Conhecimentos de Base Recomendados
é bastante facilitador que o estudante seja detentor da matéria dada em metodologias de investigação
Métodos de Ensino
Expositivo e demonstrativo
Resultados de Aprendizagem
Adequar as estatísticas adequadas às situações e variáveis e não o contrário
Formular problemas e hipóteses de inferência estatística
recolher dados com base nos modelos de analise formulados
analisar e Interpretar resultados
Resolver e interpretar resultados de análise estatística no contexto da investigação em saúde
Valorizar a metodologia estatística enquanto ferramenta de análise na investigação em saúde
Programa
Estatistica Univariada (2 horas)
Estatística bivariada (2 horas)
Análise Exploratória Multivariada (3 horas)
Análise Fatorial exploratória: Análises de Componentes Principais (3 horas)
Métodos de Fiabilidade e de Validade das Medidas (3 horas)
Grupos Emparelhados/ Relacionados (2 horas)
Análises de Variâncias para medidas repetidas (2 horas)
Modelação Estatística (2 horas)
Princípios para aplicação de uma Análise Regressão (3 horas)
Análise de Regressão Linear Simples (2 horas)
Docente(s) responsável(eis)
João Paulo de FigueiredoMétodos de Avaliação
Avaliação: trabalho que teste um modelo de analise e por isso implique a recolha de dados (com recurso aos formulários google, por exemplo) e respetiva analise estatística.
Avaliação: trabalho que teste um modelo de analise e por isso implique a recolha de dados (com recurso aos formulários google, por exemplo) e respetiva analise estatística, cuja classificação obtida seja, no mínimo, de 10 valores, na escala de 1 a 20
Os conhecimentos adquiridos serão avaliados através de trabalho que teste um modelo de analise e por isso implique a recolha de dados (com recurso aos formulários google, por exemplo) e respetiva analise estatística tanto em avaliação contínua como em exame (100%).
Software utilizado em aula, sendo necessário ter conhecimento do mesmo para que se possa fazer o trabalho
- Processador de texto Microsoft Word;
- Folha de cálculo Microsoft Excel;
- Mendeley;
- SPSS;
-power point
- Navegador Internet
Para além disso a docente também usará - Software anti-plágio e se for detectado plagio ou autoplagio, o estudante terá nota Zero.
Estágio(s)
NAO
Bibliografia
Bryman, A and Cramer, D. (2011). Quantitative data analysis with IBM SPSS Statistics 17, 18 and 19: A guide for social scientists, Psychology Press.
Marôco, J. (2011). Analise estatística com o SPSS Statistics (5th ed., p. 1005). Pero Pinheiro: ReportNumber. Disponível em www.reportnumber.pt/ae. .
Pestana, M. H., & Gageiro, J. N. (2005). Análise de dados para ciências sociais: A complementaridade do SPSS (4th ed.). Lisboa: Edições Sílabo.
The Pennsylvania State University. Lesson 5: Regression Shrinkage Methods. https://onlinecourses.science.psu.edu/stat857/node/137.