1 Estatística I 1. Resumo descritivo 1.1. Elementos básicos Unidade Curricular Estatística I Área Científica Ano / Semestre ECTS Horas de Contacto Professores responsáveis: 1.2. Síntese descritiva Estatística 1º ano / 2º semestre 5 (tempo total de trabalho: 28h *5 = 140 horas, 50% em contacto com os docentes) 70 = 15 * 1 Teóricas (T) + 15 * 3 Teórico-práticas (TP) + 10 * 1 Orientações tutoriais (OT) Luís Faísca (T) Alexandra Gomes (TP + OT) Nuno Rodrigues (TP) Para além de contribuir para a formação científica geral dos estudantes do curso de Psicologia, esta unidade curricular pretende sensibilizá-los para a importância da Estatística em ciências do comportamento e instruí-los nos conceitos básicos e princípios gerais da Teoria das Probabilidades e da Estatística. Procura ainda dotar os estudantes de competências necessárias a uma correcta utilização de metodologias estatísticas para descrição e análise de dados quantitativos. Pretende-se que os alunos sejam capazes de avaliar as características métricas de variáveis a analisar, de formular em termos estatísticos a pergunta que querem ver respondida, de seleccionar e aplicar a técnica estatística adequada à pergunta formulada, de interpretar os resultado deste modo obtidos e reformular a análise sempre que tal seja necessário. Pretende-se ainda que sejam capazes de uma compreensão crítica de resultados estatísticos publicados na literatura especializada. Os conteúdos programáticos a abordar incluem a estatística descritiva (métodos para descrição de amostras), rudimentos de teoria das probabilidades (incluindo a distribuição normal) e uma introdução aos conceitos da estatística indutiva (que será desenvolvida em Estatística II). 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 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 2. Competências a desenvolver 2.1. Competências instrumentais Ao concluir a unidade curricular, o estudante deverá aplicar correctamente as técnicas estatísticas leccionadas, interpretar os resultados dessa aplicação e expôlos de forma compreensível a terceiros. Nomeadamente, deverá: a) avaliar as características métricas de variáveis a analisar; b) seleccionar e aplicar as técnicas descritivas (estatísticas descritivas, gráficos e tabelas) em função da pergunta que quer ver respondida; c) dominar o conceito de probabilidade e recorrer à distribuição de Gauss para calcular probabilidades, percentis e notas padronizadas; d) utilizar conhecimentos básicos de estatística indutiva para estimar parâmetros populacionais desconhecidos (intervalos de confiança) e realizar testes de hipóteses simples; e) utilizar criteriosamente software estatístico específico; f) interpretar os resultados obtidos; g) 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 (auto e hetero-crítico) face à utilização de métodos estatísticos simples; b) capacidades comunicacionais (expressão técnica, oral e escrita, relativa a tópicos de análise estatística); c) trabalho em grupo. 2.3. Competências sistémicas Com as actividades desenvolvidas nesta unidade curricular, pretende-se que o aluno se sinta motivado para o auto-aperfeiçoamento e para aplicar os conhecimento adquiridos em novas situações. a) utilizar os conhecimentos adquiridos em novas situações académicas e extraescolares; b) competências de trabalho autónomo; c) motivação para a procura de níveis elevados de exigência e rigor no processamento de informação quantitativa d) motivação para o auto-aperfeiçoamento.
3 3. Conteúdos programáticos 1. Introdução 1.1. História da Estatística e seus objectivos. 1.2. Estatística, Probabilidades e Psicologia domínios de aplicação. 2. O problema da medição em Psicologia: 2.1. Representar variáveis psicológicas através de números: tipos de variáveis e tipos de escalas de medição. 2.2. Procedimentos na apresentação de medições: arredondamentos e algarismos significativos. 2.3. O rigor na medição: validade, sensibilidade e precisão das medidas. 3. Procedimentos básicos para utilização do software SPSS. 3.1. Organização de bases de dados. 3.2. Cálculo e recodificação de variáveis (menu transform). 3.3. Processos de selecção e manipulação de dados (menu data). 4. Estatística Descritiva Univariada. 4.1. Estatística descritiva de dados nominais e dados quantitaivos. Distribuições de frequência. Agrupamento em classes. 4.2. Principais características que descrevem uma distribuição univariada: localização, dispersão, assimetria e achatamento. 4.3. Métodos aritméticos para descrição de amostras (média, mediana, moda, quartis, percentis, desvio-padrão, variância, coeficientes de assimetria e de curtose). 4.4. Métodos gráficos para descrição de amostras. 5. Distribuições e probabildiades 5.1. A distribuição normal e as suas propriedades. A distribuição normal padronizada. 5.2. Aplicações da distribuição normal em Psicologia: normas de instrumentos psicométricos e pontuações padronizadas (pontuações z, pontuações t, pontuações percentílicas). 5.3. Teoria da probabilidade abordagem clássica para acontecimentos discretos. A interpretação probabilística da distribuição normal. 6. Alguns conceitos de Estatística Indutiva 6.1. População e amostras. 6.2. Distribuição de amostragem de uma estatística amostral. 6.3. Estimação de parâmetros intervalos de confiança para o valor médio e para a proporção. 6.4. Testes de hipóteses sobre de parâmetros conceitos e aplicação ao caso univariado. 6.5. Testes de conformidade sobre valores médios. 7. Estatística Descritiva Bivariada. 7.1. Análise conjunta de duas variáveis nominais (métodos descritivos bivariados). Distribuições conjuntas, marginais e condicionadas. Coeficientes de associação entre variáveis nominais (odds ratio). Teste do qui-quadrado. 7.2. Análise conjunta de duas variáveis quantitivas. Coeficientes de correlação. Teste de significância do coeficiente de correlação. 7.2. Análise conjunta de uma variável nominal e uma variável quantitativa. Coeficientes de correlação. Teste de significância de diferenças entre médias.
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. 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. Clegg, F. (1995). Estatística para todos. Lisboa: Gradiva. 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. Robalo, A. (1993) Estatística. Exercícios. Vol. 1 e 2. Lisboa: Edições Sílabo (livros de exercícios). SPSS Marketing Department (1999). SPSS Base 10.0. Applications Guide. Chicago (manuais do SPSS).
6 6. Avaliação Esta unidade curricular segue o regime de Avaliação distribuída com exame final, em que o aluno será avaliado por três componentes avaliativos: a) Teste de avaliação de conhecimentos (60%), a realizar no final do semestre; este teste inclui uma parte escrita (35%) e uma parte a realizar em computador, com utilização do SPSS (25%). Os testes decorrerão durante a última semana de aulas (15-19 de Junho de 2009, durante a aula teórica e as aulas teórico-práticas). b) Participação nas tarefas desenvolvidas nas aulas teórico-práticas (10%); os alunos com estatuto de Estudante Trabalhador, que não possam frequentar as aulas teórico-práticas, deverão entregar as fichas de exercícios correspondentes para serem avaliados nesta componente. c) Trabalho de grupo (30%) - apresentação escrita de um trabalho, com eventual discussão com o professor (grupos de 4 elementos). 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 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, envolvendo uma parte escrita e uma parte computacional. 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. 7. Contactos e atendimento Luís Faísca Gabinete 2.53 (edifício 1, FCHS). Telefone: 289800900 (ext. 7660 ou 7659). E- mail: lfaisca@ualg.pt. Horário de atendimento: segundas-feiras (14:00 15:00) Alexandra Gomes Gabinete 2.52a (edifício 1, FCHS). Telefone: 289800900 (ext. 7266). E-mail: asgomes@ualg.pt. Horário de atendimento: sextas-feiras (9:00 12:00). Nuno Rodrigues Gabinete a indicar (edifício 1, FCHS). Telefone: 289800900 (ext. --). E-mail: nmrodrigues@ualg.pt. Horário de atendimento: terças-feiras (10:30 12:00).