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CURSO DE FORMAÇÃO | Análise estatística de dados para as Ciência Sociais

Datas: 22 de Janeiro a 28 de Maio de 2022

OFERTA DE LICENÇA DO PROGRAMA INFORMÁTICO SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) PELO
PERÍODO DE UM ANO.

Objectivos

O objetivo deste(s) curso(s) é assim o de promover em estudantes de licenciatura, mestrado, doutoramento ou profissionais que desenvolvam investigação na área das ciências sociais a capacidade para o tratamento, análise e interpretação de informação quantitativa, por recurso a instrumentos e processos de medida que possibilitam a descrição, inferência e apresentação de dados quantitativos.

Os softwares a utilizar são o MS Excel e o IBM SPSS.

Destinatários

Técnicos de Serviço Social, Psicólogos, Sociólogos, Doutorandos, Mestrandos, Licenciados, Estudantes universitários nas áreas das ciências sociais, das ciências da saúde, etc., e todos aqueles que pretendam utilizar o SPSS para a realização de análise estatística de dados, independentemente da sua área de formação.

Pré-requisitos

Para frequentar este curso é necessário:

  • Ter um computador portátil para instalação da licença de SPSS e para usar durante o curso.

  • Docente

    Hélder Alves - Doutorado em Matemática Aplicada (MAP-PDMA) com especialização em estatística (Universidades do Minho, Aveiro e Porto). Mestre em Ciências do Consumo alimentar (Universidade Aberta). Licenciado em Estatística (Universidade Portucalense Infante D. Henrique). Docente das unidades curriculares de Estatística 1 e Estatística 2 no ISSSP. Investigador afiliado do LIAAD INESC TEC.

    Carga Horária

    O curso será de 14h00 e em regime online
    Horário: 09h00-13h00 (sábado)

    ECTS - 4

    Calendarização

    Datas: 22 de Janeiro a 28 de Maio de 2022

    CURSO 1: 22 de Janeiro a 22 de Fevereiro de 2022
    CURSO 2: 26 de Março a 23 de Abril de 2022
    CURSO 3: 07 de Maio a 28 de Maio de 2022

    Programa

    Curso 1: Análise Descritiva/Exploratória de Dados com SPSS (12h)

  • Codificação de dados/introdução de dados no computador
  • Não respostas / Identificação dos erros
  • Técnicas de tratamento da informação recolhida
  • Introdução ao SPSS (menus, botões, janelas, procedimentos e comandos).
  • Preparação de ficheiros SPSS para tratamento estatístico
  • Classificação da informação/variáveis segundo o tipo e escalas de medida
  • Criação e Manipulação de Ficheiros de Dados com SPSS: Recodificação de variáveis; Criação de novas variáveis; Criação de variáveis compósitas, etc..
  • Apresentação e explicação das principais ferramentas de tratamento de dados
  • Análise Descritiva Univariada: Distribuições de frequências; Medidas de tendência central (média, mediana e moda); Medidas de dispersão (desvio padrão, variância, etc.); Medidas de assimetria e curtose
  • Análise Descritiva Bivariada através de tabelas e representações gráficas
  • Representação gráfica da informação
  • Exploração das potencialidades de apresentação dos resultados de uma ou mais variáveis através do comando "Tables" do SPSS
  • Criação de ficheiros "Syntax", para automação de processos de análise
  • Tratamento descritivo, criação e validação de dimensões/ ou índices relativos a "Escalas de Avaliação" (avaliação psicométrica de inquéritos)
  • Exemplificação da matéria recorrendo a estudos de caso de dados reais
  • Resolução de exercícios com o SPSS
  • Curso 2: Inferência Estatística de dados com o SPSS (12h):

  • Introdução aos principais conceitos da inferência estatística/Testes de hipóteses:
  • Procedimentos a considerar no emprego dos testes
  • Hipótese nula, escolha do teste, nível de significância, distribuição amostral e região de rejeição
  • Validação dos pressupostos associados aos testes de hipótese a realizar (normalidade das distribuições, homocedasticidade das variâncias, etc.)
  • Testes de hipóteses paramétricos:
  • Amostras independentes - Testes t-Student para 1 amostra e 2 amostras independentes, testes para mais do que 2 amostras independentes (ANOVA unifatorial, ANOVA Fatorial);
  • Amostras emparelhadas - Testes t-Student para 2 amostras emparelhadas, ANOVA para medidas repetidas (3 ou mais amostras emparelhadas)
  • Testes de hipóteses Não paramétricos:
  • Amostras independentes - Teste de Kolmogorov-Smirnov e do Qui-quadrado para 1 amostra, teste de Mann-Whitney para 2 amostras independentes e teste de Kruskal-Wallis para mais do que 2 amostras independentes;
  • Amostras emparelhadas - teste de Wilcoxon para 2 amostras emparelhadas e teste de Friedman para 3 ou mais amostras emparelhadas
  • Testes de comparação múltipla (Post-hoc): Bonferroni; tuckey, etc.
  • Exemplificação da matéria recorrendo a estudos de caso de dados reais
  • Resolução de exercícios com o SPSS
  • Curso 3: Análise Multivariada de Dados com o SPSS (12h)

  • Análise Fatorial Exploratória (AFE) com SPSS (4h)
  • Principais diferenças entre a Análise Fatorial vs. Análise em Componentes Principais
  • Métodos de extração de fatores e decisão sobre o n.º de fatores a reter
  • Rotação ortogonal e oblíqua de fatores
  • Estimação dos valores dos fatores.
  • Validação de escalas de avaliação / escalas psicométricas
  • Avaliação da consistência interna das dimensões (Alfa de Cronbach);
  • Criação de índices/dimensões e exemplificação de utilização dessas dimensões noutras técnicas de análise estatística de dados.
  • Classificação de Dados: Análise de Clusters (AC) com SPSS (4h)
  • Medidas de distância/semelhança (dissemelhança)
  • Métodos para agregação de observações / Clusters
  • Passos para a obtenção de Clusters.
  • Avaliação dos resultados
  • Validação da solução obtida
  • Modelos de regressão linear Simples e Múltipla (4h)
  • Conceito de correlação. Coeficientes de correlação e de determinação
  • Conceito de regressão.
  • Definição do Modelo de Regressão Linear Simples (MRLS)
  • Definição do Modelo de Regressão Linear Múltipla (MRLM)
    - Método dos mínimos quadrados
    - Inferência estatística associada aos parâmetros do modelo e validade do mesmo
    - Análise do poder preditivo do modelo
    - Análise de resíduos e dos pressupostos do modelo
    - Métodos de seleção das variáveis: forward, backward e stepwise
    - Inclusão de variáveis tipo dummy
  • Exemplificação da matéria recorrendo a estudos de caso de dados reais
  • Resolução de exercícios com o SPSS.

    Certificado

    O cumprimento com sucesso dos objectivos pedagógicos desta formação será comprovado através da emissão de um: Certificado do Instituto Superior de Serviço Social do Porto por via do seu Centro de Formação e Extensão Comunitária e pela Direção-Geral do Emprego e das Relações de Trabalho.

    Preço

    Propina:
    Público em Geral - 1 curso € 150,00
    Público em Geral - 2 curso € 250,00
    Público em Geral - 3 curso € 350,00
    Descontos:
  • Desconto de 15% para alunos e funcionários do ISSSP.
  • Desconto de 10% para ex-alunos do ISSSP, formandos ao abrigo dos protocolos com a CESSS
  • Desconto de 10% para desempregados*
  • Desconto de 10% para estudantes do ensino superior*
  • Desconto de 10% para instituições que enviem grupos de, no mínimo, dois formandos.
  • *Caso pretenda usufruir do mencionado desconto, deve remeter em conjunto com o comprovativo de pagamento, documento que confirme a situação alegada (ex: cartão de estudante ou documento do Centro de Emprego).

    Inscrição

    1. Ficha de inscrição.
    2. Comprovativo de pagamento do valor da inscrição (a enviar para cfec@isssp.pt) para o IBAN PT50 003507550000315533002.
    3. A inscrição só será considerada definitiva após pagamento.

    Política de desistência

  • Desistências até 96 horas antes do dia do curso: 100% devolução do valor de inscrição;
  • Não comparecimento ou desistência do curso nas 96 horas antes do dia do curso: sem devolução do valor de inscrição. Caso o inscrito ainda não tenha liquidado a primeira prestação, aquando da receção do pedido de desistência, terá de liquidar sempre o valor correspondente à inscrição.

  • Contactos e Informações

    Email: cfec@isssp.pt
    Telf: 229577217 ou 912250270