Estatística III

Código:

P406

Sigla:

ESTIII

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Metodologia de Investigação Científica

Ocorrência: 2013/2014 - 1S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Psicologia
Curso/CE Responsável:	Mestrado Integrado em Psicologia

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
MIPSI	148	Plano Oficial	2	-	6	54	162
		Plano Oficial 2012-4 (Plano apenas para estudantes que vão inscrever-se no 5º. ano em 2013)	2	-	6	54	162

Língua de trabalho

Português

Objetivos

1. OBJETIVOS GERAIS

- Aprofundar conhecimentos adquiridos em UCs precedentes (Estatística I e II)

- Compreender a relação entre metodologias de investigação e procedimentos de análise de dados


2. ORIENTAÇÃO CONCEPTUAL DA UC

- É explicitado em cada módulo a medida na qual os conteúdos das Estatísticas I e II estão articulados e são necessários para as aquisições propostas nesta UC.

- Em termos de orientação conceptual, remete-se sistematicamente para o carácter “subsidiário” da análise estatística dos dados relativamente às metodologias de investigação que os sustentam. Remete-se, portanto, para a relação com outras UCs centradas nas metodologias de investigação.

- Na orientação conceptual do “raciocínio estatístico” subjacente aos vários procedimentos abordados, o tónico é colocado no princípio do contraste variância sistemática vs. variância erro nos dados. Este princípio é evidente nos modelos ANOVA ou na ACP, mas demonstra-se como está presente em modelos de complexidade crescente desde a Estatística I (testes t, ANOVAs simples e medidas repetidas, r, RM, etc.).

- Forte ênfase e valorização das competências de interpretação e apresentação de resultados estatísticos, sempre sustentados por análises adequadas ao objetivo da investigação.

Resultados de aprendizagem e competências

- Identificar o estatuto conceptual das variáveis num plano de análise de dados: níveis de medida, 
relação entre variáveis, variáveis independente e dependentes, etc. 

- Definir/identificar hipóteses, ou "questões de investigação": perspetivar os procedimentos estatísticos para testá-las (possibilidades alternativas e respetivos limites de aplicação) 

- Adquirir conhecimentos-base do enquadramento conceptual estatístico dos diversos procedimentos estatísticos apresentados 

- Treino na “prática” de análise de dados com o software IBM SPSS Statistics 19 

- Análise, descrição e interpretação de resultados: apresentação de resultados utilizando as regras propostas pela APA 

Modo de trabalho

Presencial

Programa

O programa abaixo delineado assume a realização efetiva de, pelo menos, 13 aulas (3½H)

Aulas 1-2 - Módulo 1 - Procedimentos de preparação e manipulação de ficheiros de dados
- Deteção de erros nos dados, tratar dados omissos, rotinas de deteção e como lidar com outliers

Aulas 2-3 - Módulo 2 - Regressão Logística
- Estimação do modelo, análise de preditores (Log-L, R e R2, Wald, Exp b)

Aulas 4-6 - Módulo 3 - ANOVAs com mais de 1 fator
- Modelos fatoriais e mistos (do racional estatístico de cada modelo à análise de efeitos principais e decomposição de interações até 2ª-ordem)

Aulas 6-7 - Módulo 4 - ANOVA multivariada
- Contraste conceptual com múltiplas ANOVAs sobre as VDs, racional do modelo, matrizes de variância, testes multivariados e univariados

Aulas 7-8 - Módulo 5 - Análises de covariância em ANOVAs com 2 ou mais fatores
- ANCOVA, MANCOVA

Aula 9 (ver nota) - Módulo 8 - Análise de Clusters com variáveis numéricas
- O método K-Means

Aulas 10-11 - Módulo 6 - Análise de consistência interna da medida
- Alfa de Cronbach, KR20, procedimentos Split-Half

Aulas 11-13 - Módulo 7 - Análise em Componentes Principais
- Do princípio da variância Comum vs. Única à interpretação de soluções fatoriais

Nota: Se a progressão nos conteúdos programáticos da UC o justificar, este módulo pode ser excluído.

Bibliografia Obrigatória

Bryman Alan; Quantitative data analysis with SPSS for windows. ISBN: 0-415-14720-4
Hair Joseph F. 070; Análise multivariada de dados. ISBN: 85-363-0482-0
Howell David C.; statistical methods for psychology. ISBN: 0-534-51993-8
Reis Harry T. 340; handbook of research methods in social and personality psychology. ISBN: 0-521-55903-0
Tabachnick Barbara G.; Using multivariate statistics. ISBN: 0-321-05677-9

Bibliografia Complementar

Judd Charles M.; Research methods in social relations. ISBN: 0-03031149-7
Kinnear Paul R.; SPSS for windows made simple. ISBN: 1-84169-118-6
Rosenthal, R., Rosnow, R. L., & Rubin, D. B.; Contrasts and Effect Sizes in Behavioral Research: A Correlational Approach, Cambridge University Press, 1999
Toothaker Larry E.; Multiple comparison procedures. ISBN: 0-8039-4177-3
Klockars, A. J., & Sax, G.; Multiple Comparisons: Structural Models for Qualitative Data, Sage Publications, Inc., 1986
Winer B. J.; Statistical principles in experimental design

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

AULAS TEÓRICO-PRÁTICAS

1. ESTRUTURAÇÃO DAS METODOLOGIAS DE ENSINO
- Cada aula tem uma componente teórica relativa ao racional estatístico de um teste ou grupo de testes. Sempre que é ajustado, retomam-se aquisições das UCs precedentes, explicitando a complexidade crescente das aprendizagens baseadas em “conceitos estatísticos” comuns.

- Os conteúdos dos módulos são organizados de modo a que cada aula inclua sempre uma componente prática de análise de dados com o SPSS. Mais do que a “mecânica” do processo de execução da análise, é reforçada a importância do conhecimento do racional estatístico que permite tomar as decisões estatísticas necessárias. Ênfase no treino de competências de descrição, análise e interpretação de resultados.

- Para cada módulo é facultado material de suporte, nomeadamente um ficheiro de dados para realização de exercícios. Os estudantes participam num estudo on-line. O seu objetivo é negociado na primeira aula, e permitirá que estes tratem os seus próprios dados ao longo do ano.

2. ORIENTAÇÃO CONCEPTUAL DAS METODOLOGIAS DE ENSINO
- A organização dos conteúdos de cada módulo de modo a permitir que todas as aulas compreendam uma componente teórica e outra prática pretende servir um duplo objetivo: Por um lado, reforçar o carácter “aplicado” da aprendizagem estatística demonstrando de imediato “para que serve” o conhecimento teórico adquirido; por outro, potenciar a orientação dos estudantes face à análise de dados enquanto processo que implica tomadas de decisão sustentadas em conhecimentos estatísticos e metodológicos básicos.

- O racional estatístico de cada procedimento estatístico é discutido com os estudantes e “desmontado” nas suas parcelas mais simples que remetem sempre para princípios básicos que vêm adquirindo desde a Estatística I. Pretende-se que, deste modo, análises complexas como uma ACP ou o teste de uma hipótese que implica a decomposição de uma interação de 2ª-ordem não sejam "exercícios vazios" para os estudantes.

- Os conteúdos programáticos estão definidos de modo a que, justificando-se do ponto de vista pedagógico, possam ser excluídas partes do mesmo ou incluídos conteúdos adicionais. Por exemplo, a análise de Klusters está inserida num momento em que a sua exclusão não afeta a coerência do programa. Se, pelo contrário, os ritmos de aprendizagem superarem o que está delineado, são incluídos conteúdos adicionais nos módulos em que se justifique.

- Todas as análises efetuadas nas aulas são realizadas com dados de investigação psicológica que está em curso ou que foi já concluída. Assim, a utilização de um qualquer teste estatístico terá sempre o propósito de responder a uma questão ou testar uma hipótese “real”.
Do ponto de vista pedagógico, o recurso a ficheiros de dados destas investigações tem por base uma perspetiva de treino de competências de análise de dados partindo de uma estrutura que lhes é facultada pelo professor.

- Em diferentes momentos de cada módulo os alunos utilizarão o ficheiro de dados do estudo realizado no decurso da UC. Nestes momentos de “análise livre” a única regra externa à dinâmica da turma é a obrigatoriedade de utilizarem pelo menos uma vez os conteúdos do módulo atual. Serão encorajados a efetuarem análises que recorrem a conteúdos de módulos anteriores e mesmo das Estatísticas I e II.

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Teste	80,00
Trabalho escrito	20,00
Total:	100,00

Obtenção de frequência

Para ser aprovado o aluno tem que ter frequência das aulas (presença em 3/4 das aulas)

Fórmula de cálculo da classificação final

A classificação final do estudante na UC é calculada em resultado de duas componentes de avaliação que lhe são colocadas à disposição: (1) Exame Final, com o peso de 80% (16/20 valores); (2) Trabalho de Pequeno Grupo, com o peso de 20% (4/20 valores).

Se optar por ambas as componentes de avaliação, o estudante será classificado de acordo com os valores apresentados para cada uma: 80% + 20%.
Se o estudante optar por não executar o Trabalho de Pequeno Grupo será avaliado apenas pelo exame final.

Independentemente da opção por avaliação com uma ou duas componentes, o Exame Final é comum a todos os estudantes.

1. COMPONENTE DE AVALIAÇÃO 1 - EXAME FINAL

A componente mais significativa da avaliação da UC corresponde à realização de uma Prova Escrita. Esta componente corresponde a 80% da classificação final (16/20 valores).

1.1. CRITÉRIOS EMPREGUES NA AVALIAÇÃO ATRAVÉS DO EXAME FINAL
A prova escrita realizada no final do semestre avalia os seguintes aspectos:
- o conhecimento dos procedimentos estatísticos adequados a diferentes situações de investigação;
- a capacidade para utilizar o programa estatístico SPSS para realizar análise de dados, incluindo a necessidade de manipular dados e ficheiros (por exemplo, codificar e definir variáveis, introduzir dados, recodificar variáveis, criar variáveis compostas, manipulação de ficheiros)
- a capacidade de descrever, analisar e interpretar os resultados fornecidos pelo programa SPSS, relativamente aos procedimentos estatísticos apresentados no programa da disciplina.

1.2. ORIENTAÇÃO CONCEPTUAL DA PROVA ESCRITA
A estrutura do exame final, bem como os critérios de avaliação empregues, seguem a orientação conceptual da UC. Como um todo, o exame procura replicar uma situação de análise de dados em que devem ser respondidas várias questões de investigação ou testar múltiplas hipóteses articuladas.
Implica a aplicação de conhecimentos acerca de cada teste estatístico, mas num contexto “com sentido”. Um contexto no qual o “raciocínio estatístico” requerido é consistente entre as questões do exame. Evita-se explicitamente um esquema em que cada teste estatístico é empregue numa situação de análise completamente independente do resto do exame.

2. COMPONENTE DE AVALIAÇÃO 2 - TRABALHO DE PEQUENO GRUPO DISTRIBUÍDO AO LONGO DO SEMESTRE

A segunda componente de avaliação corresponde à realização de um Trabalho de Pequeno Grupo, realizado o longo do semestre. Esta componente corresponde a 20% da classificação final (4/20 valores). O trabalho é comum a todos os pequenos grupos que sejam criados e os critérios de execução e de avaliação serão apresentados e discutidos com os alunos.

2.1. TRABALHO EM PEQUENO GRUPO NO CONTEXTO DE AULA
Este trabalho será realizado por grupos de alunos compostos por 2 a 4 elementos. O trabalho deve ser maioritariamente realizado no contexto de aula, sob supervisão do docente. É reservada parte da carga horária global especificamente para este efeito.
A execução do trabalho implica a aplicação dos conhecimentos adquiridos no contexto da UC. Essa aplicação será supervisionada pelo docente e está integrada nos critérios de avaliação do trabalho.

2.2. PRODUTO FINAL ALVO DE AVALIAÇÃO
Do Trabalho em Pequeno Grupo deve resultar um relatório escrito com a dimensão mínima de 4000 palavras (aprox. 2 pp). Este pode ter a extensão máxima de 2000 palavras multiplicadas pelo número de elementos do grupo. A sua execução não é garantida no contexto de aula.

2.3. CARÁCTER FACULTATIVO DO TRABALHO DE PEQUENO GRUPO
O trabalho de pequeno grupo não é de realização obrigatória. O estudante pode optar por ser avaliado apenas por Exame Final. Esta decisão do estudante tem de ser tomada antes que seja iniciada a realização do mesmo. A não inclusão num grupo de trabalho até à data estabelecida é assumida como sendo a decisão pela avaliação sem recurso a esta componente.

Melhoria de classificação

Os alunos podem submeter-se a melhoria da sua classificação apenas na componente de avaliação correspondente ao Exame Final.