Publicação em Diário da República: Despacho nº 1887/2016 - 05/02/2016
5 ECTS; 2º Ano, 2º Semestre, 30,0 T + 30,0 PL + 15,0 OT , Cód. 964019.
Docente(s)
- Luis Miguel Lindinho da Cunha Mendes Grilo (1)(2)
(1) Docente Responsável
(2) Docente que lecciona
Pré-requisitos
Não aplicável.
Objetivos
Pretende-se que os alunos alcancem na unidade curricular de Estatística não Paramétrica os resultados de aprendizagem:
a) identificar, quando confrontados com dados incompatíveis com análise paramétrica, quais os testes estatísticos apropriados para o caso de uma amostra;
b) adquirir conhecimentos sobre diferentes testes estatísticos para comparar populações com base em amostras independentes ou emparelhadas;
c) adquirir conhecimentos sobre medidas de associação não paramétrica.
Programa
1. Introdução
1.1. Introdução ao software estatístico SPSS.
1.2. Testes de hipóteses.
1.2.1. Hipótese nula e hipótese alternativa.
1.2.2. Erro tipo I e erro tipo II.
1.2.3. Estatística de teste e região de rejeição.
1.2.4. Valor-p.
1.3. Testes de hipóteses paramétricos versus testes de hipóteses não paramétricos.
2. Testes envolvendo uma amostra
2.1. O teste Runs de aleatoriedade.
2.2. O teste binomial.
2.3. Testes de ajustamento.
2.3.1. O teste de ajustamento de Kolmogorov-Smirnov
2.3.2. O teste de Normalidade de Lilliefors
2.3.3. O teste de ajustamento do qui-quadrado
2.3.4. Referência a outros testes de ajustamento.
3. Testes não paramétricos para duas populações
3.1. Testes envolvendo duas amostras independentes.
3.1.1. O teste de homogeneidade/independência do qui-quadrado.
3.1.2. O teste exato de Fisher para tabelas 2X2.
3.1.3. O teste de Wilcoxon-Mann-Whitney.
3.1.4. O teste de Kolmogorov-Smirnov para duas populações.
3.2. Testes envolvendo duas amostras emparelhadas.
3.2.1. O teste de McNemar.
3.2.2. O teste dos sinais.
3.2.3. O teste de Wilcoxon.
4. Testes não paramétricos para mais de duas populações
4.1. Testes envolvendo k amostras independentes.
4.1.1. O teste do qui-quadrado para k amostras.
4.1.2. O teste de Kruskall-Wallis.
4.2. Testes envolvendo k amostras emparelhadas.
4.2.1. O teste de Friedman
4.2.2. O teste Q de Cochran
5. Medidas de associação não paramétrica
5.1. O coeficiente de correlação ordinal de Spearman.
5.2. O coeficiente de C de Cramer.
5.3. O coeficiente ró para tabelas 2x2.
5.4. O coeficiente de correlação de Kendall.
5.5. O coeficiente de concordância de Kendall.
5.6. A estatística K para dados nominais
5.7. Outas medidas de associação.
Metodologia de avaliação
- Avaliação contínua: realização de três frequências escritas durante o semestre (classificadas de 0 a 20 valores cada uma), sem a restrição de classificação mínima em nenhuma delas. Procurar-se-á dividir equitativamente a matéria lecionada nos capítulos pelas frequências a realizar.
O aluno é dispensado de exame, ou seja, é aprovado por avaliação contínua se a média obtida da classificação das frequências escritas, arredondada às unidades, for igual ou superior a 10 valores.
- Avaliação por exame: os alunos que não tenham obtido aprovação na avaliação contínua podem realizar prova escrita (exame) com toda a matéria lecionada na unidade curricular (classificada de 0 a 20 valores). Os alunos são aprovados à unidade curricular se a classificação final, arredondada às unidades, for igual ou superior a 10 valores.
Bibliografia
- Pereira, A. (2006). SPSS - Guia prático de utilização, Análise de dados para as Ciências Sociais e Psicologia. Lisboa: Edições Sílaba
- Siegel, S. (2006). Estatísticas Não Paramétrica Para Ciências Do Comportamento. São Paulo: Bookman
Método de Ensino
Aulas teóricas expositivas dos testes que compõem o programa. Aulas práticas onde são desenvolvidas competências na utilização do SPSS. Aplicações sobre os conteúdos programáticos são desenvolvidos.
Software utilizado nas aulas
IBM-SPSS
