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ISCTE-IUL  >  Ensino  >  MED , MPDRH

Estatística e Análise de Dados (1 º Sem 2019/2020)

Código: 00198
Acrónimo: 00198
Nível: 2º Ciclo
Estruturante: Não
Língua(s) de Ensino: Português
Língua(s) amigável(is):
Ser English-friendly ou qualquer outra língua-friendly, significa que a UC é leccionada numa língua mas que se pode verificar qualquer uma das seguintes condições:
1. Existem materiais de apoio em língua inglesa/outra língua;
2. Existem exercícios, testes e exames em língua inglesa/outra língua;
3. Existe a possibilidade de se apresentar trabalhos escritos ou orais em língua inglesa/outra língua.
1 6.0 0.0 h/sem 10.0 h/sem 10.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 1.0 h/sem 21.0 h/sem 129.0 h/sem 0.0 h/sem 150.0 h/sem
Em vigor desde o ano letivo 2018/2019
Pré-requisitos Não existem
Objectivos Pretende-se que os alunos, no final da unidade curricular, sejam capazes de aplicar a análise de dados a problemas concretos, em contextos das instituições em geral.
Programa 1. Introdução.
1.1 Tipo de variáveis.
1.2 Estatística descritiva:Principais medidas.
2. Introdução ao SPSS.
2.1 Edição, transformação e exploração dos dados.
2.2 Representações gráficas: barras, boxplot, perfis e histogramas.
3. Inferência estatística.
3.1 Distribuições de Bernoulli, binomial e normal.
3.2 Amostragem.
3.3 Intervalos de confiança: médias e proporções.
3.4 Distribuições amostrais: normal, t,  Qui-quadrado e F.
3.5 Testes paramétricos:
3.5.1 Pressupostos.
3.5.2 Testes de hipóteses.
3.5.3 Teste t para uma amostra.
3.5.4 Teste t para amostras emparelhadas.
3.5.5 Análise de variância.
3.5.6 Testes de comparação múltipla.
3.6 Testes não-paramétricos:
3.6.1 Testes do qui-quadrado.
3.6.2 Teste K-S.
3.6.3 Teste de Wilcoxon.
3.6.4 Teste de K-Wallis.
4. Tópicos sobre o Modelo de Regressão Linear Simples.
5. Modelo de regressão linear múltipla:
5.1 Pressupostos do modelo.
5.2 Estimação dos parâmetros, coeficiente de determinação, teste t e F, e previsão.
Processo de avaliação Opções de avaliação, periódica: teste (50%-nota mín.8) e trabalho de grupo (50%-nota mín.10) ou exame (100%). Serão aprovados aqueles que, após ponderação, tenham nota mínima de 10. Os alunos que não obtiverem avaliação positiva, ou que pretendam melhorar a nota, podem realizar o exame de 2ª época (100%). O exame de época de especial (100%), a realizar no final do 2º semestre, é destinada apenas a alunos que estejam abrangidos pelo Regime Especial de Avaliação. A nota mín. de passagem é 10.
Processo de ensino-aprendizagem O aluno deverá adquirir competências de análise, de pesquisa, de crítica, de comunicação escrita e oral, em conformidade com os objectivos definidos.
Serão utilizadas as seguintes metodologias de ensino-aprendizagem (ME):
Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de  referência.
Participativas, com resolução de exercícios.
Activas, teste e trabalho de grupo.
Experimentais, em laboratório, utilizando o Excel e SPSS.
Auto-estudo, tal como consta no Planeamento das Aulas.
Observações -
Bibliografia básica Maroco, J. (2010), Análise Estatística com utilização do SPSS 3ª ed., Lisboa: Sílabo.

Castro Pinto, J.C., Dias Curto, J.J. (2014), Estatística para Economia e Gestão, 3ª ed., Editora Sílabo, Lisboa.
Bibliografia complementar Laureano, R,M, (2013),Testes de Hipóteses com o SPSS, 2ª ed.,Editora Sílabo, Lisboa.

Pestana, M. H., E Gageiro, J. N. G. (2008), Análise de Dados para Ciências Sociais a complementaridade do SPSS, 5ª ed., Editora Sílabo, Lisboa.