Análise de Dados para as Ciências Sociais

Código:	M240007		Sigla:	MADCS
Áreas Científicas:	SOCIOLOGIA

Ocorrência: 2023/24 - 2S

Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos	Horas Contacto	Horas Totais
MSS	14	Aviso nº 16033/2021, de 24 de Agosto	1º	6 ECTS

Horas Efetivamente Lecionadas

TMSS

Teórico-Práticas:	30,00
Inquéritos:	0,00

Docência - Horas Teórico-Práticas: 2,00 Inquéritos: 0,00 Tipo Docente Turmas Horas Teórico-Práticas Totais 1 2,00 Helder Fernando Cerqueira Alves   2,00

Software

SPSS

Excel

Objectivos, Competências e Resultados de aprendizagem

1. Incentivar o desenvolvimento de investigação e extração de conhecimento a partir de dados.
2. Promover a capacidade para o tratamento, análise e interpretação de informação quantitativa, recorrendo a instrumentos e métodos que possibilitem a descrição, inferência e apresentação de dados quantitativos.
3. Desenvolver conhecimentos e competências em métodos de análise univariada, bivariada e multivariada de dados nos alunos de mestrado, com vista à operacionalização destes métodos de análise na dissertação de mestrado/artigo científico.
4. Implementação prática das diferentes metodologias de análise estatística de dados com recurso ao software IBM SPSS.

Programa

1. Análise Descritiva de Dados através de tabelas e representações gráficas.
2. Inferência Estatística de dados:
2.1. Testes de hipóteses paramétricos para amostras independentes - Testes t-Student para 1 amostra e 2 amostras independentes, testes para mais do que 2 amostras independentes (ANOVA);
2.2. Testes de hipóteses paramétricos para amostras emparelhadas - Testes t-Student para 2 amostras emparelhadas, ANOVA para medidas repetidas;
2.3. Testes de hipóteses Não paramétricos:¿Amostras independentes (Kolmogorov-Smirnov, Qui-quadrado, teste de Mann-Whitney e Kruskal-Wallis) e Amostras emparelhadas (teste de Wilcoxon e Friedman).
4. Criação e validação de dimensões relativas a ¿Instrumentos de Avaliação¿ (avaliação e validação psicométrica de instrumentos).
5. Aplicação práticas das metodologias lecionadas com recurso ao software para estatística IBM SPSS.
6. Apresentação dos resultados sob a forma de artigo científico (APA).

Demonstração da Coerência dos Conteúdos Programáticos com os Objetivos da UC

O estudo desenvolvido no programa apresentado fornece conhecimentos básicos de estatística descritiva exploratória univariada, bivariada e multivariada, com vista à sua aplicação no cálculo e interpretação de indicadores, permitindo dessa forma contextualizar, modelizar e avaliar estudos de campo, assim como contribuir para a interpretação dos processos decisórios baseados no estudo empírico da realidade.
Os conteúdos programáticos relacionados com a análise de dados qualitativos estão em consonância com os objetivos 5, 6, 7 e 8, estando orientados para familiarizar os alunos com a especificidade da natureza, organização e tratamento dos dados qualitativos. 

Bibliografia Principal

Bryman, A. & Cramer, D. ;Análise de Dados em Ciências Sociais. Introdução às técnicas utilizando o SPSS, Celta Editora, 1998

Hall, A., Neves, C. & Pereira, A. ;Grande Maratona de Estatística no SPSS, Escolar Editora, 2011

Hill, M.M. & Hill, A.;Investigação por questionário, Edições Sílabo, 2000

Maroco, J. & Bispo, R. ;Estatística aplicada às ciências sociais e humanas, Climepsi Editores, 2003

Maroco, J. & Bispo, R. ;Análise Estatística com o SPSS Statiscs, ReportNumber, 2018

Pestana, M. H & Gageiro, J. N. ;Análise de dados para Ciências Sociais. A complementaridade do SPSS, Edições Sílabo, 2018

Reis, E.;Estatística Aplicada ¿ Volume 2, Edições Sílabo, 1999

Métodos de Ensino

Tratando-se de uma disciplina teórico-prática, a metodologia de ensino-aprendizagem pressupõe a orientação das aulas em dois sentidos: por um lado, aulas de carácter mais expositivo para apresentação dos principais conteúdos programáticos ilustrados com exemplos concretos e apelando à discussão com os alunos; aulas de carácter prático, por um lado com recurso ao software para estatística IBM SPSS e, por outro lado, com o desenvolvimento de um conjunto diversificado de trabalhos relacionados com as matérias leccionadas. Existirão ainda aulas tutoriais para acompanhamento dos trabalhos e esclarecimento de dúvidas.

Modo de Avaliação

1

Componentes de Avaliação e Ocupação registadas

Descrição	Tipo	Tempo (horas)	Data de Conclusão
Participação presencial (estimativa)	Aulas	30
	Total:	30

Avaliação Final

A avaliação da disciplina contemplará duas modalidades:

a) Avaliação distribuída (AD) - realização de dois exercícios (trabalhos práticos) de análise estatística de dados com recurso ao SPSS. Cada trabalho tem a ponderação de 50%.

• Para poder permanecer na modalidade de AD, tem que ter uma classificação mínima de 6,5 valores nos trabalhos práticos.
• Caso não tenha aproveitamento na AD (tem aproveitamento se tiver uma classificação de 9,5 valores ou mais, após a realização dos dois trabalhos práticos), pode ainda realizar um Exame de recurso.

b) Exame de época normal.

Demonstração da Coerência das Metodologias de Ensino com os Objetivos de Aprendizagem da Unidade Curricular

As metodologias de ensino e de aprendizagem visam o desenvolvimento integrado nos estudantes dos conhecimentos referidos nos conteúdos programáticos e a concretização dos objetivos e competências estabelecidos. As aulas teórico-práticas são predominantemente demonstrativas (expositórias), com o objetivo de ensinar aos alunos: a) os conhecimentos básicos em Estatística Descritiva, Inferencial e respetiva aplicação em contexto prático, nomeadamente na resolução de problemas concretos que permita aplicar os conhecimentos adquiridos; b) os conhecimentos básicos sobre a natureza dos dados qualitativos, os procedimentos de organização e codificação, bem como as potencialidades das ferramentas informáticas neste processo.