Publicação em Diário da República: Despacho nº 14880/2013 de 15/11/2013
6 ECTS; 1º Ano, 1º Semestre, 30,0 T + 45,0 TP , Cód. 964149.
Docente(s)
- Ana Cristina Becerra Nata dos Santos (2)
- Francisco Paulo Vilhena Antunes Bernardino Carvalho (1)(2)
- Maria João da Costa Antunes Inácio (2)
(1) Docente Responsável
(2) Docente que lecciona
Pré-requisitos
Não aplicável.
Objetivos
No final da U.C. o aluno será capaz de:
elaborar corretamente um questionário;
identificar e aplicar corretamente a metodologia de análise estatística a aplicar em função do tipo de dados disponíveis e do objetivo de estudo. Interpretar os resultados obtidos.
realizar uma análise estatística com recurso ao software estatístico EXCEL;
resolver e interpretar problemas no contexto dos temas abordados.
Programa
1. INTRODUÇÃO À ESTATÍSTICA
1.1. Conceitos iniciais.
1.2. A recolha de dados.
1.3. Tipos de variáveis/dados. Classificação quanto à natureza e escala.
1.4. Metodologias para a construção de um questionário
1.5. Construção de um questionário online.
1.6. Introdução ao Software Estatístico SPSS.
2. ESTATÍSTICA DESCRITIVA
2.1. Tabela de distribuição de frequências.
2.2. Representações gráficas.
2.3. Características amostrais: medidas de localização, de dispersão e de forma.
2.4. Diagrama de extremos e quartis. Outliers.
2.5. Tabelas de contingência.
3. INTRODUÇÃO À INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
3.1. Estimação
3.1.1. Estimadores e estimativas;
3.1.2. Estimação pontual e estimação intervalar.
3.2. Testes de Hipóteses
3.2.1. Hipótese nula e hipótese alternativa. Erros de 1ª e 2ª espécie;
3.2.2. Estatística de teste e região de rejeição. O valor-p de um teste;
3.2.3. Testes de hipóteses paramétricos: testes para a proporção, média, diferença de médias e igualdade de mais do que duas médias.
3.2.4. Testes de hipóteses paramétricos versus testes de hipóteses não paramétricos;
Testes de hipóteses não paramétricos: testes de ajustamento, teste de independência do Qui-quadrado, teste de Wilcoxon-Mann-Whitney, teste de Wilcoxon e teste de Kruskal-Wallis.
4. REGRESSÃO E CORRELAÇÃO
4.1. Diagrama de dispersão. O coeficiente de correlação de Pearson.
4.2. O modelo de regressão linear simples. Hipóteses do modelo.
4.3. Estimação dos parâmetros do modelo através do método dos mínimos quadrados.
4.4. Interpretação dos coeficientes de regressão.
4.5. O coeficiente de determinação.
5. REGRESSÃO E CORRELAÇÃO
5.1. O Modelo de Regressão Linear Simples e Múltipla. Pressupostos do modelo.
5.2. Estimação dos parâmetros do modelo.
5.3. A análise de variância e teste aos coeficientes do modelo.
5.4. Métodos de seleção das variáveis independentes.
5.5. Validação dos pressupostos do modelo.
5.6. Interpretação dos coeficientes de regressão.
5.7. Estimação de novas observações.
5.8. Introdução de variáveis qualitativas no modelo de regressão linear.
5.9. Diagnóstico de outliers e observações influentes.
6. ANÁLISE DE CLUSTERS
6.1. Introdução.
6.2. A proximidade entre objetos: medidas de semelhança/dissemelhança.
6.3. Análise de Cluster hierárquica e não hierárquica.
6.4. Processo de clustering e o dendograma.
6.5. Interpretação.
Metodologia de avaliação
Avaliação contínua: duas frequências (F1,F2). Todos os elementos de avaliação serão cotados para 20 valores com nota mínima de 5 valores. Os
alunos podem utilizar, como elemento de consulta, uma página A4 manuscrita. A
classificação final (CF) é a média aritmética. As classificações F1, F2 são arredondadas às centésimas e apenas a CF será arredondada às unidades. Os alunos dispensam de exame se, cumulativamente, obtiverem pelo menos 5 valores em cada uma das componentes de avaliação e a classificação final for igual ou superior a 10 valores.
Avaliação por exame: uma prova escrita sem consulta sobre toda a matéria lecionada. Os alunos são aprovados à unidade curricular, se a classificação da prova, arredondada às unidades, for igual ou superior a 10 valores.
Bibliografia
- Black, W. e Hair, J. e Anderson, R. (2006). Multivariate Data Analysis. Essex: Pearson
- Guimarães, R. e Sarsfiels Cabral, J. (2005). Estatística. Lisboa: McGraw Hill
- Maroco, J. (2018). Análise Estatística com a Utilização do SPSS. Lisboa: McGraw Hill
Método de Ensino
Aulas teóricas predominantemente expositivas, prevalecendo uma forte interação entre a teoria e a aplicação prática. Aulas teórico-práticas, em ambiente informático, utilizando o software estatístico SPSS para ilustrar as metodologias estudadas.
Software utilizado nas aulas
Excel
IBM-SPSS
Google Docs
Geogebra
Aprovado em Conselho Técnico Cientifico: 13 de outubro de 2020
Download da Ficha da Unidade Curricular (FUC)
