Estatística 2

Código:	SS2210245		Sigla:	E2
Áreas Científicas:	Teoria Social Aplicada

Ocorrência: 2024/25 - 2S

Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos	Horas Contacto	Horas Totais
LSS1	79	Aviso nº 16918/2022 de 30 de Agosto	3º	3,5 ECTS

Horas Efetivamente Lecionadas

3TURMAU

Teórico-Práticas:	12,00
Orientação Tutorial:	13,50
Inquéritos:	0,00

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

Software

MS Excel

jamovi

Objectivos, Competências e Resultados de aprendizagem

No final desta unidade curricular, o aluno deve ser capaz de:

• Dada a real problemática, estar ciente da importância da escolha dos métodos e técnicas corretos no processo de investigação em Ciências Sociais;
• Conhecer os conceitos e práticas da estatística descritiva e inferencial com maior relevância para a análise de estudos empíricos em ciências sociais;
• Ter conceitos básicos sobre a teoria das probabilidades e variáveis aleatórias.
• Conhecer e saber cálular os parâmetros das principais distribuições discretas (Distribuição Binomial) e contínuas (Dist. Normal e t-Student);
• Saber realizar estimação por intervalo de confiança e testes de hipóteses, paramétricos e não paramétricos;
• Saber manipular (recodificar e criar novas variáveis, entre outras) uma base de dados utilizando software estatístico;
• Realizar o processamento estatístico de dados recorrendo a software estatístico, seja no nível descritivo ou inferencial;
• Redigir um relatório científico no estilo APA.

Programa

Análise preliminar de dados estatísticos

• Introdução geral
• Revisão dos principais conceitos da estatística descritiva
• Análise preliminar de dados estatísticos com recurso a software estatístico.

Distribuições

• Conceitos básicos de Teoria das Probabilidades
• Variáveis aleatórias discretas
• Principais distribuições de probabilidade: Discretas e Contínuas
• Parâmetros das distribuições discretas e contínuas

Intervalos de Confiança (I.C.)

• I.C. para uma média populacional;
• I.C. para a diferença entre duas médias populacionais.

Testes de Hipóteses

• Testes de hipóteses paramétricos
• Testes de hipóteses não paramétricos

Análise estatística inferencial com recurso a software estatístico

• Realização de exercícios práticos sobre intervalos de confiança e testes de hipóteses com recurso a software estatístico

Demonstração da Coerência dos Conteúdos Programáticos com os Objetivos da UC

O delineamento do programa desta disciplina, visa mostrar a importância da análise estatística na actividade do assistente social; promover a aquisição de conhecimentos que permitam conceptualizar, modelizar e avaliar estudos de campo; contribuir para a compreensão dos processos decisórios baseados no estudo empírico da realidade, como forma de aumentar a probabilidade de sucesso da intervenção social e promover a aplicação simulada da inferência estatística a casos concretos, através da utilização de software estatístico.

Bibliografia Principal

Hill, A., Neves, C. e Pereira, A. ;Grande Maratona de Estatística no SPSS, Escolar Editora, Lisboa, 2011

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

Figueiredo, F., Figueiredo, A., Teles, P. e Ramos, A.;Estatística Descritiva e Probabilidades, Escolar Editora, Lisboa, 2007

Guimarães, R. e Cabral, J. ;Estatística ¿ edição revista, McGraw-Hill de Portugal, 1997

Hill,M.M.eHill,A.;Investigaçãoporquestionário,1aEd., EdiçõesSílabo,Lda., 2000

Maroco,J.;Análise Estatística como SPSS Statistics, ReportNumber, 7a edição., 2018

Introdução Computacional à Probabilidade e Estatística, Porto Editora, Porto, 2004. ISBN: Pedrosa, A. e Gama, S.

Pestana, M. H & Gageiro, J. N. ;Análise de dados para Ciências Sociais. A complementaridade do SPSS, 6a ed., Edições Sílabo, 2014

Ribeiro, C., Pimenta, C., Pimenta, F., Murteira, B. e Silva, J.;Introdução à Estatística, 3a ed., Escolar Editora, Lisboa, 2015

Rodrigues,P.,Pinho,M.eOliveira,R.;EstatísticaemCiênciasHumanaseSociais, Univ. Lusíada Editora, Lisboa., 2010

Métodos de Ensino

Tratando-se de uma disciplina teórico-prática, a metodologia de ensino-aprendizagem pressupõe aulas em dois sentidos:

• 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 a realização de exercícios práticos de forma a solidificar os conceitos teóricos transmitidos, por outro lado recorrendo ao software para estatística de forma a potenciar 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	48
	Total:	48

Avaliação Contínua

Não se Aplica

Avaliação Final

• Três testes de avaliação distribuída (os alunos terão que ter uma avaliação igual ou superior a 6.5 valores nos três testes): 

o Teste 1 - 6 de março de 2024
o Teste 2 - 17 abril de 2024
o Teste 3 - Data do Exame de época normal

• Exame Final (Época Normal): realização de um exame escrito final (ponderação de 100%); 
• Exame de recurso (ponderação de 100%). 

• A presença em 80% ou mais nas aulas (11 aulas de um total de 14 aulas programadas), terá uma ponderação de 5% (1 valor) na classificação final. 

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

Uma vez que os objetivos de aprendizagem da unidade curricular incluem a aquisição de conhecimentos de decisão, cálculo, interpretação de indicadores e testes estatísticos, assim como a sua implementação em software estatístico e ainda a sua posterior utilização e aplicação prática na resolução de problemas concretos, propõe-se a utilização de uma metodologia de aprendizagem ativa que se baseia essencialmente na resolução de pequenos exercícios, integrando-os no desenvolvimento de um relatório científico no final da unidade curricular, promovendo assim a participação proativa do aluno no processo de aprendizagem.