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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.
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6.0
0.0 h/sem
20.0 h/sem
6.0 h/sem
0.0 h/sem
0.0 h/sem
0.0 h/sem
1.0 h/sem
27.0 h/sem
123.0 h/sem
0.0 h/sem
150.0 h/sem
Em vigor desde o ano letivo
2018/2019
Pré-requisitos
Não se aplica
Objectivos
Esta unidade curricular tem por objetivo apresentar métodos de análise de dados que permitam descrever e testar relações entre duas ou mais variáveis, privilegiadamente relações de dependência. Dada a inserção da UC em cursos de mestrado pretende-se assim desenvolver conhecimentos e competências nos alunos com vista à operacionalização de modelos de análise similares aos que podem ter de trabalhar, designadamente, na sua dissertação de mestrado. O desenvolvimento dos diferentes métodos contempla também uma vertente mais aplicacional, construindo-se, para o efeito, exemplos de pesquisa com apoio de um software de estatística (SPSS).
Programa
1.Sistematização de um glossário de estatística 2.Modelação para comparação de grupos 2.1.Comparação entre dois grupos 2.2.Comparação entre k grupos 2.3.Operacionalização com software de estatística 2.4.Apresentação de resultados em tese/artigo 3.Validação da relação entre pares de variáveis 3.1.Variáveis categorizadas 3.2.Variáveis ordinais e quantitativas 3.3.Variáveis quantitativas 3.4.Operacionalização com software de estatística 3.5.Apresentação de resultados em tese/artigo 4.Modelação de relações de tipo linear 4.1.Modelo de regressão linear simples 4.2.Modelo de regressão linear múltipla 4.3.Operacionalização com software de estatística 4.4.Reportar resultados em tese/artigo
Processo de avaliação
A avaliação periódica inclui: 1. Exercício individual - 65% 2. Trabalho de grupo(com utilização do software de estatística)- 35%;
Com: - Nota mínima no exercício: 8,0 valores - Nota mínima no trabalho de grupo: 10,0 valores
A avaliação por exame resulta da ponderação de duas componentes com as mesmas características das da avaliação periódica.
Processo de ensino-aprendizagem
O estudo individual, tendo por base a bibliografia sugerida, será orientado e apoiado em: - Aulas teórico-práticas mais centradas na apresentação e desenvolvimento dos métodos e na apresentação e discussão de aplicações; - Aulas laboratoriais destinadas à aplicação dos diferentes métodos, recorrendo ao software de estatística (SPSS) e, ainda, à apresentação de resultados numa tese/artigo científico; Há sessões tutoriais para esclarecimento de dúvidas e acompanhamento dos trabalhos.
Observações
Bibliografia básica
Bryman, A. e Cramer, D. (2003), Análise de dados em Ciências Sociais, Introdução às Técnicas Utilizando o SPSS para Windows, Oeiras, Celta Editora, 3ª ed. Maroco, J. (2014). Análise Estatística com o SPSS Statistics, Pero Pinheiro, ReportNumber., 6ed. Maroco, J. e Bispo, R. (2003). Estatística aplicada às ciências sociais e humanas, Lisboa, Climepsi Editores.
Bibliografia complementar
Tabachnick, B. e Fidell, L. (2006). Using Multivariate Statistics, USA, Person International Edition, 5ª ed.
