Métodos de Investigação II

Código:

PDPSI24

Sigla:

METI II

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Psicologia

Ocorrência: 2016/2017 - 2S (de 06-02-2017 a 26-05-2017)

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Psicologia
Curso/CE Responsável:	Programa Doutoral em Psicologia

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
PDPSI	16	Plano Oficial - 2015	1	-	12	96	324

Língua de trabalho

Português - Suitable for English-speaking students

Objetivos

A unidade curricular “Métodos de Investigação II” visa a aquisição pelos estudantes de uma formação aprofundada em questões metodológicas no domínio da investigação em Psicologia.

Procura mais especificamente que se tornem capazes de:

(i) Refletir sobre as perspetivas epistemológicas clássicas na investigação científica;

(ii) Compreender os pressupostos e as características da investigação quantitativa, demonstrando a sua utilidade e forma de operacionalização no quadro da investigação em Psicologia, diferenciando-a da investigação qualitativa;

(iii) Perspetivar globalmente as fases e os procedimentos necessários ao planeamento e à estruturação de projetos de investigação em Psicologia, numa perspetiva de investigação quantitativa;

(iv) Adequar as técnicas de análise de dados quantitativos aos objetivos da investigação, bem como operacionalizar e utilizar algumas das principais técnicas;

(v) Avaliar as implicações metodológicas da opção por determinado tipo de análise de dados, bem como as vantagens e limitações de cada um;

(vi) Utilizar competentemente alguns softwares específicos na análise de dados quantitativos, com possibilidade de transferência para outros, conforme as exigências dos respetivos trabalhos de investigação.

Resultados de aprendizagem e competências

Os objetivos foram definidos operacionalmente, sendo equivalentes aos resultados de aprendizagem.

Modo de trabalho

Presencial

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

O estudante é suposto ter conhecimentos de base em metodologia de investigação e métodos de análise de dados em Psicologia .

Aulas de recuperação são proporcionadas antes do início da UC

Programa

MODULOS DE BASE - TOTAL 8- (obrigatórios) - 45 horas

Módulo 1 - (17  e 23 de Fevereiro)
Análise de Variância (6h00) Isabel Pinto
Módulo 2 – (24 de Fevereiro)
Testes não paramétricos  (3h00) Patrício Costa 

Módulo 3 - (2 e 3 de Março)
Regressões linear multipla e regressões logística (6h00)  Fernando Ferreira Santos

Módulo 4 - (9 e 10 de Março; 16 e 17 de Março) Introdução à Meta-Análise: teoria e prática (12h00) - Fernando Ferreira Santos

Módulo 5 - (23 de Março)
Análise Factorial exploratória (3h00) Anne Marie Fontaine

Módulo 6 - (24 de Março)
Introdução à Análise Factorial Confirmatória (3h00)  José Egídio Oliveira

Módulo 7 - (30 e 31 de Março)
Adaptação de instrumentos (6h00) - Susana Coimbra

Módulo 8 - (6 e 7 de Abril)
Análise de Clusters (6h00) - Raquel Barbosa


                       PÁSCOA 10 A 17 DE ABRIL



MÓDULOS OPTATIVOS – TOTAL 8 – 39 horas

Devem escolher pelo menos 15h 
Podem, se quiserem, frequentar todos os módulos.

MÓDULO I – QUESTÕES PROPEDÊUTICAS DE ESTATÍSTICA – 9h

Módulo I-A - (2 de Fevereiro)
Questões propedêuticas de estatística: tipos de medidas e análise univariada. (3h00) Pedro Teixeira

Módulo I-B - (3 de Fevereiro)
Questões propedêuticas de estatística: análise bivariada, medidas de concordância e de associação (3h00) Pedro Teixeira

Módulo I-C – (9 de Fevereiro)
Questões propedêuticas de estatística: Inferência e hipótese nula (3h00) Pedro Teixeira

MÓDULO II – INTRODUÇÃO GERAL AOS MÉTODOS QUANTITATIVOS – 6h

Módulo II-D -  (10 e 16 de Fevereiro)
Introdução geral as metodologias quantitativas: validade interna e externa (6h00) Anne Marie Fontaine

MÓDULO III – EQUAÇÕES ESTRUTURAIS – 12h

Módulo III-E – (20 e 21 e 27 de Abril)
Análise de trajectórias e Modelos de mediação e moderação  (Equações Estruturais - AMOS) (9h00) Patrício Costa

Módulo III-F – (27 e 28 de Abril)
Análises Multigrupos (Equações Estruturais - AMOS) (3h00)   Patrício Costa

MÓDULO IV – ANÁLISE DE DADOS DIÁDICOS – 3h

Módulo IV-G – (04 de Maio) 
Análise de dados relacionais (3h00) Marisa Matias

MÓDULO V –  ANÁLISE LINEAR HIERARQUICA – 6h

Módulo V-H – (05 e 06 de Maio) 
Modelos lineares hierárquicos (SPSS) (6h00)  João Marôco


             QUEIMA DAS FITAS 8 A 13 DE MAIO


MÓDULO X – ESCARECIMENTO DE DUVIDAS - 6h

Módulo X – (18 e 19 de Maio ou 8 e 9 de Junho)
Esclarecimento de dúvidas e apoio às apresentações orais (optativos) e apresentações orais (6h00)  Anne Marie Fontaine, Patrício Costa e Pedro Teixeira

 

PROGRAMAS das UC OPTATIVAS

MODULO I - QUESTÕES PROPEDÊUTICAS DE ESTATÍSTICA

Aula I-A (3 horas) – 4 de fevereiro 18h-21h

• O que é a Estatística?
• Qual a Estatística a usar?
• Tipos de Medida Estatística
• Tipos de Medida Estatística e Análises Univariadas

Aula I-B (3 horas) - 5 de fevereiro 18h-21h

• Análise Bivariada
• Estimativas de risco
• Medida de concordância
• Medida de associação linear - correlação

Aula I-C (3 horas) – 11 de fevereiro 18h-21h

• Inferência Estatística
• Inferência por estimação - Intervalo de Confiança
• Testes de Hipótese Nula - Significado do Valor p

MÓDULO II – INTRODUÇÃO GERAL AOS MÉTODOS QUANTITATIVOS – 6h

Aula II-D (6 horas) – 10 e 16  de fevereiro 18h-21h

 Introdução Geral às Metodologias Quantitativas: validade interna e externa

• Papel da investigação científica

            Objectivo global 
            Validade dos resultados 
            Etapas da investigação

• Primeiras etapas dos estudos descritivos e inferenciais

            Problema de pesquisa,
                 questão de partida e hipóteses 
            Variáveis: Definição e operacionalização,
                  estatuto, forma 
            Planos de observação

MÓDULO III – EQUAÇÕES ESTRUTURAIS – 12h

Aula III-E (9 horas) – 20, 21 e 27 de abril 18h-21h

Parte 1 (3h) - Mediação e Moderação em variáveis manifestas com recurso ao PROCESS (IBM SPSS Statistics)

1. Instalação do PROCESS
2. Computação das dimensões utilizadas nos exercícios
3. Revisão sobre conceitos relevantes
4. Moderação – exemplos com variáveis dependentes quantitativas e qualitativas dicotómicas (moderador qualitativo dicotómico e quantitativo).
5. Mediação – exemplos com variáveis dependentes quantitativas e qualitativas dicotómicas (mediador quantitativo).

Parte 2 (3h) - Mediação e Moderação em variáveis manifestas e latentes com recurso ao AMOS

1. Moderação – exemplos com variáveis manifestas (observadas) e com variáveis latentes.
2. Mediação – exemplos com variáveis manifestas (observadas) e com variáveis latentes.

Parte 3 (3h) - Resumo e esclarecimento de dúvidas

1. Revisão e resumo dos procedimentos lecionados.
2. Análise de artigos científicos que incluam os procedimentos lecionados.

Aula III-F – ( 3 horas) – 27 e 28 de abril -18h-21h

Análise Multigrupos

1. Invariância do modelo fatorial.
2. Interpretação dos resultados e exemplo de como reportar os resultados.

MÓDULO IV – ANÁLISE DE DADOS DIÁDICOS – 3h

Aula IV-G – ( 3 horas) 04 de Maio - 18h-21h

I. Análise de dados relacionais
A diade como unidade de análise (Independência vs não independência)
II.Tipos de variáveis
III.Tipos de Design relacionais
IV.Organização dos dados relacionais
              Testagem do modelo APIM com SEM
VI.Moderação e Mediação em APIM
VII.Ilustração e exemplos

MÓDULO V – ANÁLISE LINEAR HIERARQUICA – 6h

Aula V-H – ( 6 horas) – 5 e 6  de maio -18h-21h

Modelos Lineares Hierarquicos com o SPSS

• Programa a ser enviado

RESUMO DOS MÓDULOS

Obrigatórios: 45h

Optativos: 36h– escolha mínima de 15h

 

AVALIAÇÃO

Apresentação de trabalhos  individuais e avaliação contínua

Módulo de Avaliação -  (18 e 19 de Maio ou 7 e 8 de Junho)  

Apresentação de trabalhos  individuais (6h00)  Anne Marie Fontaine e Patrício Costa

 

 

 

Bibliografia Obrigatória

Barbara Byrne; Structural Equation Modeling With AMOS: Basic Concepts, Applications, and Programming, New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates, 2001
Field, A.; Discovering statistics using IBM SPSS statistics, SAGE, 2013
Kline, R. B.; Principles and practice of structural equation modeling (3rd ed.). , New York: Gulford Press, 2010
Marôco, J.; Análise de equações estruturais. Fundamentos teóricos, software e aplicações, Pero Pinheiro: Report Number, Ltd., 2010

Bibliografia Complementar

Carvalho, H.; Análise Multivariada de dados qualitativos. Utilização da análise de correspondências múltiplas com o SPSS., Lisboa: Edições Sílabo, 2008
Pestana, M. & Gageiro, J.; Descobrindo a Regressão. Com a complementaridade do SPSS., Lisboa: Edições Sílabo, 2005
Tuckman, B. W.; Manual de investigação em educação, Lisboa: Fundação Calouste Gulbenkian, 2000

Observações Bibliográficas

Bibliografia

×          Field, A. (2013). Discovering statistics using IBM SPSS statistics. Sage.

×          Aron, A., Aron, E. N., & Coups, E. J. (2006). Statistics for Psychology (4th edition). New Jersey: Prentice Hall.

×          Byrne, B. M. (2001). Structural Equation Modeling With AMOS: Basic Concepts, Applications, and Programming. New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates, Inc.

×          Carvalho, H. (2008). Análise Multivariada de dados qualitativos. Utilização da análise de correspondências múltiplas com o SPSS. Lisboa: Edições Sílabo.

×          Hair, J.F., Anderson, R.E., Tatham, R.L., & Black, W.C. (1998). Multivariate data analysis. 5^th Edition. New Jersey: Prentice-Hall.

×          Kline, R.B. (2010). Principles and practice of structural equation modeling (3rd ed.). New York: Guilford Press.

×          Marôco, J. (2010). Análise estatística. Com o PASW Statistics (ex-SPSS). Pêro Pinheiro: Report Number, Lda.

×          Marôco, J. (2010). Análise de equações estruturais. Fundamentos teóricos, software e aplicações. Pêro Pinheiro: Report Number, Lda.

×          Pestana, M.H. & Gageiro, J.N. (2005). Descobrindo a Regressão. Com a complementaridade do SPSS. Lisboa: Edições Sílabo.

×          Tabachnick, B.G. & Fidell, L.S.(1996). Using multivariate statistics. 4thEdition. Boston: Allyn and Bacon.

×          Tuckman, B. W. (2000). Manual de investigação em educação: Lisboa: Fundação Calouste Gulbenkian.

A bold estão assinaladas as referências obrigatórias.

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Trabalhos teórico-práticos em grupos restritos nos quais são:

(i) apresentadas e trabalhadas as principais técnicas de análise de dados quantitativos;

(ii) criados momentos específicos que permitam ao estudante operacionalizar e utilizar tais técnicas;

(iii) ilustradas as suas potencialidades e limitações  a partir da análise de artigos científicos apresentadas pelos alunos;

(iv) discutidas as suas potencialidades e limitações em função das questões de pesquisa de cada um;

(v) evidenciadas as suas implicações metodológicas.

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Defesa pública de dissertação, de relatório de projeto ou estágio, ou de tese	30,00
Participação presencial	20,00
Trabalho escrito	50,00
Total:	100,00

Obtenção de frequência

75% de presenças obrigatórias.

A frequência dos módulos optativos implica inscrição prévia. Tal inscrição corresponde a um compromisso de presença por parte do estudante.

Fórmula de cálculo da classificação final

1. Apresentação oral em grupo no decorrer das aulas (20%):

(i) Descrição da parte metodológica de um artigo de investigação recorrendo às metodologias quantitativas e utilizando alguns dos métodos de análise de dados apresentados;

(ii) Avaliação da coherencia deste opção metodologica em função dos objectivos da pesquisa, e das suas vantagens e limitaçõeso em termos de desenho de investigação e de interpretação de resultados

      2. Apresentação oral individual de 10 minutos a 18 ou 19 de maio ou 7 e 8 de Junho (30%):

(i) Descrição da parte metodológica do seu projeto de investigação recorrendo às metodologias quantitativas e utilizando alguns dos métodos de análise de dados apresentados;

(ii) Fundamentação das opções metodológicas e avaliação das suas implicações em termos do desenho de investigação e de interpretação de resultados.

        3. Trabalho escrito (50%) – Até 6 páginas, entrelinha dupla, Times New Roman 12, normas da APA.

O resultado final resulta da média ponderada de ambas as componentes, sendo necessário obter um mínimo de 9,5 em cada uma para efetuar a média ponderada. O estudante realizará a UC se obtiver um mínimo de 10 valores.

Provas e trabalhos especiais

Não se prevê.

Avaliação especial (TE, DA, ...)

Não se prevê.

Melhoria de classificação

Apenas para o trabalho escrito, com ponderação de 50%.