Estatística

Conhecimentos de Base Recomendados

Conhecimentos (teóricos e metodológicos) intermédios de investigação quantitativa e qualitativa.

Métodos de Ensino

A metodologia adotada permite ao aluno/a a escolha do percurso que mais favoreça a sua investigação doutoral. Os momentos expositivos com discussões e simulações motivarão a participação ativa dos estudantes, mediante a análise crítica de documentos e a realização de estudos práticos de aplicação de conhecimentos, através do uso de software (e.g. IBM SPSS, AMOS). Esta unidade curricular proporcionará ainda a leitura e análise crítica, por parte dos doutorandos, de artigos científicos derivados de estudos empíricos em áreas da psicologia.

Resultados de Aprendizagem

- Aprofundar o processo de aprendizagem a nível da análise de dados quantitativos relevantes para planear e  implementar estudos científicos no domíno da psicologia da família

- Conhecer as metodologias estatísticas avançadas na resposta a questões de investigação em psicologia, nomeadamente no domínio da família

- Conhecer os pressupostos de validação de um modelo estatístico e conceber uma estratégia analítica robusta para lidar com os problemas detetados

- Interpretar os resultados produzidos pela modelação estatística multivariada apropriada na presença de diversos tipos de variáveis dependentes (contínuas ou categóricas) ou dados agrupados

- Saber ler criticamente publicações nesta área e ser capaz de responder a questões de investigação na área da psicologia da família.

Estágio(s)

Não

Programa

- Estatística: Porquê? Erro de tipo I, II e Poder. Múltiplos testes estatísticos e a probabilidade de resultados espúrios. Significância estatística vs. significado prático.

- Revisão de estatísticas univariadas e bivariadas.

- Examinando/Limpando dados.

- Modelos avançados de comparação de médias: MANOVA e ANCOVA.

- Modelos avançados de regressão múltipla (incluindo modelos lienares e não-linears com variáveis categoriais. 

- Modelos de multinível na modelação de fenómenos típicos de estudos com famílias, como por exemplo no tratamento de dados agrupados.

- Análise de interpendências e ajustamento de modelos aos dados: Análise fatorial exploratória e confirmatória

- Modelos de Equações Estruturais: Análise de trajetórias com variáveis manifestas e latentes.

Docente(s) responsável(eis)

José Manuel Tomás Silva

Métodos de Avaliação

Avaliação
Trabalho de síntese: 100.0%

Bibliografia

Brown, T. (2006). Confirmatory factor analysis for applied research. NY: The Guilford.

Field, A. (2013). Discovering Statistics Using IBM SPSS (4th ed.). London, UK: SAGE.

Hair, J., Black, W., Babin, B., Anderson, R., & Tatham, R. (2014). Multivariate data analysis (7ª ed). Harlow, USA: Pearson.

Long, J. S. (1997). Regression models for categorical and limited dependent variables. Thousand Oaks: Sage Publications.

Marôco, J. (2016). Análise de Equações Estruturais (2ª ed.). Pêro Pinheiro: ReportNumber

Marôco, J. (2018). Análise Estatística com o SPSS Statistics (7ª ed.). ReportNumber: Pêro Pinheiro.

Pallant, J. (2013). SPSS Survival Manual: A Step by Step Guide to Data Analysis Using IBM SPSS. London, UK: Open University

Snijders, T. A. B. & Bosker, R. J. (2012). Multilevel analysis: An introduction to basic and advanced multilevel modeling (2nd ed.). London: SAGE.

Tabachnick, B. G. & Fidell, L. S. (2007). Using multivariate statistics (5th ed.). Boston, USA: Pearson Education, Inc.