Métodos de Ensino
As aulas com exposição teórica da matéria, mas acompanhadas de exemplos práticos para que haja uma melhor compreensão desta. Resolução de exercícios práticos feita utilizando o SPSS tornando possível a aplicação da matéria lecionada a casos reais.
É fornecido aos alunos um suporte teórico, por forma a que possam acompanhar os assuntos lecionados.
Esclarecimento de dúvidas feito em horário previsto.
As aulas poderão ter uma percentagem até um máximo de 70% em ensino online.
A avaliação de conhecimentos contínua com base em dois momentos de avaliação. A nota final da avaliação contínua é a média ponderada dos dois momentos de avaliação, sendo que o peso de cada teste é de 6 para o 1º teste e de 14 para o 2º teste. O aluno só poderá realizar o 2º teste caso tenha obtido a nota mínima de 7,5 valores (de 0 a 20 valores) no 1º teste. A aprovação na disciplina é obtida com uma classificação mínima de 10 valores.
Cumprir-se-á o previsto no R. A. no que concerne ao acesso às Épocas de Exame.
Resultados de Aprendizagem
O aluno deve adquirir aptidões para compreender as condições subjacentes à aplicabilidade dos modelos teóricos utilizados para a análise estatística, bem como analisar e interpretar os resultados obtidos. Os alunos deverão ainda conseguir utilizar a aplicação informática SPSS na resolução de problemas envolvendo os conceitos desenvolvidos na unidade curricular.
O aluno deve adquirir as competências fundamentais para a realização de estudos de análise quantitativa de dados e para a apreciação crítica e interpretação adequada dos resultados de um estudo inferencial.
Programa
Capítulo 1:Estatística Descritiva
1.Conceitos gerais
população, amostra e indivíduos
tipos de medida
tipos de estatísticas
2.Estatística Descritiva
quadros de frequências
representação gráfica
medidas de localização, dispersão, assimetria e achatamento
3.Introdução ao SPSS
Capítulo 2:Testes de hipóteses
Hipóteses estatísticas
Erros de classificação e níveis de significância
Testes com distribuição normal
Tipo de testes
Capitulo3: Estratégias estatísticas de tratamento dos dados
Capítulo4: testes paramétricos
Requisitos para a utilização de testes paramétricos
Critérios de escolha
Teste para a média populacional: teste t-student
Comparação de duas médias populacionais: teste t-student
amostras independentes
amostras emparelhadas
Comparação de médias de mais de duas populações:ANOVA
Correlação/Regressão
Capítulo5:Testes não-paramétricos
amostras emparelhadas:Friedman, Wilcoxon, McNemar
amostras independentes:U de Mann-Whitney, H de Kruskal-Wwallis
Medidas de associação e simetria
Estágio(s)
NAO
Bibliografia
A. Gouveia de Oliveira (2009). Bioestatística, Epidemiologia e Investigação – teoria e aplicações, Lidel.
Cecília Moura Silva (1994). Estatística aplicada à psicologia e ciências sociais, McGraw-Hill.
Francisco Mercês de Mello, Rita Cabral Guimarães (2015). Métodos Estatísticos para o Ensino e a Investigação nas Ciências da Saúde, Edições Sílabo.
Gilda Cunha, Mª do Rosário Martins, Ricardo Sousa, Filipa Ferraz de Oliveira.(2007). Estatística aplicada às ciências e tecnologias da saúde, Lidel.
Joaquim Pinto Coelho, Inês Legatheaux Martins, Luísa Margarida Cunha (2008), Inferência Estatística – Com utilização do SPSS e G*power, Edições Sílabo.
João Maroco (2003). Análise estatística com utilização do SPSS, Edições Sílabo.
Pedro Marques Vidal (2005). Estatística prática para as ciências da saúde, Lidel.