ISLA Santarém 13030

Análise e Tratamento de Dados

• ApresentaçãoPresentation

  A unidade curricular desenvolve competências de recolha, organização, análise e tratamento de dados, utilizando software estatístico para produzir e interpretar resultados numéricos e gráficos, de modo a apoiar a tomada de decisão em contextos de variabilidade e incerteza com base em dados reais.
• ProgramaProgramme

  1 Introdução ao software SPSS 1.1 Ambiente de trabalho 1.2 Conceção de um ficheiro de dados 1.3 Definir propriedades das variáveis 2 Estatística Descritiva Univariada com o SPSS 2.1 Generalidades 2.1.1 População, Amostra e Unidade Estatística 2.2 Elaboração de tabelas de frequências, gráficos e cálculo de medidas descritivas com o SPSS 2.3 Medidas de localização e de dispersão 2.4 Medidas de assimetria e de achatamento 3 Estatística Descritiva Bivariada com o SPSS 3.1 Diagrama de dispersão 3.2 Medidas de associação 3.3 Regressão linear simples 3.4 Cruzamento de variáveis 4 Inferência Estatística com o SPSS 4.1 Teoria da estimação 4.2 Estimação pontual e intervalar 4.3 Teoria da decisão 4.4 Intervalos de confiança versus testes de hipóteses 4.5 Testes paramétricos e não Paramétricos 
• ObjectivosObjectives

  O1. Compreender e aplicar técnicas estatísticas fundamentais que apoiem a tomada de decisão em contextos de variabilidade e incerteza, utilizando dados reais. O2. Desenvolver competências de recolha, organização, análise e tratamento de dados, recorrendo a software estatístico para produzir e interpretar outputs numéricos e gráficos.
• BibliografiaBibliography

  Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate Data Analysis (8th ed.). Harlow: Pearson. Marôco, J. (2018). Análise Estatística com o SPSS Statistics (7.ª ed.). Pêro Pinheiro: ReportNumber. Pereira, A. (2015). SPSS – Guia Prático de Utilização (edição atualizada). Lisboa: Edições Sílabo. Pestana, M. H., & Gageiro, J. N. (2017). Análise de Dados para Ciências Sociais – A Complementaridade do SPSS (6.ª ed.). Lisboa: Edições Sílabo
• MetodologiaMethodology

  Presencial:  1. Método expositivo: são explorados os conteúdos programáticos definidos. Complementarmente, é utilizado o método demonstrativo para apresentar exemplos concretos de aplicação dos conteúdos. 2. Prática laboratorial: baseada na metodologia Aprendizagem Baseada em Resolução de Problemas (ABRP) visando encontrar solução para problemas identificados pelos estudantes ou propostos pelo docente. Autónomo: 3. Pesquisa orientada proposta pelo docente visando consolidar as temáticas em estudo e fornecendo inputs para o trabalho prático desenvolvido pelos estudantes.
• LínguaLanguage

  Português
• TipoType

  Semestral
• ECTS

  5
• NaturezaNature

  Obrigatório
• EstágioInternship

  Não
• AvaliaçãoEvaluation

  O método de avaliação consiste desenvolvimento de um trabalho de grupo aplicado a um caso real com recurso a SPSS (50%) e uma prova escrita no final do semestre (50%). 
  A avaliação final será concretizada através de exame (100%).