Métodos Avançados de Análise de Dados

Código:

M102

Sigla:

MAAD

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Métodos

Ocorrência: 2025/2026 - 2S

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

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
MPSI	151	Plano de Estudos 2021	1	-	3	27	81

Língua de trabalho

Português

Objetivos

1. OBJETIVOS GERAIS

- Aprofundar conhecimentos estatísticos adquiridos nas UCs precedentes de Estatística Aplicada à Psicologia I e II

- Compreender a relação entre metodologias de investigação e procedimentos estatísticos, partindo da prática com situações reais de análise de dados

2. ORIENTAÇÃO CONCEPTUAL DA UC

- Em cada módulo explicita-se em que medida os conteúdos das UCs de Estatística Aplicada à Psicologia I e II se articulam e são necessários para as novas aquisições nesta UC.

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

- No “raciocínio estatístico” dos vários procedimentos, enfatiza-se o princípio do contraste entre variância sistemática vs. variância erro. Este princípio ilustra-se, tanto teoricamente como através da prática com situações reais de análise de dados, nos vários modelos apresentados (ANOVAs, ACP).

- Forte valorização das competências de interpretação e apresentação de resultados estatísticos, sempre sustentados por análises de dados adequadas ao(s) objetivo(s) 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 independentes e dependentes, etc. 
- Definir/identificar hipóteses, ou "questões de investigação", e decidir acerca dos procedimentos estatísticos para testá-las, considerando possibilidades alternativas e limites inerentes a um cenário concreto de análise de dados

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

Modo de trabalho

Presencial

Programa

1. Análises de Variância 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) 

2. Análise de Variância Multivariada

- Contraste conceptual com múltiplas ANOVAs sobre as VDs, racional do modelo, matrizes de variância, testes multivariados e univariados 

3. Análise de Mediação

- Contraste conceptual entre efeitos de Moderação e de Mediação (a Lógica da ANOVA vs. a Lógica da RM); os princípios da mediação; os requisitos gerais; os passos no teste a efeitos de mediação com o IBM SPSS

4. Análise de Clusters com variáveis numéricas

- O método K-Means 

5. Análise de consistência interna da medida 

- Alfa de Cronbach, KR20, procedimentos Split-Half 

6. Análise em Componentes Principais

- Do princípio da variância Comum vs. Única à interpretação de soluções fatoriais

Bibliografia Obrigatória

Andy Field; Discovering statistics using IBM SPSS, SAGE Publications Ltd, 2017. ISBN: 9781526419521
Howell, D.; Fundamental Statistics for the Behavioral Sciences, Wadsworth Publishing, 2016. ISBN: 978-1305652972
David C. Howell; Statistical methods for psychology. ISBN: 0-534-51993-8
Julie Pallant; SPSS survival manual. ISBN: 978-0-33-524239-9
Julie Pallant; SPSS Survival Manual: A Step by Step Guide to Data Analysis Using IBM SPSS, Open University Press, 2020. ISBN: 978-0335249497

Bibliografia Complementar

Grimm, L. G., & Yarnold, P. R.; Reading and understanding MORE multivariate statistics, American Psychological Association, 2000. ISBN: 1-557798-698-3
Hatcher, L.; Advanced statistics in research: reading, understanding, and writing up data analysis results, Shadow Fich Media, 2013. ISBN: 978-0985867003
Reis, H. T., & Judd, C. M.; Handbook of research methods in social and personality psychology, Cambridge University Press, 2014. ISBN: 978-1107600751
Harry T. Reis; Handbook of research methods in social and personality psychology. ISBN: 0-521-55903-0
Barbara G. Tabachnick; Using multivariate statistics. ISBN: 0-321-05677-9

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

- Cada aula tem uma componente teórica focada no racional estatístico do procedimento apresentado. Sempre que seja relevante, retomam-se aquisições das UCs precedentes, explicitando a complexidade crescente das aprendizagens baseadas em “conceitos estatísticos” comuns. 

- Os 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” de execução da análise, é reforçada a importância do conhecimento do racional estatístico que permite tomar as decisões estatísticas necessárias.

- Todos os módulos têm uma forte componente dedicada à “rotina” de análise de dados, desde a sequência de decisões no software de análise de dados, às competências de descrição e de interpretação de resultados. 

- Para cada módulo é facultado material de suporte, nomeadamente um ficheiro de dados de um estudo efetivamente realizado, ou em curso, para treino dos vários procedimentos estatísticos.

Software

IBM SPSS Statistics 27

Tipo de avaliação

Avaliação por exame final

Componentes de Avaliação

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

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Estudo autónomo	54,00
Frequência das aulas	27,00
Total:	81,00

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 da/do estudante é determinada pelo seu resultado no Exame Final.

Melhoria de classificação