Bioestatística

Código:

CN11002

Sigla:

BIOEST

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Ciências Físicas

Ocorrência: 2020/2021 - 1S

Ativa?	Sim
Curso/CE Responsável:	Licenciatura em Ciências da Nutrição

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
CNUP	125	Plano oficial	1	-	3	42	81

Língua de trabalho

Português - Suitable for English-speaking students

Objetivos

No final do semestre, o aluno deverá ter noção da importância da estatística na investigação científica. Esta disciplina pretende motivar os alunos a fazerem uma análise crítica dos estudos estatísticos que encontrem ou que realizem.
Para tal, os alunos deverão ter a noção de população e de amostra e ser capazes de distinguir os diferentes tipos de variáveis aleatórias.
No estudo de dados deverão ser capazes de calcular médias, medianas, modas, percentis, quartis, variâncias, desvios padrão e coeficientes de simetria e achatamento, quer os dados estejam apresentados sob a forma de séries estatísticas ou em conjuntos de dados agrupados por classes. Deverão ser capazes de apresentar e compreender dados em tabelas ou gráficos.
Os alunos deverão conseguir avaliar a relação entre pares de variáveis, em particular, deverão saber interpretar os coeficientes de correlação de Pearson e de Spearman, os valores do k de Cohen e da razão de possibilidades. Deverão compreender o conceito de teste de hipóteses e saber interpretar alguns testes comuns.
Será necessário que os alunos sejam capazes de realizar cálculos elementares de probabilidades, distinguir acontecimentos independentes de acontecimentos exclusivos e compreensão da definição de probabilidade condicionada. Será importante que distingam probabilidade de razão de possibilidades.
Os alunos deverão conseguir interpretar função de probabilidade, função densidade de probabilidade e função de distribuição de probabilidade e deverão ser capazes de calcular valores esperados e variâncias.

Resultados de aprendizagem e competências

Reconhecimento da importância da estatística na investigação científica.

Capacidade de análise crítica de estudos estatísticos.

Aquisição da noção de população e de amostra.

Capacidade de distinção dos diferentes tipos de variáveis aleatórias.

Cálculo de médias, medianas, modas, percentis, quartis, variâncias, desvios padrão e coeficientes de simetria e achatamento.

Apresentação e compreensão de dados em tabelas ou gráficos.

Capacidade de avaliar a relação entre pares de variáveis (interpretação de odds ratios, capa de Cohen, coeficientes de correlação de Pearson e de Spearman e compreensão do conceito de teste de hipóteses).

Realização de cálculos elementares de probabilidades, distinção entre acontecimentos independentes e acontecimentos exclusivos, compreensão da definição de probabilidade condicionada e distinção entre probabilidade e razão de possibilidades.

Interpretação de função de probabilidade, função densidade de probabilidade e função de distribuição de probabilidade.

Cálculo de valores esperados e variâncias.

Modo de trabalho

Presencial

Pré-requisitos (conhecimentos prévios) e co-requisitos (conhecimentos simultâneos)

É esperado que os estudantes tenham os seguintes conhecimentos prévios:
- Cálculo de medidas de estatística descritiva (nomeadamente frequências, média, mediana, moda e desvio padrão).
- Definição clássica de probabilidade e cálculo combinatório (combinações e arranjos com e sem repetição).

Programa

1 Variável aleatória:
a) Noções de variável aleatória, de população e de amostra;
b) Amostragem aleatória simples;
c) Tipos de escala de medida de variáveis aleatórias:
- Qualitativa: nominal ou ordinal;
- Quantitativa: intervalar, de razão, discreta e contínua.
2 Estatística descritiva:
a) Séries estatísticas e dados agrupados;
b) Conversão de séries estatísticas em dados agrupados por classes – fórmula de Sturges;
c) Tabelas de frequência absoluta, frequência relativa, frequência absoluta acumulada, frequência relativa acumulada densidade de frequência absoluta e densidade de frequência relativa;
d) Representações gráficas dos dados: diagrama de caule e folha (stem and leaf), diagrama de extremos e quartis e diagrama de caixa e bigodes, gráfico de barras, histograma, polígonos de frequência e polígonos de densidade;
e) Parâmetros de localização: Média, Mediana, Moda, Quartil e Percentil;
f) Parâmetros de dispersão e de forma: variância (com correcção de Sheppard), desvio padrão, coeficiente de dispersão, coeficiente de assimetria e coeficiente de achatamento (curtose).
3 Relação entre pares de variáveis:
a) Gráficos de dispersão, coeficientes de correlação de Pearson e de Spearman;
b) Tabelas de dupla entrada, concordância e k de Cohen, e razão de possibilidades ("odds ratio”);
c) Testes de hipóteses - introdução;
d) Exemplos de aplicação do teste t de Student e do teste do qui-quadrado para a independência.
4 Teoria das probabilidades:
a) Definição axiomática de probabilidade;
b) Acontecimentos independentes, complementares, exclusivos e mutuamente exclusivos;
c) Probabilidade condicionada;
d) Teorema das Probabilidades Totais e Teorema de Bayes.
e) Noções da definição de função de probabilidade, função densidade de probabilidade e função de distribuição de probabilidade;
f) Valor esperado e variância de uma variável aleatória.

Bibliografia Obrigatória

Daniel Wayne W.; Biostatistics. ISBN: 0-471-16386-4
Guimarães Rui Campos; Estatística. ISBN: 972-8298-45-5

Bibliografia Complementar

Clegg Frances; Estatística para todos. ISBN: 972-662-411-8

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Aulas teóricas (1h00/semana): método expositivo e interrogativo.
Aulas Teórico-Práticas (1h00/semana): método interrogativo e demonstrativo, com resolução de exercícios.
Aulas Laboratoriais (1h00/semana): método interrogativo e demonstrativo, com recurso a computadores para a resolução de exercícios.

Software

SPSS
Excel
R

Palavras Chave

Ciências Físicas > Matemática > Estatística > Estatística médica
Ciências Físicas > Matemática > Estatística

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Exame	70,00
Participação presencial	0,00
Trabalho prático ou de projeto	30,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Estudo autónomo	21,00
Frequência das aulas	39,00
Trabalho de investigação	21,00
Total:	81,00

Obtenção de frequência

Para obter aprovação a esta disciplina terá ter pelo menos 8.0 valores no trabalho de grupo e na avaliação escrita e uma classificação final de pelo menos 9.5 valores.

Caso estejam a repetir esta UC, a classificação final será calculada tendo em consideração a melhor classificação, de entre este ano lectivo ou nos dois anteriores, obtida no trabalho de grupo e obtida na participação.

Fórmula de cálculo da classificação final

A avaliaçao da participação, síncrona ou assíncrona, de cada aluno P, entre -2 e 2,  é calculada da seguinte forma:

P = soma(ai) / ns , onde ns é o número de semanas lectivas do semestre, e ai é a avaliação da participação entre -2 e 2.


Os estudantes realizarão ao longo do semestre um trabalho de grupo que será avaliado por uma apresentação oral no final do semestre. As classificações G, de 0 a 20, entram em consideração com os seguintes aspectos:
- Dificuldade das técnicas estatísticas (25%);
- Correcção científica (25%);
- Profundidade e análise crítica no âmbito das Ciências da Nutrição (25%);
- Qualidade da apresentação (25%).
A esta classificação será adicionada uma quantidade, positva ou negativa, relativa ao desempenho individual.
Para obter frequência, a classificação individual do trabalho de grupo G terá de ser igual ou superior a 8.0 valores.
Não haverá lugar à avaliação desta componente em época de Recurso.


Os estudantes que tenham obtido pelo menos 8.0 valores na classificação individual do trabalho de grupo poderão realizar a avaliação escrita E. Esta avaliação tem classificação mínima de 8.0 valores e pode ser obtida pela realização de um exame na Época Normal ou na Época de Recurso.


A quantidade X, entre 0 e 20, calculada sem a participação, obtém-se contabilizando a classificação escrita com peso de 70% e a classificação individual do trabalho de grupo com peso de 30%:
X = 0.7 * E + 0.3 * G.


Para efeitos de cálculo da bonificação a atribuir pela participação, é necessário calcular a proporção da diferença D entre a quantidade X e 20, estando este valor entre 0 e 1.

	{ (20 - X) / 10	se P>0  e  X>10
D =	{
	{ 1	se P≤0  ou  X≤10

A classificação final F, entre 0 e 20, é calculada da seguinte forma:

	{ X + P * D	se E≥8.0 e  G≥8.0
F =	{
	{ min(E; G)	se E<8.0  ou  G<8.0

Portanto, caso a participação tenha o valor máximo de 2 pontos, a bonificação corresponderá a uma quantidade entre 0 e 2 valores, proporcional a D. Na eventualidade de a participação ser negativa, a classificação final será menor do que a quantidade X.

Avaliação especial (TE, DA, ...)

Será fornecida uma base de dados para análise aos estudantes que não estejam inscritos à UC Metodologias de Avaliação da Ingestão Alimentar para que possam fazer o trabalho de grupo.

Melhoria de classificação

A melhoria de classificação incidirá apenas sobre a classificação do exame final E, com peso de 70%.

Observações

Os períodos de atendimento serão definidos e divulgados oportunamente. Para evitar períodos de grande afluência de estudantes, pedimos que agendem pessoalmente ou por email até ao início da tarde do dia útil anterior.

Na realização da avaliação escrita presencial só serão admitidas respostas escritas a tinta azul ou preta nas folhas fornecidas, não sendo permitido o uso de tinta correctora. É permitido o uso de calculadoras científicas, mas não será permitido o uso de calculadoras gráficas ou programáveis ou de equipamento com capacidade de comunicação à distância.

Não haverá lugar à marcação de faltas nas aulas teóricas, teórico-práticas nem nas práticas laboratoriais.

No seguimento do Despacho Reitoral GR.06/12/2017, Artigo 12.º, alínea e), informa-se que os estudantes não estão autorizados a captar imagens ou som das actividades lectivas.