Plano de Estudos

Análise de Dados Univariados 9002205

Contextos

ECTS

5.0 (para cálculo da média)

Objectivos

Dotar os alunos dos conhecimentos suficientes para que possam analisar e interpretar uma grande variedade de dados recorrendo a técnicas de análise univariada. Para a obtenção de aprovação na unidade nesta curricular os alunos terão que: 1) Compreender o conceito de teste de hipóteses paramétrico e serem capazes de o aplicar em situações reais. 2) Compreender o conceito de teste de hipóteses não paramétrico e distingui-lo do conceito de teste de hipóteses paramétrico. 3) Construir e analisar tabelas de contingência. 4) Testar a dependência/independência de variáveis nominais e ordinais. 5) Aplicar as ferramentas de análise de correspondência.

Programa

1. TESTES DE HIPÓTESES 1.1. Teste paramétrico à média populacional 1.2. Teste paramétrico à proporção populacional 1.3. Testes à Normalidade (teste Kolmogorov-Smirnov, teste Shapiro-Wilk) 1.4. Teste paramétrico à igualdade de duas médias (T Student) 1.4.1. Amostras independentes 1.4.2. Amostras emparelhadas 1.5. Teste paramétrico à igualdade de várias médias (Análise de Variância Simples - ANOVA) 1.6. Teste não paramétrico de comparação de dois grupos (Mann-Whitney) 1.7. Teste não paramétrico de comparação de vários grupos (Kruskal-Wallis) 2. ANÁLISE DE DADOS CATEGORIAIS 2.1. Tabelas de contingência 2.2. Teste de independência do Qui-quadrado 2.3. Teste Exacto de Fisher 2.4. Análise de Correspondência simples (ANACOR) 3. ANÁLISE DE CORRELAÇÃO E REGRESSÃO SIMPLES 3.1. Conceito de regressão 3.2. Pressupostos do modelo de regressão linear 3.3. Testes de validação 3.4. Previsão 3.5. Linearização de modelos não lineares

Método de Avaliação

Serão utilizados métodos de aprendizagem que envolvam os alunos na análise e aplicação de conceitos em contextos reais, resultando na aquisição de competências teóricas e metodológicas essenciais. O docente começará por resolver um exercício com os alunos, nos exercícios seguintes, o docente será moderador. Os temas serão abordados com auxílio do SPSS. A avaliação contínua é a modalidade adotada em Época Normal e decorre durante o período letivo, pressupondo o acompanhamento regular da atividade letiva por parte dos/as estudantes. A avaliação contínua desta Unidade Curricular integra dois elementos de avaliação escrita e individual (50% + 50%), calendarizados e realizados em sala de aula. Na Época de Recurso e na Época Especial a modalidade de avaliação é a avaliação final, que consiste num exame final, escrito, individual e presencial (100%).

Carga Horária

Bibliografia

Principal

• Análise de Dados para as Ciências Sociais - A complementaridade do SPSS: Pestana, M. H. & Gageiro, J. N. 2014 Pestana, M. H. & Gageiro, J. N. (2014). Análise de Dados para as Ciências Sociais - A complementaridade do SPSS. (6ª ed.). Edições Silabo.
• Análise Estatística com o SPSS Statistics: Marôco, J. 2021 Marôco, J. (2021) Análise Estatística com o SPSS Statistics. (8ª ed.). ReportNumber.
• Introdução à análise de dados: com recurso ao SPSS: Ramos Pinto, R. 2022 Ramos Pinto, R. (2022). Introdução à análise de dados: com recurso ao SPSS. (3ª ed.). Edições Sílabo.

Secundária

• Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics: Field, A. 2024 Field, A. (2024). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics (6th ed.). SAGE Publications Ltd.
• Estatística Aplicada: Reis, E., Melo, P., Andrade, R. & Calapez, T. 2016 Reis, E., Melo, P., Andrade, R. & Calapez, T. (2016). Estatística Aplicada. (5ª ed., Vol. 2). Edições Sílabo.
• Multivariate Data Analysis: Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. & Anderson, R. E. 2018 Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. & Anderson, R. E. (2018). Multivariate Data Analysis. (8th ed.). Cengage Learning EMEA.

Disciplinas de Execução

2015/2016 - 2 Semestre

2016/2017 - 2 Semestre

2017/2018 - 2 Semestre

2018/2019 - 2 Semestre

2019/2020 - 2 Semestre