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Métodos Quantitativos

Código: M114     Sigla: MQ

Áreas Científicas
Classificação Área Científica
OFICIAL Medicina

Ocorrência: 2019/2020 - 1S Ícone do Moodle

Ativa? Sim
Unidade Responsável: Estudos de Populações
Curso/CE Responsável: Mestrado Integrado em Medicina

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla Nº de Estudantes Plano de Estudos Anos Curriculares Créditos UCN Créditos ECTS Horas de Contacto Horas Totais
MIM 157 Plano Oficial em Vigor 1 - 3 28 81

Língua de trabalho

Português

Objetivos

O objetivo desta UC é familiarizar os estudantes com conceitos e técnicas estatísticas necessárias para uma correta formulação e interpretação de modelos biológicos.

Os estudantes deverão adquirir competências para formular e analisar modelos estatísticos. Competências que neste caso são de várias ordens, mas basicamente pretende-se que o estudante entenda a utilidade dos modelos matemáticos para aproximar fenómenos biológicos, assim como seja capaz de perceber, quando pretende fazer um estudo estatístico, que tipo de dados deve recolher, que tipo de análises deve fazer para tentar obter os resultados pretendidos, ou seja a resposta às questões de investigação. Na realidade o que se pretende é tão somente que o estudante entenda para que serve a estatística nas áreas da vida. Não se estão a formar estatísticos, mas alguém que se saiba relacionar com estatísticos.

Resultados de aprendizagem e competências

Os estudantes no fim do semestre deverão ser capazes de interpretar artigos científicos que fazem uso das técnicas ensinadas, assim como delinear, analisar e interpretar pequenos estudos estatísticos básicos.

Modo de trabalho

Presencial

Programa


  1. ESTATÍSTICA DESCRITIVA


Dados biológicos e sua representação gráfica. Medidas estatísticas sumárias. Probabilidades e Distribuições de Probabilidade.



  1. ESTATÍSTICA INFERENCIAL


Princípios gerais da inferência estatistica: População e amostra. Distribuições amostrais e métodos de amostragem. Teorema do limite central. Testes de hipóteses e Intervalos de confiança.


Inferências sobre médias: Testes de hipóteses e Intervalos de confiança para a média considerando uma única amostra, amostras emparelhadas e independentes. Teste de hipóteses para as variâncias.


Inferências sobre proporções: Intervalo de confiança e Teste de hipóteses para uma proporção. Comparação de duas proporções (amostras independentes e emparelhadas). Comparação de mais de duas proporções.


Regressão e Correlação linear: Modelos de regressão e suas aplicações a modelos biológicos. Estimação da função de regressão. Inferências na análise de regressão. Análise dos resíduos. Coeficiente de determinação e de correlação.

Bibliografia Obrigatória

Dawson-Saunders Beth; Basic and Clinical Biostatistics

Bibliografia Complementar

Altman D. G.; Pratical Statistics for Medical Research, Chapman and Hall

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Os diversos temas são introduzidos nas aulas através de um exemplo de aplicação, na área das ciências biomédicas. São inicialmente propostos problemas cuja resolução, envolve apenas cálculos simples. Posteriormente, os estudantes utilizando o programa de computador SPSS e construindo bases de dados ou utilizando bases de dados existentes, deverão resolver exercícios mais elaborados, que se aproximem da realidade biológica.

Software

IBM SPSS Statistics

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação Peso (%)
Teste 50,00
Trabalho prático ou de projeto 50,00
Total: 100,00

Componentes de Ocupação

Designação Tempo (Horas)
Estudo autónomo 53,00
Frequência das aulas 28,00
Total: 81,00

Obtenção de frequência

Condições de Frequência: A avaliação terá duas componentes:

Escrita (E): A realizar durante as aulas ou por exame final.

Prática (P): A realizar na última semana de aulas (obrigatória para os estudantes que frequentam a UC pela primeira vez) ou por exame final (para os restantes estudantes).

Fórmula de cálculo da classificação final

Fórmula de avaliação: 0.50xP + 0.50xE

Em cada uma das componentes os estudantes deverão obter uma classificação igual ou superior a 7 valores (numa escala de 0 a 20).
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