Bioestatística

Código:

MA214

Sigla:

BIOE

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Estatística

Ocorrência: 2023/2024 - 3T (de 12-02-2024 a 05-04-2024)

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	36	Plano Oficial em Vigor	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.  
3. PRINCIPIOS 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.
5. INFERÊNCIA SOBRE DADOS QUALITATIVOS: Estimação e Teste de Hipóteses para uma Proporção: Utilização da Distribuição Binomial.  Comparação de proporções em amostras independentes: Teste qui-quadrado de independência. Comparação de proporções em amostras emparelhadas: Teste de McNemar. 
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

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: 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 de campo	5,00
Trabalho escrito	20,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Estudo autónomo	59,00
Frequência das aulas	49,00
Trabalho escrito	27,00
Total:	135,00

Obtenção de frequência

Os estudantes têm de frequentar pelo menos 3/4 das aulas.

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 realizados no ano letivo corrente; C - Contribuições dos alunos.

Melhoria de classificação

Nota = 0.75xE + 0.20xTG + 0.05*C Em que: E – Nota do exame (mínimo de 7.5 valores); TG – Trabalhos de Grupo realizados no ano letivo  corrente; C - Contribuições dos alunos.