Estatística

Código:

114

Sigla:

114

Ocorrência: 2016/2017 - 2S

Ativa?	Sim
Curso/CE Responsável:	Ciências do Desporto

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
LCD	283	Licenciatura em Ciências do Desporto (2011/2012)	1	-	5	45	135

Língua de trabalho

Português

Objetivos

A disciplina de Estatística Aplicada, situada no 1º ano do curso, cumpre uma função fundamental na formação inicial dos alunos – permitir uma utilização esclarecida de informação quantitativa obtida nos mais variados contextos escolares e profissionais. O conhecimento nesta UC compreende as grandes matérias da Estatística Descritiva e Inferencial que serão abordadas em função do número de aulas.

Resultados de aprendizagem e competências

1. Entender e integrar a importância da Estatística na investigação realizada nas Ciências do Desporto.
2. Saber formular questões de natureza substantiva e traduzi-las em termos Estatísticos.
3. Saber calcular e interpretar dados de diferentes naturezas (univariada e bivariada) a partir de procedimentos simples da Estatística Descritiva.
4. Saber formular hipóteses em termos Estatísticos, testa-las e interpretar adequadamente os resultados.
5. Manusear, com relativa autonomia, os programas Excel e SPSS, conhecer os comandos fundamentais dos distintos procedimentos estatísticos e interpretar adequadamente os outputs.
6. Saber extrair informação importante dos outputs dos programas Excel e SPSS e dos cálculos manuais acerca dos diferentes conteúdos ministrados nas aulas, tentando integrá-los num texto de natureza científica.

Modo de trabalho

Presencial

Programa

1. Apresentação da disciplina, objetivos, estrutura das aulas, processo de avaliação e material de apoio. Apresentação, interpretação e significado dos diferentes tópicos da matéria. Escalas de medida e procedimentos estatísticos adequados. A necessidade de organização da informação. Séries de frequências simples. Frequência absoluta, relativa e acumulada. Modos de representação gráfica.

2. Séries agrupadas em classes. Frequência absoluta, relativa e acumulada. Modos de representação gráfica. Formato das distribuições relativamente à normal. Descrição numérica dos dados. Medidas de tendência central: média, mediana e moda. O problema da escolha da medida de tendência central.

3. Descrição numérica dos dados. Medidas de dispersão: amplitude total, variância e desvio-padrão. Conceito de soma de quadrados. Interpretação do desvio-padrão e noção de magnitude de efeito. Medidas de ordem: quartis e percentis. O diagrama de extremos e quartis (caixa-de-bigodes). Importância e interpretação. Cálculo de quartis, decis e percentis, bem como sua interpretação.

4. A distribuição normal. Introdução, breve percurso histórico e sua importância. Características da distribuição normal. A normal reduzida e o conceito de valores padronizados: scores z e t. Aplicações ao estudo de perfis e resolução de problemas.

5. A noção de correlação linear simples. Representação gráfica de duas variáveis. A noção de covariância e sua interpretação. Processo de cálculo da correlação linear simples (r) e sua interpretação. Pressupostos e cuidado interpretativo do r. Introdução à ideia de regressão linear simples. Interpretação dos coeficientes de regressão. O problema da previsão e a sua precisão (erro-padrão de estimativa). Regressão e soma de quadrados (interpretação de r²).

6. Introdução ao problema das distribuições amostrais. O modelo da amostragem aleatória. Distribuição amostral das médias e o teorema do limite central. Uso da estatística z e cálculo de probabilidades de ocorrência de médias amostrais. Tipos de amostragem e a importância da sua dimensão.

7. Introdução ao problema dos testes de hipóteses. Hipótese nula e alternativa. O teste estatístico z, o conceito de valor de prova (p) e de nível de significância (a). Significado estatístico e importância do resultado.

8. Introdução ao assunto da diferença de médias. Teste de hipóteses e distribuição amostral da diferença de médias. Processos de cálculo da estatística t e significado dos resultados. Interpretação substantiva com base no w² e magnitude de efeito. Exemplos práticos.

9. Introdução ao assunto da média das diferenças. Teste de hipóteses e distribuição amostral da média das diferenças. Processos de cálculo da estatística t e significado dos resultados. Interpretação substantiva a partir da % de ALT. Exemplos práticos.

10. Introdução ao teste de hipóteses para a diferença de 3 ou mais médias. O exemplo da ANOVA I. Teste F e seu significado. Testes a posteriori (post hoc). O teste HSD de Tukey. Exemplos práticos e interpretação de resultados.

11. Introdução às estatísticas não paramétricas a partir de exemplos concretos. Tabelas de frequências e o teste de Qui-quadrado. Os testes de Mann-Whitney e de Wilcoxon.

Bibliografia Obrigatória

Vincent William J.; Statistics in kinesiology. ISBN: 0-7360-0148-4
Pestana MH, Gageiro JN; Análise de Dados para Ciências Sociais. A Complementaridade do SPSS, Edições Sílabo
Minimum EW, Clarke RC, Coladarci T; Elements of Statistical Reasoning, John Wiley & Sons, Inc

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Recorreremos, essencialmente, às estratégias seguintes: (1) nas aulas teóricas é apresentada a essência de cada assunto, com problemas resolvidos que permitem o seu melhor esclarecimento; mais, cada uma contém uma lista de problemas a resolver; (2) as aulas práticas retomarão aspetos nucleares de cada assunto teórico, bem como a resolução de problemas manualmente, nos softwares EXCEL e SPSS; (3) cada estudante deverá apresentar, em cada uma das aulas, a solução de um problema; é esperado que exponha todo o seu raciocínio e processo de cálculo à respetiva turma, a que se ligará uma resolução efectuada no EXCEL ou no SPSS. Estes problemas serão sugeridos pelos Professores das aulas práticas.

O grande propósito desta abordagem é desenvolver a autonomia dos estudantes na resolução de problemas a que se adiciona a sua exposição oral.

Chamamos a atenção dos estudantes para o seguinte aspeto que consideramos muito relevante: cada professor das aulas práticas colocará no site da unidade curricular (SIGARRA) um ou mais ficheiros de dados que serão utilizados durante as aulas, bem como a listagem das variáveis. Daqui o convite a um treino mais intenso e variado. Relembramos que é da máxima importância ter sempre em mente o 2º objetivo do programa. Do mesmo modo, sempre que necessário, dirigiremos os estudantes para a leitura de artigos científicos relevantes produzidos por colegas da FADE-UP no contexto dos seus projetos de pesquisa. Mais, associamos a cada capítulo da matéria uma amostra de sites onde podem visualizar os conteúdos abordados.

Os materiais que os docentes colocarão à disposição dos estudantes é tão-somente uma espécie de auxiliar de estudo. Não substituem, de modo nenhum, o valor explicativo das matérias contidas nos livros que sugerimos. Em cada aula é referido um estudo guiado de diferentes capítulos dos “manuais” referenciados.

Tipo de avaliação

Avaliação por exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Exame	70,00
Trabalho laboratorial	30,00
Total:	100,00

Obtenção de frequência

Para acederem ao exame final, os estudantes terão que preencher os seguintes critérios:
i) presença em pelo menos 75% das aulas teóricas e práticas lecionadas;
ii) avaliação positiva na componente prática.

Fórmula de cálculo da classificação final

Nos alunos ordinários, a NF é assim constituída: exame final com uma valoração de 70% e as aulas práticas com 30%. A NF resulta da seguinte fórmula:

NF=[7*(nota do exame final)+2*(nota das tarefas práticas)+0.5*(assiduidade)+0.5*(interesse)]/10.

 

Provas e trabalhos especiais

Tem dispensa de frequência às aulas teóricas e práticas o estudante que a tiver obtido, em um e em outro caso, no ano letivo anterior. Da mesma forma, o estudante que, no ano letivo anterior, tenha obtido classificação mínima de 47.5% (9,5 valores, numa escala de 0 a 20) na componente prática da UC está igualmente dispensado de o realizar no presente ano letivo, devendo apenas comparecer ao exame final ou exame de recurso. No caso de nova reprovação, o estudante cumprirá todos os requisitos da UC: assiduidade mínima às componentes teórica e prática, trabalho e exame final

Avaliação especial (TE, DA, ...)

Os estudantes que não assegurem a presença a, pelo menos, 75% das aulas teóricas e práticas lecionadas (e.g., trabalhadores-estudantes, atletas de alta competição) deverão contactar a responsável pela unidade curricular no prazo máximo de 15 dias após a lecionação da primeira aula para que seja possível definir um plano alternativo de avaliação à UC em decorrência do artigo 8, ponto 2, Diário da República, 2ª Série – nº 93 – 15 de maio de 2014.

Melhoria de classificação

A melhoria de nota decorre do cumprimento da legislação relativa à avaliação. Qualquer aluno que pretenda melhorar a sua nota poderá contar com o apoio dos docentes no sentido de optimizar os seus conhecimentos, sobretudo na redução das suas insuficiências em matérias onde tem mais dificuldade de entendimento e resolução de problemas.