Plano de Estudos
Análise de Dados 9991208
Contextos
Groupo: 2_Plano 2016/2017 > 2º Ciclo > Parte Escolar > Tronco Comum
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. Testes paramétricos 1.1.1. Teste de hipóteses à média e proporção populacional 1.2. Testes não paramétricos 1.2.1. Teste de Normalidade (Kolmogorov-Smirnov com a correcção de Lilliefors). 1.2.2. Teste de Shapiro-Wilk. 1.3. Testes paramétricos (cont) 1.3.1. Teste de hipóteses para a igualdade de duas médias 1.3.1.1. Amostras independentes 1.3.1.2. Amostras emparelhadas 1.3.2. Comparação de várias médias 1.3.2.1. Análise de Variância Simples 1.3.2.2. Teste de Kruskal-Wallis 1.3.2.3. Teste de Mann-Whitney 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) 2.5. Análise de Correspondência Múltipla 3. Análise da 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
Nas aulas será adotada uma abordagem teórico práticas. 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 sempre por resolver um exercício conjuntamente com os alunos, nos exercícios seguintes, o docente terá apenas o papel de moderador. Sempre que possível os temas serão abordados com auxílio do SPSS. A avaliação consistirá na realização de um trabalho final escrito (70%) e respetiva apresentação oral pública do mesmo (30%), a desenvolver por cada aluno individualmente.
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 69.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- Exercícios de estatística aplicada: Reis, E., Melo, P., Andrade, R., & Calapez, T. 2014 Reis, E., Melo, P., Andrade, R., & Calapez, T. (2014). Exercícios de estatística aplicada (2ª ed.). (Vol. 2). Edições Sílabo.
- 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: Maroco, J. 2021 Maroco, J. (2021). Análise Estatística com o SPSS Statistics (8ª ed.). Edições Sílabo.
- Multivariate analysis techniques in social science research: Tacq, J. 1997 Tacq, J. (1997). Multivariate analysis techniques in social science research. SAGE Publications.
- 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.
- Introdução à análise de dados com recurso ao SPSS: Pinto, R. 2012 Pinto, R. (2012). Introdução à análise de dados com recurso ao SPSS (2ª ed.). 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.