Estatística III

Código:

P406

Sigla:

ESTIII

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Metodologia de Investigação Científica

Ocorrência: 2018/2019 - 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	155	Plano Oficial	2	-	6	54	162

Língua de trabalho

Português

Objetivos

1. OBJETIVOS GERAIS

- Aprofundar conhecimentos adquiridos nas 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 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 enfoque é colocado no princípio do contraste variância sistemática vs. variância erro. Este princípio é evidenciado 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.

- Reforço da importância das competências de análise de dados (i.e. uso do SPSS para realização de análise de dados), pela inclusão destas competências nos testes que fazem parte da avaliação da UC (ver Componente de Avaliação adiante).

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 23 

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

Modo de trabalho

Presencial

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

Aprovação nas UCs Estatística I e Estatística II.

Programa

O programa abaixo delineado assume o calendário de 13 aulas (3½H, Semestre 1).

Aulas 1-5 - 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 5-6 - ANOVA multivariada 
- Contraste conceptual com múltiplas ANOVAs sobre as VDs, racional do modelo, matrizes de variância, testes multivariados e univariados 

Aula 7 - Teste Intercalar 1

Aulas 8 - ANOVA multivariada 
- [Cont.] Contraste conceptual com múltiplas ANOVAs sobre as VDs, racional do modelo, matrizes de variância, testes multivariados e univariados 

Aula 8-9 - Análise de Clusters com variáveis numéricas 
- O método K-Means 

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

Aulas 10-12 - Análise em Componentes Principais 
- Do princípio da variância Comum vs. Única à interpretação de soluções fatoriais 

Aula 13 - Teste Intercalar 2

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

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

- Os conteúdos de cada módulo estão organizados de modo a permitir que todas as aulas compreendam uma componente teórica e outra prática, tendo em vista dois objetivos: 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. 

- 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.

Palavras Chave

Ciências Sociais > Ciências da educação > Metodologia de investigação
Ciências Físicas > Matemática > Estatística

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Teste	100,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Estudo autónomo	108,00
Frequência das aulas	54,00
Total:	162,00

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 é calculada em resultado da classificação nos 2 testes intercalares obrigatórios, com a seguinte ponderação:

(1) Teste 1 - 40%
(2) Teste 2 - 60%


Para obter aprovação na UC, o estudante deve obter a classificação mínima de 10 valores (em 20) em ambas os testes. Caso não suceda, o estudante tem acesso a exame na época de avaliação definida para estas situações (Época de Recurso).


1. TESTES INTERCALARES
1.1. TESTES REALIZADO NA SALA DE COMPUTADORES
O teste consiste na execução prática de análise de dados. Será facultado um ficheiro de dados que o estudante deverá saber manipular de modo a executar as análises que lhe são solicitadas. Deve também reportar os resultados e conclusões que lhe sejam solicitados.

1.2. CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO 
- Conhecimento dos procedimentos estatísticos adequados a diferentes situações de investigação; 
- 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) 
- capacidade de descrever, analisar e interpretar os resultados fornecidos pelo programa SPSS, relativamente aos procedimentos estatísticos apresentados no programa da disciplina. 

1.3. FORMATO E DURAÇÃO
O estudante tem acesso a um teste individual gerado aleatoriamente. A prova pode ter a duração máxima de 90 minutos.

2. EXAME DA ÉPOCA ESPECIAL
O exame da Época Especial de avaliação tem as mesma características dos testes intercalares.

Melhoria de classificação

Os alunos podem submeter-se a melhoria da sua classificação na época de avaluação disponível para o efeito.