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Análise de Dados para as Ciências Sociais


Código: M240007    Sigla: MADCS
Áreas Científicas: SOCIOLOGIA

Ocorrência: 2021/22 - 2S

Cursos

Sigla Nº de Estudantes Plano de Estudos Anos Curriculares Créditos Horas Contacto Horas Totais
MSS 14 Aviso nº 16033/2021, de 24 de Agosto 6 ECTS

Horas Efetivamente Lecionadas

TMSS

Teórico-Práticas: 30,00
Inquéritos: 0,00

Docência - Horas

Teórico-Práticas: 2,00
Inquéritos: 0,00

Tipo Docente Turmas Horas
Teórico-Práticas Totais 1 2,00
Helder Fernando Cerqueira Alves   2,00

Software

SPSS

MS Excel

Objectivos, Competências e Resultados de aprendizagem

1. Incentivar o desenvolvimento de investigação e extração de conhecimento a partir de dados.
2. Promover a capacidade para o tratamento, análise e interpretação de informação quantitativa, recorrendo a instrumentos e métodos que possibilitem a descrição, inferência e apresentação de dados quantitativos.
3. Desenvolver conhecimentos e competências em métodos de análise univariada, bivariada e multivariada de dados nos alunos de mestrado, com vista à operacionalização destes métodos de análise na dissertação de mestrado/artigo científico.
4. Implementação prática das diferentes metodologias de análise estatística de dados com recurso ao software IBM SPSS.
5. Desenvolver competências na recolha, organização e gestão de dados qualitativos;
6. Desenvolver conhecimento no domínio dos processos de codificação de diversos tipos de dados qualitativos;
7. Desenvolver competências de construção de teoria a partir da análise de dados qualitativos e de apresentação de resultados de investigação;
8. Familiarizar os alunos com a análise de dados qualitativos assistida por computador e desenvolver competências de exploração de softwares específicos para a análise qualitativa.

Programa

1. Análise Descritiva de Dados através de tabelas e representações gráficas.
2. Inferência Estatística de dados:
2.1. Testes de hipóteses paramétricos para amostras independentes - Testes t-Student para 1 amostra e 2 amostras independentes, testes para mais do que 2 amostras independentes (ANOVA);
2.2. Testes de hipóteses paramétricos para amostras emparelhadas - Testes t-Student para 2 amostras emparelhadas, ANOVA para medidas repetidas;
2.3. Testes de hipóteses Não paramétricos:¿Amostras independentes (Kolmogorov-Smirnov, Qui-quadrado, teste de Mann-Whitney e Kruskal-Wallis) e Amostras emparelhadas (teste de Wilcoxon e Friedman).
4. Criação e validação de dimensões relativas a ¿Instrumentos de Avaliação¿ (avaliação e validação psicométrica de instrumentos).
5. Aplicação práticas das metodologias lecionadas com recurso ao software para estatística IBM SPSS.
6. Apresentação dos resultados sob a forma de artigo científico (APA).
7. Análise de dados qualitativos
7.1. Os dados na investigação qualitativa: natureza e características
7.2. A recolha de dados qualitativos: entrevistas qualitativas, focus group e observação
7.3. Processos de codificação de dados: a análise de conteúdo
7.4. O recurso a programas de análise de dados qualitativos: caraterísticas gerais, desafios e limitações.

Demonstração da Coerência dos Conteúdos Programáticos com os Objetivos da UC

O estudo desenvolvido no programa apresentado fornece conhecimentos básicos de estatística descritiva exploratória univariada, bivariada e multivariada, com vista à sua aplicação no cálculo e interpretação de indicadores, permitindo dessa forma contextualizar, modelizar e avaliar estudos de campo, assim como contribuir para a interpretação dos processos decisórios baseados no estudo empírico da realidade.
Os conteúdos programáticos relacionados com a análise de dados qualitativos estão em consonância com os objetivos 5, 6, 7 e 8, estando orientados para familiarizar os alunos com a especificidade da natureza, organização e tratamento dos dados qualitativos. 

Bibliografia Principal

Bryman, A. & Cramer, D. ;Análise de Dados em Ciências Sociais. Introdução às técnicas utilizando o SPSS, Celta Editora, 1998
Hall, A., Neves, C. & Pereira, A. ;Grande Maratona de Estatística no SPSS, Escolar Editora, 2011
Hill, M.M. & Hill, A.;Investigação por questionário, Edições Sílabo, 2000
Maroco, J. & Bispo, R. ;Estatística aplicada às ciências sociais e humanas, Climepsi Editores, 2003
Maroco, J. & Bispo, R. ;Análise Estatística com o SPSS Statiscs, ReportNumber, 2018
Pestana, M. H & Gageiro, J. N. ;Análise de dados para Ciências Sociais. A complementaridade do SPSS, Edições Sílabo, 2018
Reis, E.;Estatística Aplicada ¿ Volume 2, Edições Sílabo, 1999

Métodos de Ensino

Tratando-se de uma disciplina teórico-prática, a metodologia de ensino-aprendizagem pressupõe a orientação das aulas em dois sentidos: por um lado, aulas de carácter mais expositivo para apresentação dos principais conteúdos programáticos ilustrados com exemplos concretos e apelando à discussão com os alunos; aulas de carácter prático, por um lado com recurso ao software para estatística IBM SPSS e, por outro lado, com o desenvolvimento de um conjunto diversificado de trabalhos relacionados com as matérias leccionadas. Existirão ainda aulas tutoriais para acompanhamento dos trabalhos e esclarecimento de dúvidas.


Modo de Avaliação

Avaliação apenas com exame final

Componentes de Avaliação e Ocupação registadas

Descrição Tipo Tempo (horas) Data de Conclusão
Participação presencial (estimativa)  Aulas  28
Trabalho Prático de análise de dados em SPSS (Parte 1)  Trabalho laboratorial ou de campo  6 2022-05-20
Trabalho Prático de análise de dados em SPSS (Parte 2)  Trabalho laboratorial ou de campo  6 2022-06-17
  Total: 40

Demonstração da Coerência das Metodologias de Ensino com os Objetivos de Aprendizagem da Unidade Curricular

As metodologias de ensino e de aprendizagem visam o desenvolvimento integrado nos estudantes dos conhecimentos referidos nos conteúdos programáticos e a concretização dos objetivos e competências estabelecidos. As aulas teórico-práticas são predominantemente demonstrativas (expositórias), com o objetivo de ensinar aos alunos: a) os conhecimentos básicos em Estatística Descritiva, Inferencial e respetiva aplicação em contexto prático, nomeadamente na resolução de problemas concretos que permita aplicar os conhecimentos adquiridos; b) os conhecimentos básicos sobre a natureza dos dados qualitativos, os procedimentos de organização e codificação, bem como as potencialidades das ferramentas informáticas neste processo.