Universidade Federal do Piauí Centro de Ciências Humanas e Letras Programa de Pós-Graduação em Ciência Política

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1 Universidade Federal do Piauí Centro de Ciências Humanas e Letras Programa de Pós-Graduação em Ciência Política PLANO DE ENSINO Dados de Identificação: Disciplina: Método Quantitativo Aplicado a Análise Política Carga Horária Total: 04 créditos 60 h/a Período letivo: Horário: 14:00 às 18:00 h Professor: Prof. Dr. Jesusmar Ximenes Andrade Código: PPGCP062 ANTEÇÃO: Olá! Você é muito bem vindo na disciplina de métodos quantitativos, mas antes de se matricular leia atentamente as regras abaixo: 1. A disciplina requer do aluno alto comprometimento e estudos em grupo e/ou individual. 2. Faltar uma aula pode trazer sérias complicações para o aprendizado do aluno, além das implicações em sua nota. Presença é o mínimo que espero do estudante. 3. Horário de chegada deve ser obedecido 14:00 às 14:10. Quatro listas serão passadas, duas nos primeiros 10 minutos e outras duas após o intervalo. Assim eu medirei sua presença a cada hora. Horário de saída dependerá do andamento da aula, quase sempre as 18h! POR FAVOR, NÃO PEÇA PARA ASSINAR FORA DESSE HORÁRIO, MESMO QUE TENHA PASSANDO 1 SEGUNDO. 4. Bonificação de falta somente nos casos definidos pela UFPI e no caso de encontros acadêmicos, mediante comprovação. Apresentação: Neste curso, os alunos aprenderão análise de dados em pesquisa empírica nas ciências sociais. O objetivo principal é aprender conceitos e aplicação da estatística que podem ser utilizadas para fazer descrição e inferências causais em estudos experimentais e observacionais. A ênfase do curso não é na matemática mas na aplicação computacional. O curso é particularmente útil para quem desenvolverá análise quantitativa em seus artigos e dissertação. Apesar do curso está voltado para aqueles que desenvolverão análise quantitativa, ele é particularmente útil para aqueles alunos que só pretendem adquirir habilidades necessárias para ler criticamente e interpretar uma grande parte dos artigos acadêmicos. Os métodos estatísticos abrangidos neste curso, na medida do possível, serão apresentados no contexto de sua aplicação em diversos artigos. Ementa: O curso é uma introdução aos métodos estatísticos aplicados para cientistas sociais. Estudantes aprenderão uma variedade de métodos estatísticos incluindo medidas descritivas, testes de hipótese e modelo de regressão linear simples e múltipla que o habilitarão a ler criticamente, interpretar e replicar o conteúdo de muitos artigos de ciência política. O curso satisfaz as exigências de alguns dos principais métodos estatísticos para a área de ciência política.. Objetivos: 1. Identificar níveis de mensuração e descrever seu relacionamento com a análise estatística. 2. Apresentar adequadamente os dados no formato que seja claramente compreendido. 3. Selecionar e apresentar adequadamente gráficos para descrever dados quantitativos e Prof. Dr. JESUSMAR XIMENES ANDRADE - jesusmar@ufpi.edu.br Página 1

2 qualitativos da amostra. 4. Aplicar apropriadamente testes de comparação de grupos e associação paramétricos e não-paramétricos. 5. Desenvolver e aplicar apropriadamente modelos de regressão para prever e explicar eventos. 6. Aplicar conhecimentos de estatística para compreender e criticar um artigo quantitativo típico. Metodologia: As exposições serão dialogadas e discursivas; Discussões baseadas em exercícios, casos e artigos. Recursos: Projetor; Textos diversos; Periódicos, Portais e Sites; Computador Pessoal (notebook) do Aluno é uma exigência. Procedimentos de Avaliação: Frequência: o 0 Falta 20% (nota máxima que o estudante pode atingir: 10,0) o 1 Falta peso 15% (nota máxima que o estudante pode atingir: 9,5) o 2 Faltas peso: 5% (nota máxima que o estudante pode atingir: 8,5) o 3 Faltas peso 0% (nota máxima que o estudante pode atingir: 8,0) Entrega e avaliação de artigo finalizado (50%). Primeira Avaliação (15%). Segunda Avaliação (15%) Honestidade Acadêmica: A Universidade Federal do Piauí - UFPI não possui uma política declarada de padrões de integridade acadêmica para os alunos de graduação, no entanto, o curso espera os mais altos padrões de integridade acadêmica fundamentais para a autonomia e o desenvolvimento profissional do aluno. Fraude ("cola"), plágio, coautoria de trabalhos com os quais não colaborou efetivamente e outras formas de desonestidade acadêmica serão consideradas delitos graves e não toleradas, e as atividades objeto de tais práticas serão consideradas nulas, bem como sanções disciplinares ao aluno serão solicitadas formalmente à Universidade. Todos o trabalhos referenciados devem ser devidamente citados (formato ANBT), isso vale para incluir sites, bem como figuras e gráficos em apresentações. Se houver quaisquer dúvidas, não hesite em contatar-me. Prof. Dr. JESUSMAR XIMENES ANDRADE - jesusmar@ufpi.edu.br Página 2

3 Conteúdo e Cronograma: AULA DATA 2016 CONTEÚDO PROGRAMÁTICO Tópico 1: 1. Abertura 01 14/03 - Apresentação e discussão da Proposta do Plano de Curso; - Apresentação de cada um dos mestrandos. - Divisão dos Grupos de Atividades e do artigo científico. - Distribuição dos Problemas de Pesquisa aos grupos. - Decisões sobre o software estatístico e hardware. - Sobre a Estatística 21/03 Férias docente 28/03 Férias docente Tópico 2 -Teoria da Mensuração, Banco de Dados e SPSS 02 04/ Teoria da Mensuração Tipos de Variáveis 1.2 Banco de dados Tabulação; Validação com excel Introdução ao SPSS Visão geral do SPSS Importação de Bancos Nomeação de variáveis Calculo e Transformação de variáveis Exportação de tabelas para o word. Tópico 3 - Estatísticas Descritivas 03 11/ Medidas de Tendência Central e Dispersão Aplicação computacional 2.2. Gráficos e Tabelas Aplicação computacional 2.3. Análise exploratória de dados Descrições características da distribuições da amostra Identificação de possíveis outliers Tópico 4 - Conceitos e bases (lógica) da Inferência Estatística 04 18/ Conceitos e lógica dos testes de hipótese Distribuição Normal e Distribuições Amostrais Tópico 5 - Estimação por Intervalo de Confiança 05 25/ Intervalo de confiança Tópico 6 - Teste de Hipótese de uma Amostra 06 02/ Teste Paramétrico de diferenças entre (um) grupo e um parâmetro populacional Significância estatística Teste t de uma amostra. Prof. Dr. JESUSMAR XIMENES ANDRADE - jesusmar@ufpi.edu.br Página 3

4 Tópico 7 - Teste paramétrico e não-paramétrico de diferenças entre (dois) grupos independentes 07 09/ Teste paramétrico de diferenças entre (dois) grupos independentes: Teste t independente duas amostra; 3.3. Teste não-paramétrico de diferenças entre (dois) grupos independentes Teste Mann-Whitney; Tópico 8 - Teste paramétrico e não-paramétrico de diferenças entre (mais de dois) grupos independentes 08 16/ Teste paramétrico de diferenças entre (três ou mais) grupos independentes: Anova de um fator (One-Way) Teste não-paramétricos de diferenças entre (três ou mais) grupos independentes Teste Kruskal-Wallis Tópico 9 - Teste paramétrico e não-paramétrico de diferenças entre (dois) grupos dependentes 09 23/ Teste paramétrico de diferenças entre (dois) grupos dependentes: Teste t dependente; 3.7 Teste não-paramétrico de diferenças entre (dois) grupos dependentes Teste de Wilcoxon PRIMEIRA AVALIAÇÃO 16:30 as 18:00 Tópico 10 - Testes Não-Paramétricos de Associação (Bivariado) 10 30/ Testes não-paramétricos de associação (bivariada) Correlação de Spearman (no mínimo ordinal com no mínimo ordinal) Tabelas de contingência e teste de independência do qui-quadrado; (no mínimo nominal com no mínimo nominal em tabelas de contingência c x l) Teste Exato de Fischer (no mínimo nominal com no mínimo nominal em tabelas de contingência 2 x 2) Outras associações não-paramétricas (bivariada) Gamma (ordinal com ordinal) Somers d (ordinal com ordinal) Lambda (nominal com nominal ou ordinal) V de Cramer (nominal com nominal ou ordinal) Prof. Dr. JESUSMAR XIMENES ANDRADE - jesusmar@ufpi.edu.br Página 4

5 Tópico 11 - Teste paramétrico de associação (bivariada) 06/ Correlação de Pearson Coeficiente de Determinação / Regressão Linear Simples Estimação Interpretação Diagnóstico I: Outliers e Casos Influentes Diagnóstico II: Pressupostos(hipóteses do modelo) Tópico 12 - Teste paramétrico de associação (multivariado) /06 27/06 04/ Regressão Linear Múltipla Aplicação Diagnóstico III: Pressuposto(hipóteses do modelo) de Multicolinearidade Variáveis Artificiais (Dummies) SEGUNDA AVALIAÇÃO 16:30 as 18:00 Datas Importantes 11/07(segunda) Reservado para orientação conjunta ou individual do artigo 18/07(segunda) DEADLINE PARA ENTREGA DOS ARTIGOS 22/07 (sexta) Deadline para Lançamento das notas OBS: Caro estudante, evite faltar é o mínimo que espero de vc! Prof. Dr. JESUSMAR XIMENES ANDRADE - jesusmar@ufpi.edu.br Página 5

6 Bibliografia Básica: AGRESTI, A;FINLEY, B. Métodos estatísticos para as ciências sociais. 4.ed. Porto Alegre: Penso, ANDERSON, David R., SWEENEY, Dennis J., WILLIANS, Thomas A. Estatística Aplicada a Administração e Economia. 2 a. edição. São Paulo: Cengage Learning, (519.5; A545e) ANGRIST, Joshua D.; PISCHKE, Jorn-Steen. Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion. Princeton University Press, Princeton, BESSON, Jean-Louis. A Ilusão das estatísticas. São Paulo: UNESP, (310; B559i) BISQUERRA, Rafael; SARRIERA, Jorge Castella; MARTINEZ, Francesc. Introdução a estatística: enfoque informático com o pacote estatístico SPSS. Porto Alegre: Artmed, ( 310; B622i) BOOK, Stephen A. Essentials of Statistics. MacGraw-Hill. New York, FIELD, Andy. Descobrindo a estatística usando o SPSS. 2ed. Porto Alegre: Artmed, 2009.( 310; F455d-BCCB-UFPI) FREEDMAN, David A.. Statistical Models: Theory and Practice. Cambridge University Press, Cambridge, 2nd edition, HAIR, Joseph F; ANDERSON, Rolph E; TATHAM, Ronald L; BLACK, William C. Analise multivariada de dados. 5ed. São Paulo: Bookman, ( ; C331a) LEVIN, Jack e FOX, James A. Estatística para Ciências Humanas. 9 a ed. São Paulo: Prentice Hall, 2004.(livro do mesmo autor em outra editora: 310; L665e) MANHEIM, Jarol B., BAHRY, Donna L., SCHRODT, Philip. Empirical political analysis: research methods in political Science. 5ed. New York, NY: Longman. MEYER, Paul L. Probabilidade: aplicações a estatística. 2ed. Rio de Janeiro: Ao Livro Técnico, ( 519.5; M613p) MOORE, David. S.; MCCABE, George P. Introdução à pratica da estatística. 3 a.ed. LTC, Prof. Dr. JESUSMAR XIMENES ANDRADE - jesusmar@ufpi.edu.br Página 6

7 OLIVEIRA, Francisco Estevam Martins de. SPSS basico para analise de dados. Rio de Janeiro: Ciência Moderna, (519.2; O48s) PEREIRA, Júlio Rodrigues. Análise de Dados Qualitativos: Estratégias Metodológicas para as Ciências de Saúde, Humanas e Sociais. 3ed. São Paulo: EDUSP, (005.74; P436a) POLLOCK, Philip H. The Essentials of Political Analysis. 4th ed. Washington: CQ Press, REICHMANN, W. J. Use and abuse of statistics. New York: Oxford University, (310; R352u) SIEGEL, Sidney; CASTELLAN, N. John. Estatística não-paramétrica para as ciências do comportamento. 2ed. Porto Alegre: Artmed, ( ; S571e) WONNACOTT, Ronald J; WONNACOTT, Thomas H. Fundamentos de estatística. Rio de Janeiro: Livros Técnicos e Científicos, (310; W872f) WOOLDRIDGE, Jeffrey M. Introdução à Econometria: Uma Abordagem Moderna. Tradução da 4 ed. norte-americana. São Paulo: Cengage Learning, TUFTE, Edward R Data Analysis for Public Policy. New Jersey: Prentice Hall. Disponível em: LUSKIN, Robert R-Squared Encore. The Political Methodologist 4(1): DOWNS, George; ROCKE, David Interpreting Heteroskedasticity. American Journal of Political Science 23 (November): BRAUMOELLER, Bear Explaining Variance. Political Analysis 14 (3): ACHEN, Christopher H. Advice for Students Taking a First Political Science Graduate Course in Statistical Methods, The Political Methodologist 10, 2 (Spring, 2002): ACHEN, Christopher H Measuring Representation: Perils of the Correlation Coefficient. American Journal of Political Science 21: KING, Gary When Not to Use R-Squared. The Political Methodologist 3(2): LEWIS-BECK, Michael S.; SKALABAN, Andrew When to Use R-Squared. The Political Methodologist 3 (2): BECK, Nathaniel Making Regression and Related Output More Helpful to Users. The Political Methodologist 18(1): 4-9. Prof. Dr. JESUSMAR XIMENES ANDRADE - jesusmar@ufpi.edu.br Página 7

8 GELMAN, Andrew; STERN, Hal The Difference Between Significant and Not Significant is not Itself Statistically Significant. The American Statistician 60 (4): TALEB, Nassim Nicholas. A lógica do cisne negro: o impacto do altamente improvável gerenciando o desconhecido. Editora Best Seller Ltda. Rio de Janeiro, SALSBURG, Dadid. Uma senhora toma chá: como a estatística revolucionou a ciência no século XX. Jorge Zahar Ed. Rio de Janeiro, DUBNER, Stephen;LEVITT, Steven. Freakonomics. Rio de Janeiro: Elsevier,2005. ARTIGOS DIVERSOS. Journals nacionais e internacionais. Prof. Dr. JESUSMAR XIMENES ANDRADE - jesusmar@ufpi.edu.br Página 8

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