Análise e Tratamento de Dados

Conhecimentos de Base Recomendados

Não se aplica.

Métodos de Ensino

Dada a natureza da unidade curricular a componente de instrução direta tem um papel importante no processo de ensino-aprendizagem. O estudante é, num primeiro momento, instruído na utilização de métodos e técnicas quantitativas especializadas recorrendo-se para o efeito à exposição e à demonstração in vivo dos procedimentos requeridos para obter, por exemplo, determinada estatística ou análise. Num segundo momento, o estudante é convidado a realizar individualmente, ou em grupo, uma determinada operação ou procedimento analítico e, no final, discute-se (avalia-se e critica-se) em grupo todas as questões suscitadas pela situação de aprendizagem, usando métodos predominantemente ativos.

Resultados de Aprendizagem

1. Pretende-se que o estudante desenvolva competências de análise descritiva e de análise inferencial de dados recorrendo a métodos paramétricos e não paramétricos simples e avançados através da utilização de software de análise estatística (SPSS para Windows).

2. Pretende-se que o estudante desenvolva o raciocínio estatístico e a capacidade para decidir e selecionar as metodologias de análise mais apropriadas a distintos problemas práticos e de investigação e que seja capaz de executar essas metodologias e interpretar a informação obtida dos outputs produzidos pelo software analítico usado.

3. Dar-se-á particular relevância à elaboração de relatórios de análise a partir de outputs do software tendo por base as normas de publicação científica comummente aceites (e.g., normas da American Psychological Association).

Estágio(s)

Não

Programa

1. Introdução aos métodos de Análise de Dados/Estatística

2. Análise computorizada de dados: Introdução ao SPSS

3. Análise descritiva e representação gráfica

4. Inferência estatística I: Métodos paramétricos e não paramétricos univariados

5. Inferência estatística II: MANOVA e Modelos de Regressão linear simples e múltipla

6. Métodos de análise de itens baseados na teoria clássica dos testes (Precisão e validade)

6. Métodos avançados de análise de dados I: Análise factorial exploratória e confirmatória

7. Métodos avançados de análise de dados II: Modelos SEM (modelos de equações estruturais)

Docente(s) responsável(eis)

José Manuel Tomás Silva

Métodos de Avaliação

Avaliação
relatório típico de investigação de análise quantitativa de dados: 100.0%

Bibliografia

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Glass, G. V. & Hopkins, K. D. (1996). Statistical Methods in Education and Psychology (3rd ed.). Boston: Allyn & Bacon

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Tabachnick, B. G., and Fidell, L. S. (2007). Using Multivariate Statistics (5th ed.). Boston: Allyn and Bacon.