Estatística Aplicada II

Código:

C208

Acronym:

EST II

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Estatística

Ocorrência: 2020/2021 - 1S

Ativa?	Sim
Página Web:	https://moodle.up.pt/course/view.php?id=51
Curso/CE Responsável:	Criminologia

Ciclos de Estudo/Cursos

Acronym	No. of students	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Credits UCN	Credits ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
C	38	Plano Oficial LCRI	2	-	6	-

Língua de trabalho

Português - Suitable for English-speaking students

Objectives

Esta unidade curricular complementa os conhecimentos transmitidos em Estatística Aplicada I.

Com esta unidade curricular, pretende-se que os estudantes solidifiquem e aprofundem os conhecimentos de estatística e que fiquem habilitados a compreender e a interpretar bem os resultados de análise quantitativa presente na literatura científica. Pretende-se ainda que os estudantes, em investigação própria, fiquem capazes de selecionar os instrumentos de análise estatística mais adequados a problemas de análise de dados com que se deparem. Finalmente, pretende-se ainda que os estudantes fiquem habilitados a utilizar, de forma extensiva, software de análise estatística, como sejam o IBM SPSS Statistics, o JASP, e o R.

Resultados de aprendizagem e competências

Com esta unidade curricular pretende-se especificamente que o aluno fique capaz de:

1. Interpretar e realizar uma exploração quantitativa de dados disponíveis com vista à explicação de fenómenos interessantes no domínio da Criminologia;
2. Dominar o uso de técnicas estatísticas de nível intermédio em ciências sociais e especialmente em Criminologia;
3.  Implementar a análise quantitativa por recurso a software de estatística (e.g., SPSS, JASP, e R);
4.  Apresentar os resultados da análise estatística realizada, em publicações científicas e em relatórios técnicos, respeitando normas de redação científica (e.g., APA).

Modo de trabalho

Presencial

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

Não constitui condição necessária, mas a frequência das aulas de Estatística Aplicada I é recomendada.

Programa

1) Inferência e tamanho da amostra: 1.1. Data screening e descrição da amostra; 1.2. Inferência a partir dos dados da amostra; 1.3. Tamanho da amostra.

2) Relações entre duas variáveis: 2.1. Correlação de Pearson; 2.2. Correlação de Spearman; 2.3. Teste de Independência; 2.4. Odds ratio; 2.5. Outras medidas de associação entre duas variáveis; 2.6. Aplicações à Criminologia com software.

3) Modelo de regressão linear: 3.1. Regressão linear – Modelo básico 3.1.1. Introdução 3.1.2. Regressão linear simples 3.1.3. Modelo de regressão linear múltipla 3.1.4. Análise de qualidade de ajustamento na regressão linear 3.1.5. Métodos de selecção de variáveis relevantes 3.1.6. Aplicações à Criminologia com o SPSS. 3.2. Regressão linear – Extensões ao modelo básico 3.2.1. Introdução 3.2.2. Linearidade 3.2.3. Normalidade 3.2.4. Homocedasticidade 3.2.5. Independência 3.2.6. Ausência de observações influentes 3.2.7. (Multi) Colinearidade 3.2.8. Aplicações à Criminologia com software.

4) Diferenças entre dois grupos: 4.1. Introdução; 4.2. Diferenças entre médias de 2 grupos; 4.2.1. Introdução; 4.2.2. Grupos Independentes 4.2.2.1. Teste t de amostras independentes 4.2.2.2. Teste U de Mann-Whitney 4.2.3. Grupos Não Independentes 4.2.3.1. Dados em Intervalo – Teste t de amostras independentes 4.2.3.2. Dados ordinais – Teste de amostras emparelhadas 4.3. Diferenças entre proporções de 2 grupos (independentes e emparelhados) 4.4. Aplicações à Criminologia com software.

5) Diferenças entre mais do que dois grupos: 5.1. Introdução – motivação e quadro de síntese 5.2. Amostras independentes 5.2.1. Uma variável independente – Análise de Variância – Anova One-way; Eta Quadrado; Teste de Tukey. 5.2.2. Teste de Kruskal-Wallis 5.2.3. Mais do que uma variável independente – Anova Factorial 5.2.4. Anova two-way não paramétrica 5.2.5. Ancova e Manova 5.2.6. Aplicações à Criminologia com o SPSS 5.3. Amostras Não Independentes 5.3.1. Testes de hipóteses com três ou mais populações 5.3.2. Anova de medições repetidas 5.3.3. Aplicações à Criminologia com software.

6) Complementos de Estatística Aplicada II: 6.1. Regressão Logística 6.2. Análise de Componentes Principais 6.3. Análise Fatorial.

Bibliografia Obrigatória

Field Andy; Discovering statistics using IBM SPSS Statistics and sex and drugs and rock.n.roll. ISBN: 978-14462-4918-5
Marôco João; Análise estatística com o SPSS Statistics. ISBN: 978-989-96763-2-9
Weisburd David; Statistics in criminal justice. ISBN: 978-0-387-34112-5
Bachman Ronet; Statistical for criminology and criminal justice. ISBN: 978-0-07-312924-2

Bibliografia Complementar

Bachman Ronet; The^practice of research in criminology and criminal justice. ISBN: 978-1-4129-5032-9
Bushway Shawn 340; Quantitative methods in criminology. ISBN: 0-7546-2446-3
Pestana Maria Helena; Análise de dados para ciências sociais. ISBN: 972-618-297-2
Howell, david; statistical methods for psychology. ISBN: 0495012874
Imai, Kosuke; Quantitative Social Science - An Introduction, Princeton University Press, 2017. ISBN: 978-0-691-16703-9

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Aulas teórico-práticas de ensino prático-laboratorial. Em cada ponto do programa, os conteúdos são apresentados em termos teóricos focando-se, de início, a sua utilidade na análise quantitativa do objeto de estudo. Os estudantes são, depois, confrontados com uma abordagem mais prática, resolvendo-se situações de caso, desde que possível, com o auxílio de software específico.

Aulas de orientação tutorial de acompanhamento do trabalho de avaliação distribuída.

É feito uso da plataforma Moodle da Universidade do Porto, permitindo uma maior interação com os estudantes.

Software

R
IBM SPSS Statistics
JASP

Palavras Chave

Ciências Físicas > Matemática > Estatística
Ciências Sociais > Criminologia

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Exame	60,00
Trabalho de campo	40,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Time (Hours)
Estudo autónomo	52,00
Frequência das aulas	55,00
Trabalho escrito	40,00
Trabalho laboratorial	15,00
Total:	162,00

Eligibility for exams

n.a.

Calculation formula of final grade

Classificação final = 0,60xEF + 0,40xT,

EF = Exame final

T = Trabalho de avaliação distribuída

 

NOTAS:

Independentemente de o estudante ser avaliado em época normal ou em época de recurso, a conclusão com sucesso desta unidade curricular exige que o estudante:

1. Realize uma prova de Exame Final escrita (EF) mais um Trabalho Aplicado (AD);
2. Que em cada componente EF e AD obtenha uma classificação mínima de 8/20 valores;
3. E que na soma ponderada das classificações dos dois elementos de avaliação obtenha pelo menos 9,5 valores, numa escala de classificação de zero a vinte valores.

 

Provas e trabalhos especiais

A avaliação na unidade curricular de Estatística Aplicada II contempla a realização obrigatória de um trabalho de aplicação dos conceitos apreendidos nas aulas teóricas e práticas. Tal trabalho aplicado deve ser entregue em data próxima do final do semestre, data essa marcada atempadamente até ao final de setembro de 2020.

No início do semestre, são divulgadas as regras formais, a metodologia e os prazos a cumprir pelos estudantes na realização do trabalho aplicado.

A realização do trabalho é OBRIGATÓRIA pelo que a classificação obtida nesta componente distribuída é considerada no apuramento da classificação final de avaliação nas duas épocas de avaliação (época normal e época de recurso).

Trabalho de estágio/projeto

n.a.

Avaliação especial (TE, DA, ...)

n.a.

Melhoria de classificação

Por exame final escrito, sem componente de avaliação distribuída.

Observações

Todas as informações relevantes relacionadas com a UC não disponíveis nesta ficha encontram-se disponíveis no Moodle.