Conhecimentos de Base Recomendados

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Objetivos

a. Compreender e aplicar os conceitos fundamentais da análise de dados e da estandardização de instrumentos de avaliação

b. Analisar os dados para a utilização de testes paramétricos e não paramétricos;

c. Comparar diferenças entre dois ou mais grupos

d. Analisar a associação e o efeito preditor entre variáveis

e. Determinar a precisão de diagnóstico de variáveis/instrumentos

f. Analisar o ajustamento dos dados à sua estrutura fatorial

g. Aplicar a análise temática a dados qualitativos

Métodos de Ensino

Aula expositiva dialogada

Demonstração prática

Exercícios práticos

Estágio(s)

Não

Programa

1. Estrutura de artigo científico e da dissertação de mestrado

2. Distribuição normal dos dados, assimetria e curtose

3. Estandardização dos resultados (z-scores, percentis, coeficientes, resultados padronizados, nota-T, intervalos de confiança)

4. Testes paramétricos e não paramétricos

5. Correlação entre variáveis

6. Comparação entre grupos (qui-quadrado, teste t-student, Anova/Ancova e Manova/Mancova) e tamanho do efeito

7. Análise de regressão linear

8. Análise de regressão logística, sensibilidade e especificidade

9. Fiabilidade: consistência interna, teste-reteste e acordo inter-juízes

10. Análise fatorial exploratória e confirmatória

11. Análise temática

Demonstração de conteúdos

Esta unidade curricular dá continuidade e aplicabilidade aos conhecimentos adquiridos noutras unidades curriculares.
Os conteúdos abordados possibilitam o desenvolvimento de competências básicas e avançadas de análise de dados,
da estatística inferencial através de testes paramétricos e não paramétricos, da relação entre variáveis e da
estandardização de medidas, bem como da análise temática. Nesta unidade curricular os estudantes adquirem o
conhecimento e a aplicação prática para a análise, estimação e interpretação estatística dos dados quantitativos, tal
como para descrição e interpretação temática de dados qualitativos.

Demonstração da metodologia

As metodologias de ensino nesta unidade curricular assumem sobretudo a dinâmica de demonstração prática e de
realização de exercícios. As aulas de demonstração prática visam a compreensão e exemplificação dos diversos tipo
de análise que podem ser efetuadas durante a análise de dados. As aulas com exercícios práticos permitem a
consolidação dos diversos procedimentos analíticos que são necessários explorar durante uma investigação.
Relativamente ao processo de avaliação, o trabalho escrito de grupo permite consolidar os conhecimentos, promove o
processo de pesquisa e de redação de textos científicos. O teste escrito individual possibilita a aferição do nível de
conhecimento adquirido pelo estudante.
A avaliação por exame é individual e implica a realização de uma prova escrita que tem como objetivo verificar se o
estudante demonstra conhecimentos aprofundados dos conteúdos abordados na unidade curricular e capacidade de
os aplicar.
A dispensa da avaliação por exame supõe aprovação do estudante em avaliação contínua (nota final superior ou igual
a 10 valores).

Docente(s) responsável(eis)

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Bibliografia

Byrne, B. M. (2010). Structural equation modeling with AMOS: Basic concepts, applications, and programming (2ª ed.).
Routledge.
Clarke, V., & Braun, V. (2013) Teaching thematic analysis: Overcoming challenges and developing strategies for
effective learning. The Psychologist, 26(2), 120-123.
Marôco, J. (2018). Análise estatística com o SPSS Statistics (7ª ed.). ReportNumber.
Martinez, L. F., & Ferreira, A. I. (2007). Análise de dados com SPSS: Primeiros passos. Escolar Editora.
Pallant, J. (2020). SPSS survival manual (7ª ed.). Open University Press.
Pestana, M. H., & Gajeiro, J. N. (2014). Análise de dados para ciências sociais: A complementaridade do SPSS (6ª ed.).
Edições Sílabo.
Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2013). Using multivariate statistics (6ª ed.). Pearson.