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Métodos de Análise de Dados (1 º Sem 2019/2020)

Código: 01312
Acrónimo: 01312
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 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.