Bioestatística

Código:

MA214

Sigla:

BIOE

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Matemática

Ocorrência: 2014/2015 - 2S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Estudos de Populações
Curso/CE Responsável:	Ciências do Meio Aquático

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
LCMA	34	Plano 2012 a 2017	2	-	5	49	135

Língua de trabalho

Português

Objetivos

É objetivo da unidade curricular de Bioestatística que todos os estudantes adquiram conhecimentos dos princípios gerais da estatística (descritiva e inferencial) assim como conhecimento dos métodos de estatística básica. Todos os estudantes deverão ainda adquirir competências de comunicação oral e escrita, de forma a serem produtivos e eficientes em equipa. Uma primeira exposição a aplicações da bioestatística deverá levar o estudante a ter um contacto mais próximo com a realidade profissional que encontrará e deverá também servir para motivá-lo para o processo de investigação, ou seja, todos os estudantes devem ser preparados quer em termos teóricos quer para a prática da estatística, mesmo que apenas uma parte prossiga para estudos mais avançados.

Resultados de aprendizagem e competências

Após a frequência da unidade curricular todos os estudantes deverão ser capazes de explorar dados utilizando medidas estatísticas e métodos gráficos; saber aplicar procedimentos estatísticos simples autonomamente; identificar os tipos de testes estatísticos que podem ser aplicados num dado conjunto de dados, conhecer os pressupostos e saber testá-los; conhecer as limitações e a força das conclusões obtidas a partir da análise estatística efetuada; participar ativamente na resolução cooperativa de problemas, principalmente em exercícios realizados em grupos pequenos; demonstrar capacidades de pesquisa, análise e sistematização da informação recolhida e sua comunicação escrita e oral.

Modo de trabalho

Presencial

Programa

1. Dados biológicos e sua representação Introdução à Estatística Descritiva. Variáveis Qualitativas ou Categóricas. Variáveis Quantitativas. Tabelas e Gráficos para Variáveis Qualitativas. Tabelas e Gráficos para Variáveis Quantitativas. Gráficos para Representar a Relação entre Duas Variáveis. Medidas Estatísticas Sumárias para Variáveis Qualitativas. Medidas Estatísticas Sumárias para Variáveis Quantitativas. Medidas de Tendência Central Medidas de Dispersão/Variação. Algumas Considerações Finais. 2. Probabilidades e Distribuições de Probabilidade Introdução às Distribuições de Probabilidade. Distribuição Normal (Gaussiana). Distribuição Normal Reduzida (ou Padrão). Distribuição Amostral de uma Estatística. Teorema do Limite Central. Distribuição Binomial. Aproximação da Distribuição Binomial à Distribuição Normal. Distribuição de Poisson 3. Princípios gerais da inferência estatística Estimação de Parâmetros. Testes de Hipóteses. 4. Inferência sobre dados quantitativos Teste t para Uma Amostra. Teste t para Amostras Emparelhadas. Teste t para Amostras Independentes. Teste de Hipóteses para as Variâncias. Métodos Não Paramétricos: Teste de Wilcoxon para Amostras Emparelhadas, Testes de Mann-Whitney para Amostras Independentes. 5. Inferência sobre dados qualitativos Estimação e Teste de Hipóteses para uma Proporção. Utilização da Distribuição Binomial. Utilização da Distribuição Normal. Comparação de Proporções em Amostras Independentes. Utilização da Distribuição Normal. Testes de Independência Estatística e Homogeneidade. Utilização da Distribuição Qui-Quadrado. Risco Relativo e Odds Ratio. Teste de McNemar. Teste da Qualidade de Ajuste. 6. Regressão e Correlação linear Introdução à Análise de Regressão. Método dos Mínimos Quadrados. Modelo de Regressão. Modelo de Regressão Linear Simples. Estimação da Função de Regressão. Estimação da Variância do Termo de Erro. Inferências na Análise de Regressão. Análise de Variância para a Regressão Linear. Coeficiente de Determinação e Coeficiente de Correlação. Adequação do Modelo de Regressão - Análise dos Resíduos. Relação Não Linear: Mudança de Variável. 7. Análise de Variância Introdução à Análise de Variância. Análise de Variância a um Factor - Modelo de Efeitos Fixos. Análise de Variância com Dois Factores.

Bibliografia Obrigatória

Baldi Brigitte 070; practice of Statistics in the life science. ISBN: 1-4292-7272-4
Zar Jerrold H.; Biostatistical analysis. ISBN: 978-0-13-206502-3
Sokal Robert E.; Biometry. ISBN: 978-0-7167-2411-7

Bibliografia Complementar

Robert Ho; Handbook of univariate and multivariate data analysis and interpretation with SPSS., Chapman & Hall /CRC, 2006. ISBN: 1584886021 (Disponível na biblioteca virtual da UP)

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Os métodos de ensino teórico-práticos definidos para lecionar os conteúdos de Bioestatística compreendem três vertentes complementares: aulas teóricas, práticas e a utilização da plataforma de e-learning. Nas aulas teóricas será feita a exposição dos conceitos de cada tópico e a sua exemplificação no campo das ciências biológicas. As aulas práticas destinam-se à aplicação prática dos conceitos de cada tópico, através da resolução de diferentes exercícios que permitam aplicar diferentes aspetos da matéria lecionada. A plataforma de e-learning disponibilizada pela U.PORTO será o sistema utilizado para disponibilizar a componente on-line de suporte às aulas presenciais. As principais ferramentas interativas que serão utilizadas para lecionar os conteúdos de Bioestatística serão: o fórum, a base de dados, os trabalhos e os testes on-line. A plataforma servirá também para disponibilizar diversos materiais de apoio ao estudo, em formato digital. Para cada tópico do programa, será proposto um trabalho semanal, a realizar em grupo. O trabalho semanal consiste num problema biológico e um conjunto de dados e será resolvido no formato de um curto artigo científico. O exame será realizado no computador. Os estudantes terão acesso ao enunciado dos exames e irão submetê-los através da página on-line.

Software

SPSS

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Exame	75,00
Participação presencial	0,00
Trabalho escrito	25,00
Total:	100,00

Fórmula de cálculo da classificação final

Nota = 0.75xE + 0.20xTG + 0.05*C Em que: E – Nota do exame (mínimo de 7.5 valores) TG – Trabalhos de Grupo C - Contribuições dos alunos