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Estatística 2


Código: SS2210245    Sigla: E2
Áreas Científicas: Teoria Social Aplicada

Ocorrência: 2023/24 - 2S

Cursos

Sigla Nº de Estudantes Plano de Estudos Anos Curriculares Créditos Horas Contacto Horas Totais
LSS1 83 Aviso nº 16918/2022 de 30 de Agosto 3,5 ECTS

Horas Efetivamente Lecionadas

3TURMAU

Teórico-Práticas: 28,00
Orientação Tutorial: 14,00
Inquéritos: 0,00

Docência - Horas

Teórico-Práticas: 2,00
Orientação Tutorial: 1,00
Inquéritos: 0,00

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

Software

MS Excel

IBM SPSS

Objectivos, Competências e Resultados de aprendizagem

No final desta unidade curricular, o aluno deve ser capaz de:

¿ Dada a real problemática, estar ciente da importância da escolha dos métodos e técnicas corretos no processo de investigação em Ciências Sociais;
¿ Conhecer os conceitos e práticas da estatística descritiva e inferencial com maior relevância para a análise de estudos empíricos em ciências sociais;
¿ Ter conceitos básicos sobre a teoria das probabilidades e variáveis aleatórias.
¿ Conhecer e saber cálular os parâmetros das principais distribuições discretas (Distribuição Binomial) e contínuas (Dist. Normal e t-Student);
¿ Saber realizar estimação por intervalo de confiança e testes de hipóteses;
¿ Conhecer e saber utilizar os principais testes de hipóteses paramétricos e não paramétricos, recorrendo ao IBM SPSS;
¿ Realizar o processamento estatístico de dados no IBM SPSS, seja no nível descritivo ou inferencial;
¿ Saber manipular (recodificar e criar novas variáveis, entre outras) a base de dados utilizando o IBM SPSS;
¿ Redigir um relatório científico no estilo APA.

Programa

¿ Análise preliminar de dados estatísticos

o Introdução geral
o Revisão dos principais conceitos da estatística descritiva
o Análise preliminar de dados estatísticos no SPSS
¿ Distribuições
o Conceitos básicos de Teoria das Probabilidades
o Variáveis aleatórias discretas
o Principais distribuições de probabilidade: Discretas e Contínuas
¿ Parâmetros das distribuições discretas e contínuas
¿ Intervalos de Confiança
¿ Testes de Hipóteses
o Testes de hipóteses paramétricos
o Testes de hipóteses não paramétricos
¿ Análise estatística inferencial com o SPSS
o Realização de exercícios práticos sobre intervalos de confiança e testes de hipóteses com recurso ao SPSS

Demonstração da Coerência dos Conteúdos Programáticos com os Objetivos da UC

O delineamento do programa desta disciplina, visa mostrar a importância da análise estatística na actividade do assistente social; promover a aquisição de conhecimentos que permitam conceptualizar, modelizar e avaliar estudos de campo; contribuir para a compreensão dos processos decisórios baseados no estudo empírico da realidade, como forma de aumentar a probabilidade de sucesso da intervenção social e promover a aplicação simulada da inferência estatística a casos concretos, através da utilização do programa informático SPSS (Statistical Package for the Social Sciences). 

Bibliografia Principal

Hill, A., Neves, C. e Pereira, A. ;Grande Maratona de Estatística no SPSS, Escolar Editora, Lisboa, 2011
Bryman, A. e Cramer, D.;Análise de Dados em Ciências Sociais. Introdução às técnicas utilizando o SPSS, Celta Editora, Oeiras, 1998
Figueiredo, F., Figueiredo, A., Teles, P. e Ramos, A.;Estatística Descritiva e Probabilidades, Escolar Editora, Lisboa, 2007
Guimarães, R. e Cabral, J. ;Estatística ¿ edição revista, McGraw-Hill de Portugal, 1997
Hill,M.M.eHill,A.;Investigaçãoporquestionário,1aEd., EdiçõesSílabo,Lda., 2000
Maroco,J.;Análise Estatística como SPSS Statistics, ReportNumber, 7a edição., 2018
Introdução Computacional à Probabilidade e Estatística, Porto Editora, Porto, 2004. ISBN: Pedrosa, A. e Gama, S.
Pestana, M. H & Gageiro, J. N. ;Análise de dados para Ciências Sociais. A complementaridade do SPSS, 6a ed., Edições Sílabo, 2014
Ribeiro, C., Pimenta, C., Pimenta, F., Murteira, B. e Silva, J.;Introdução à Estatística, 3a ed., Escolar Editora, Lisboa, 2015
Rodrigues,P.,Pinho,M.eOliveira,R.;EstatísticaemCiênciasHumanaseSociais, Univ. Lusíada Editora, Lisboa., 2010

Métodos de Ensino

Tratando-se de uma disciplina teórico-prática, a metodologia de ensino-aprendizagem pressupõe aulas em dois sentidos:

¿ 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 a realização de exercícios práticos de forma a solidificar os conceitos teóricos transmitidos, por outro lado recorrendo ao software para estatística IBM SPSS para 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  48
  Total: 48

Avaliação Contínua

Não se Aplica

Avaliação Final

  • Três testes de avaliação distribuída (os alunos terão que ter uma avaliação igual ou superior a 6.5 valores nos três testes): 
o Teste 1 - 6 de março de 2024
o Teste 2 - 17 abril de 2024
o Teste 3 - Data do Exame de época normal
  • Exame Final (Época Normal): realização de um exame escrito final (ponderação de 100%); 
  • Exame de recurso (ponderação de 100%). 
  • A presença em 80% ou mais nas aulas (11 aulas de um total de 14 aulas programadas), terá uma ponderação de 5% (1 valor) na classificação final. 

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

Uma vez que os objetivos de aprendizagem da unidade curricular incluem a aquisição de conhecimentos de decisão, cálculo, interpretação de indicadores e testes estatísticos, assim como a sua implementação num software estatístico (IBM SPSS) e ainda a sua posterior utilização e aplicação prática na resolução de problemas concretos, propõe-se a utilização de uma metodologia de aprendizagem ativa que se baseia essencialmente na resolução de pequenos exercícios, integrando-os no desenvolvimento de um relatório científico no final da unidade curricular, promovendo assim a participação proativa do aluno no processo de aprendizagem.