Plano de Estudos
Análise de Dados I 9990204
Contextos
Groupo: 7_Plano 2020/2021 > 2º Ciclo > Parte Escolar > Ramos > Administração Autárquica > Optativas > 1º Ano > 673_Opção II - MPA (Plano 2020/2021)
Groupo: 7_Plano 2020/2021 > 2º Ciclo > Parte Escolar > Ramos > Administração da Justiça > Optativas > 1º Ano > 673_Opção II - MPA (Plano 2020/2021)
Groupo: 7_Plano 2020/2021 > 2º Ciclo > Parte Escolar > Ramos > Administração Pública > Optativas > 1º Ano > 673_Opção II - MPA (Plano 2020/2021)
Groupo: 7_Plano 2020/2021 > 2º Ciclo > Parte Escolar > Ramos > Administração da Saúde > Optativas > 1º Ano > 673_Opção II - MPA (Plano 2020/2021)
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 os principais métodos de amostragem, de estimação paramétrica e de cálculo de dimensão de amostras. 2) Compreender o conceito de teste de hipóteses paramétrico e serem capazes de o aplicar em situações reais. 3) Compreender o conceito de teste de hipóteses não paramétrico e distingui-lo do conceito de teste de hipóteses paramétrico. 4) Construir e analisar tabelas de contingência. 5) Testar a dependência/independência de variáveis nominais e ordinais. 6) Aplicar as ferramentas de análise de correspondência. 7) Avaliar a correlação entre variáveis quantitativas. 8) Compreender os conceitos básico do método de regressão linear simples.
Programa
1. AMOSTRAGEM: 1.1. Aleatoriedade vs Representatividade 1.2. Amostragem aleatória e não aleatória 2. ESTIMAÇÃO PARAMÉTRICA 2.1. Estimação pontual e por intervalos 2.2. Dimensão da amostra 3. TESTES DE HIPÓTESES 3.1. Testes à Normalidade (Kolmogorov-Smirnov; Shapiro-Wilk) 3.2. Teste paramétrico à média populacional e teste à proporção populacional 3.3. Teste paramétrico à igualdade de duas médias (T Student): amostras independentes; emparelhadas. 3.4. Teste paramétrico à igualdade de várias médias (Análise de Variância Simples - ANOVA) 3.5. Teste não paramétrico de comparação de dois grupos (Mann-Whitney) e de vários grupos (Kruskal-Wallis) 4. ANÁLISE DE DADOS CATEGORIAIS 4.1. Teste de independência do Qui-quadrado e Teste Exacto de Fisher 4.2. Análise de Correspondência simples (ANACOR) 5. ANÁLISE DE CORRELAÇÃO E REGRESSÃO SIMPLES 5.1. Correlação 5.2. Regressão linear simples: pressupostos; avaliação; previsão 5.3. 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 consiste num exame final, escrito, individual e presencial (100%).
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 69.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- Análise de dados para as ciências sociais a complementaridade do SPSS: Pestana, M., & Gageiro, J. 2014 Pestana, M., & Gageiro, J. (2014). Análise de dados para as ciências sociais a complementaridade do SPSS (6ª ed.). Edições Sílabo.
- 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: Pinto, R. 2022 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., Black, W., Babin, B., & Anderson, R. 2018 Hair, J., Black, W., Babin, B., & Anderson, R. (2018). Multivariate data analysis (8ª ed.). Cengage Learning EMEA.