos dos Testes Paramétricos 4.1. Condições de Aplicação dos Testes Paramétricos Ensaios de hipóteses (H0 e Ha), tomada de decisão, tipos erros e níveis de significância; Análise dos pressupostos: Normalidade Análise gráfica da Normalidade Testes à Normalidade: Kolmogorov-Smirnov e Saphiro-Will Análise dos pressupostos: Homocedasticidade Testes à Homocedasticidade: Teste de Lévene Análise de outliers Análise da Simetria/Curtose e Teoria do Limite Central 4.2. Selecção dos testes à normalidade e à homocedasticidade no IBM SPSS, interpretação dos outputs e elaboração de relatório de resultados. 5. Estatística Inferencial - Testes Paramétricos: Testes t para médias 5.1. Pressupostos sexta-feira, 20 de julho de /7

5 5.2. Teste t para uma amostra 5.3. Teste t para duas amostras independentes 5.4. Teste t para duas amostras emparelhadas 5.5. Selecção dos testes t no IBM SPSS, interpretação dos outputs, construção de tabelas e elaboração de relatório de resultados. 6. Estatística Inferencial - Testes Paramétricos: Análise da Variância Univariada 6.1. Pressupostos 6.2. One-way ANOVA 6.3. ANCOVA 6.4. Selecção da ANOVA e ANCOVA no IBM SPSS, interpretação dos outputs, construção de tabelas e elaboração de relatório de resultados. 7. Estatística Inferencial - Testes Não Paramétricos 7.1. Condições de Aplicação dos Testes Não Paramétricos 7.2. Análise dos Pressupostos 7.3. Teste do Qui-quadrado 7.4. Teste de Mann-Whitney 7.5. Teste de Kruskal-Wallis 7.6. Selecção de testes não paramétricos no IBM SPSS, interpretação dos outputs, construção de tabelas e elaboração de relatório de resultados. 8. Introdução à Análise de Regressão 8.1. Pressupostos 8.2. Modelo de Regressão Linear Simples e Regressão Linear Múltipla 8.3. Introdução à Regressão Logística Binária 8.4. Selecção de testes não paramétricos no IBM SPSS, interpretação dos outputs, construção de tabelas e elaboração de relatório de resultados. 19. Métodos de Avaliação A avaliação será feita através de uma Frequência no final do semestre, de dois testes escritos e um Trabalho Prático, para aqueles alunos que escolherem o regime A de avaliação, descrito no regulamento Geral de Avaliação da Universidade Lusíada. A) Realização de um trabalho prático e de dois pontos escritos (60%); B) Exame escrito final (40%). 20. Recursos Didácticos Recursos pedagógicos, tecnológicos, culturais e audiovisuais, nomeadamente: 1. Powerpoints, bases de dados e artigos temáticos. 2. Computadores e software IBM SPSS; 2. Projector multimédia; 3. Quadro branco; 4. Bibliografia recomendada. sexta-feira, 20 de julho de /7

6 21. Palavras Chave Estatística descritiva/inferencial Testes de Hipóteses Testes Paramétricos/não Paramétricos SPSS 23. Bibliografia Principal Autor(es): Edição: 7ª Editora: Maroco, J. Análise Estatística com o SPSS Statistics Report Number 2018 Autor(es): Edição: 6ª Editora: Pestana, H. & Gageiro, J. Análise de dados para ciências sociais: a complementariedade do SPSS Edições Sílabo 2014 Autor(es): Field, A. Discovering Statistics Using SPSS Edição: 4ª London Editora: SAGE Publishing 24. Bibliografia Complementar Autor(es): Reis, E., Melo, P., Andrade, R., & Calapez, T. Estatística Aplicada 1 Edição: 6ª Editora: Edições Sílabo Autor(es): Reis, E., Melo, P., Andrade, R., & Calapez, T. Estatística Aplicada 2 Edição: 5ª Editora: Edições Sílabo 2016 sexta-feira, 20 de julho de /7

7 Ficha técnica MIP Título Programa da unidade curricular 'ESTATÍSTICA': Ano Lectivo 2018/2019 Autor Classificação Descritores Colaborador(es) Data/Hora Formato de dados Estatuto de utilização Relação Prof. Doutora TERESA CRISTINA DA CRUZ FATELA DOS SANTOS :30:00 Texto, PDF Acesso público Versão 1,0 (c) Universidade Lusíada de, 2018 sexta-feira, 20 de julho de /7