1 Estatística II 1. Resumo descritivo 1.1. Elementos básicos Curso Unidade Curricular Área Científica Ano / Semestre ECTS Horas de Contacto Professor responsável Docentes 1.2. Síntese descritiva Psicologia (1º ciclo) Estatística II Estatística 2º ano / 1º semestre 5 (tempo total de trabalho: 28h *5 = 140 horas) 70 = 15 Teóricas (T) + 45 Teórico-práticas (TP) + 10 Orientação tutorial (OT) Luís Faísca Luís Faísca (T), Luís Janeiro (TP + OT) Esta unidade curricular pretende complementar os conhecimentos básicos de Estatística adquiridos em Estatística I. Após breve revisão dos principais conceitos da Estatística Indutiva (população, amostra, distribuição de amostragem, estimação de parâmetros, testes de hipóteses), abordam-se as metodologias estatísticas inferenciais tradicionais no estudo da comparação de grupos e da associação entre variáveis. Pretende-se que os alunos sejam capazes de a) formular em termos estatísticos a pergunta que querem ver respondida; b) seleccionar e aplicar a técnica estatística inferencial adequada à pergunta formulada, recorrendo a software estatístico específico; c) interpretar os resultados obtidos, integrando os conhecimentos adquiridos em Estatística I (técnicas descritivas); d) reformular a análise sempre que tal seja necessário. Pretende-se ainda que sejam capazes de uma compreensão crítica de resultados estatísticos publicados (tanto na literatura especializada como na não especializada). Os conteúdos programáticos a abordar incluem a estimação intervalar de parâmetros, testes de hipóteses sobre médias e sobre associação de variáveis nominais, testes de ajustamento, análise de variância uni e bifactorial (com design entre-sujeitos e intra-sujeitos), regressão múltipla. As actividades lectivas privilegiarão o uso de software estatístico específico (SPSS, Statistical Package for Social Sciences), sem todavia descurar o rigor conceptual subjacente às técnicas
2 estatísticas leccionadas. Sempre que possível, serão dadas como exemplo situações concretas do campo disciplinar da Psicologia, de modo a sensibilizar os estudantes para a importância da Estatística na investigação em ciências do comportamento. 2. Competências a desenvolver Ao concluir a unidade curricular, o estudante deverá ser capaz de: 2.1. Competências instrumentais a) Aplicar correctamente o conceito de população, amostra e distribuição de amostragem, demonstrando compreender as bases probabilísticas da Estatística Inferencial; b) Estimar parâmetros populacionais através de intervalos de confiança para valores médios e proporções; c) Seleccionar e aplicar as técnicas inferenciais (testes de hipóteses) em função da pergunta que quer ver respondida; d) Utilizar criteriosamente software estatístico específico; e) Interpretar os resultados obtidos. f) Apresentar correctamente resultados da análise estatística em relatórios e outros trabalhos de natureza científica ou de divulgação; 2.2. Competências interpessoais a) Desenvolver sentido de sentido crítico face à utilização de métodos estatísticos simples utilizados na literatura especializada. b) Capacidades comunicacionais relativacomunicacionais relativas a tópicos de análise estatística (expressão oral e escrita). 2.3. Competências sistémicas a) Utilizar procedimentos para estruturar trabalhos académicos, nomeadamente relatórios e trabalhos de investigação, segundo os sistemas de normas em uso; b) Competências de trabalho autónomo e em grupo; c) Motivação para níveis elevados de exigência e rigor na utilização e interpretação de informação quantitativa.
3 3. Conteúdos programáticos 1. Revisão sobre conhecimentos básicos de Estatística Inferencial 1.1. População e amostras. Distribuição de amostragem de uma estatística. Valor médio e erro-padrão da distribuição de uma estatística amostral. 1.2. Intervalo de confiança para o valor médio e para a proporção. Determinação da dimensão da amostra para proceder a estimação intervalar com margem de erro definida a priori. 1.3. Testes de hipóteses: Hipóteses estatísticas, tipos de erro, nível de significância de um teste estatístico (α), valor p (significância). 2. Testes de hipóteses sobre valores médios. 2.1. Teste de conformidade sobre o valor médio. 2.2. Teste de diferenças entre dois valores médios (amostras independentes e amostras emparelhadas). 2.3. Testes de diferenças entre mais do que dois valores médios (One-way ANOVA). Comparações post hoc. 2.3. Análise dos pressupostos de aplicação dos testes sobre valores médios. 2.4. Alternativas não paramétricas a testes de comparações de médias. Análise de ranks. 2.5. Medidas de magnitude do efeito (d de Cohen). 3. Análise de variância (ANOVA) a dois ou mais factores. 3.1. Análise de variância bifactorial. Interacção entre factores. 3.2. Análise de variância com medidas repetidas; alternativa não paramétrica (teste de Friedman). 3.3. Análise de variância mista (efeitos entre-sujeitos e intra-sujeitos). 4. Testes de associação entre variáveis. 4.1. Teste de independência entre duas variáveis nominais (teste do quiquadrado e análise de resíduos; teste exacto de Fisher; teste de McNemar). 4.2. Testes sobre coeficientes de correlação. 5. Regressão linear. 5.1. Regressão linear simples. Coeficiente de determinação R 2. Predição de valores. 5.2. Regressão múltipla. Procedimentos para selecção de variáveis preditoras. 5.3. Regressão com preditores nominais. Transformação em variáveis dummy.
4 4. Estratégias e métodos de ensino As aulas teóricas assentam essencialmente no método expositivo, não excluindo o recurso a demonstrações dos fenómenos estatísticos em estudo e a actividades dinâmicas. Nas aulas teórico-práticas realizar-se-ão sobretudo actividades destinadas ao treino das competências que se pretende desenvolver com esta unidade curricular (resolução de exercícios individualmente e em grupo, realização de fichas sobre os conteúdos teóricos). As actividades teórico-práticas privilegiarão o uso de software estatístico específico (SPSS, Statistical Package for Social Sciences). As orientações tutoriais constituem um espaço de tempo onde docente e discentes desenvolvem actividades pedagógicas complementares (resolução de exercícios, discussão de temas relacionados com a aplicação da Estatística no campo da Psicologia, esclarecimento e apoio na realização dos elementos de avaliação). Para além das actividades lectivas, existe ainda um período de atendimento em que os docentes recebem alunos (individualmente ou em pequenos grupos) para esclarecimento de dúvidas sobre a matéria, sobre os trabalhos em curso ou sobre o funcionamento da unidade curricular.
5 5. Avaliação O regime de avaliação desta unidade curricular será Avaliação distribuída com exame final. Neste regime, o aluno será avaliado por três componentes avaliativos distintos: a) Teste de avaliação de conhecimentos (60%), a realizar no final do semestre; este teste inclui uma parte escrita (40%) e uma parte prática, com utilização do SPSS (20%). Estes testes realizar-se-ão durante a última semana de aulas (a parte escrita nos dias 11/01/2010 e 13/01/2010 e a parte prática nas aulas teórico-práticas de 13 e 14 de Janeiro de 2009). b) Participação nas tarefas desenvolvidas nas aulas teórico-práticas (10%). c) Trabalho de grupo (30%) - apresentação escrita de um trabalho, com eventual discussão com o professor (grupos de 4 elementos). Para os alunos com estatuto de Estudante Trabalhador o peso da componente b) é distribuído equitativamente pelas outras duas componentes. A nota final da avaliação distribuída resulta da média ponderada destes três componentes. Para serem dispensados de exame final, os alunos deverão ter obtido mais do que 7,4 valores no teste de avaliação de conhecimentos e nota final igual ou superior a 9,5 valores. O exame final tem estrutura semelhante ao teste de avaliação de conhecimentos (metade da ponderação para a parte escrita do exame e a restante metade para a parte prática). O aluno tem aproveitamento com classificação igual ou superior a 9,5 valores. No caso de reprovação, o aluno tem acesso ao exame final de recurso, com estrutura semelhante ao exame final.
6 6. Bibliografia Indicam-se alguns livros com conteúdos leccionados na disciplina, a maioria deles existentes na biblioteca da Universidade do Algarve e fazendo referência à utilização do SPSS: Antonius, R. (2003). Interpreting quantitative data with SPSS. London: Sage Publications. Babbie, E. e Halley, F. (1995). Adventures in social research: data analysis using SPSS for Windows. Thousand Oaks: Pine Forge Press. Bryman, A. e Cramer, D. (1993). Análise de dados em Ciências Sociais: introdução às técnicas usando o SPSS. Lisboa: Celta Editora. Field, A. (2000). Discovering statistics using SPSS for Windows. London: Sage Publications. George, D. e Mallery, P. (1999). SPSS for Windows step by step: a simple guide and reference. Boston: Allyn and Bacon. Healey, J. F., Babbie, E. e Halley, F. (1997). Exploring social issues. Using SPSS for Windows. Thousand Oaks: Pine Forge Press. Kerr, A. W., Hall, H. K. e Kozub, S. A. (2002). Doing statistics with SPSS. London: Sage Publications. Kinnear, P. R. e Gray, C. D. (1994). SPSS for Windows made simple. Hove: Lawrence Erlbaum Associates. Maroco, J. (2003). Análise estatística com utilização do SPSS. Lisboa: Edições Sílabo. Peers, I. S. (1996). Statistical analysis for education and psychology researchers. London: The Farmer Press. Pereira, A. (1999). Guia prático de utilização do SPSS: análise de dados para Ciências Sociais e Psicologia. Lisboa: Edições Sílabo. Pestana, M. H. e Gageiro, J. N. (1998). Análise de dados para ciências sociais: a complementaridade do SPSS. Lisboa: Edições Sílabo. SPSS Marketing Department (1999). SPSS Base 10.0. Applications Guide. Chicago (manuais do SPSS).
7 7. Contactos e atendimento Luís Faísca Gabinete 2.53 (edifício 1, FCHS). Telefone: 289800900 (ext. 7659). E-mail: lfaisca@ualg.pt. Horário de atendimento: segunda-feira: 10:30 11:30. Luís Janeiro Gabinete 2.51 (edifício 1, FCHS). Telefone: 289800900 (ext. 7231). E-mail: ljaneiro@ualg.pt. Horário de atendimento: quarta-feira, 08:30-12:30.