PROGRAMA DO CURSO DE FORMAÇÃO ANÁLISE ESTATÍSTICA DE DADOS COM SPSS (ISSSP, )

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1 PROGRAMA DO CURSO DE FORMAÇÃO ANÁLISE ESTATÍSTICA DE DADOS COM SPSS (ISSSP, ) Objectivos: Os cursos pretendem desenvolver nos participantes competências na implementação da análise de dados com o sotftware SPSS (v.22.0). Pretende-se que os participantes sejam capazes de: Elaborar e codificar um questionário para posteriormente criar um ficheiro de dados em SPSS; importar dados para SPSS criados noutro tipo de software; Efectuar modificações sobre os dados - Selecção de dados; filtrar a base de dados; cálculo de novas variáveis; recodificação de variáveis; recodificação automática, etc.; Efectuar análises descritivas que permitam uma primeira análise dos dados - tabelas de frequência, cálculo das medidas de localização, dispersão, representações gráficas, cruzamento de variáveis, etc.; Realizar inferências dos resultados através da realização de testes de hipóteses (paramétricos e não-paramétricos); efectuar análises de variância (ANOVA) para inferir sobre as diferenças dos valores médios ou de tendência central; Aplicar as técnicas de análise multivariada exploratória de dados para obter informação de apoio à tomada de decisões - Análise Factorial de Componentes Principais e Correspondências múltiplas (ACM). Identificar qual(ais) as variáveis explicativas num modelo de regressão simples ou múltiplo. Requisitos: Conhecimentos básicos de informática. Metodologia: A formação é conduzida de forma interactiva e terá um teor essencialmente prático, compreendendo exposições formais, estudo de casos e realização de exercícios. Os métodos utilizados serão essencialmente o demonstrativo e o activo. Cada participante terá disponível um computador com o software SPSS v.22.0 instalado. Horário do curso: sábados 10h às 13h e 14h às 17h. Datas de realização do curso: 7/05/2016 (6h); 14/05/2016 (6h); 21/05/2016 (6h); 28/05/2016 (6h); 4/06/2016 (6h); 11/06/2016 (3h). 1

2 Forma de Organização: Formação presencial em sala. Formadores: Hélder Alves (Instituto Superior de Serviço Social do Porto - ISSSP). Vera Dias (INE) Local de realização: Instituto Superior de Serviço Social do Porto (ISSSP) Cooperativa de Ensino Superior de Serviço Social, C.R.L. Av. Dr. Manuel Teixeira Ruela, Senhora da Hora Contacto: Sandra Pinho Tel: Ext. 218 Fax:

3 Programa do Curso (Global) Módulo 1: INTRODUÇÃO À ANÁLISE ESTATÍSTICA DE DADOS COM SPSS (9h) 1.1. Concepção e tratamento estatístico de questionários. Amostragem e registo dados (2 horas) 1.2. Introdução à Análise Exploratória de Dados com o SPSS (7 horas) Módulo 2: INTRODUÇÃO À INFERÊNCIA ESTATÍSTICA (Testes de Hipóteses Paramétricos e Não Paramétricos com SPSS) (9h) 2.1. Fundamentos de inferência estatística. Testes paramétricos e testes não paramétricos Módulo 3: ANÁLISE EXPLORATÓRIA MULTIVARIADA COM SPSS (9h) 3.1. Análise Factorial em Componentes Principais (6h) 3.2. Análise de Correspondências Simples (AC) e Múltiplas (ACM)- (3h) Módulo 4: MODELOS DE REGRESSÃO LINEAR SIMPLES, MÚLTIPLA COM SPSS (6h) 3

4 Programa do Curso (Detalhado) Módulo 1 INTRODUÇÃO À ANÁLISE ESTATÍSTICA DE DADOS COM SPSS (10h) 1.1. Concepção e tratamento estatístico de questionários. Amostragem e registo dados (2 horas) Concepção do inquérito: delineação do problema. Regras gerais para a construção de um questionário: tipos de escalas, respostas, etc Introdução à Análise Exploratória de Dados com o SPSS (9 horas) Introdução ao SPSS (menus, botões, janelas, procedimentos e comandos). Preparação de ficheiros SPSS para tratamento estatístico. Tipo de variáveis e escalas de medida. Criação e Manipulação de Ficheiros de Dados com SPSS. Apresentação e explicação das principais ferramentas de tratamento de dados. Distribuições de frequências: classes, amplitudes de classes e pontos médios. Medidas de tendência central: média, mediana e moda. Medidas de dispersão. Medidas de assimetria. Cruzamento de variáveis. Representações gráficas: histogramas, sectogramas e polígonos de frequências, entre outros. Exploração das potencialidades de apresentação dos resultados de uma ou mais variáveis através do comando Tables. Criação de ficheiros Syntax, para automação de processos. 4

5 Módulo 2 INTRODUÇÃO À INFERÊNCIA ESTATÍSTICA Testes de Hipóteses Paramétricos e Não Paramétricos com SPSS (9h) 2.1. Fundamentos de inferência estatística. Testes paramétricos e testes não paramétricos Inferência estatística. Procedimentos a considerar no emprego dos testes. Hipótese nula, escolha do teste, nível de significância, distribuição amostral e região de rejeição. Testes de hipóteses paramétricos para: uma amostra; 2 amostras relacionadas; 2 amostras independentes; Testes de hipóteses não paramétricos para: uma amostra; 2 amostras relacionadas; 2 amostras independentes; k amostras relacionadas. k amostras independentes. Análise de variância ANOVA: Fundamentos da análise de variância Analisar os dados resultantes das experiências através da análise de variância. Análise de variância a um factor com efeitos fixos. 5

6 Módulo 3 ANÁLISE EXPLORATÓRIA MULTIVARIADA COM SPSS (9h) 3.1. Análise Factorial em Componentes Principais (6h) Introdução à análise de dados multivariada. Compreender as vantagens da análise multivariada de dados face à análise univariada ou bivariada O modelo da Análise Factorial (AF) Análise dos Pressupostos da AF Método de extracção dos factores: o método das componentes principais; Métodos de rotação dos factores (Varimax e Direct oblimin); Interpretação da solução gráfica (Loadings Plots). Criação de índices/constructos em escalas de avaliação; Verificação da fiabilidade/consistência interna dos índices/constructos (Alpha de Cronbach). Interpretação da solução gráfica (Loadings Plots) Análise de Correspondências Simples (AC) e Múltiplas (ACM)- (4h) Identificação de perfis/tipologias de indivíduos/casos; Observação do posicionamento relativo dos vários grupos num espaço multidimensional. 6

7 Módulo 4 MODELOS DE REGRESSÃO LINEAR SIMPLES, MÚLTIPLA COM SPSS (6h) 3.1. Modelos de regressão linear Simples e Múltipla com o SPSS (8h) Conceito de regressão. Definição do modelo de regressão linear (simples e múltipla). As hipóteses do modelo. Método dos mínimos quadrados. Conceito de correlação. Coeficientes de correlação e de determinação. Inferência estatística associada aos parâmetros do modelo e validade do mesmo. Análise do poder preditivo. Análise de resíduos e dos pressupostos do modelo. Métodos de selecção das variáveis: forward, backward e stepwise. Inclusão de variáveis tipo dummy. 7

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