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Ano Letivo 2016-17
Unidade Curricular ANÁLISE DE DADOS I
Cursos SOCIOLOGIA (1.º ciclo)
Tronco comum
Unidade Orgânica Faculdade de Economia
Código da Unidade Curricular 14421004
Área Científica MÉTODOS QUANTITATIVOS
Sigla
Línguas de Aprendizagem
Português-PT
Modalidade de ensino
Presencial
DOCENTE TIPO DE AULA TURMAS TOTAL HORAS DE CONTACTO (*)
Iris Regina Cabral Lopes OT; TP TP1; OT1 45TP; 15OT
* Para turmas lecionadas conjuntamente, apenas é contabilizada a carga horária de uma delas.
ANO PERÍODO DE FUNCIONAMENTO* HORAS DE CONTACTO HORAS TOTAIS DE TRABALHO ECTS
1º S2 45TP; 15OT 168 6
* A-Anual;S-Semestral;Q-Quadrimestral;T-Trimestral
Precedências
Sem precedências
Conhecimentos Prévios recomendados
Conhecimentos básicos de matemática
Objetivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências)
Espera-se que os estudantes que obtenham aprovação nesta unidade curricular consigam : 1) compreender e usar os conceitos básicos da Estatística ; 2) aprender as diferentes formas de classificação das variáveis, bem como as suas escalas de medida; 3) identificar as medidas e representações gráficas mais adequadas para descrever as variáveis estatísticas, quer num contexto univariado, quer num contexto bivariado; 4) efetuar análises estatísticas dos conteúdos lecionados em ambiente SPSS; 5) perceber a importância dos métodos estatísticos enquanto instrumentos fundamentais na investigação empírica em sociologia; 6) organizar, planear e programar tarefas no tempo; 7) desenvolver a sua capacidade de trabalho em grupo, mas também a sua autonomia.
Conteúdos programáticos
1. INTRODUÇÃO. A origem da estatística. A importância da estatística. População, amostra e unidade estatística. Estatística descritiva e Inferência estatística. O processo de análise estatística.Tipo de variáveis.Tipos de escalas de medida. 2. INTRODUÇÃO AO SPSS. 3. ANÁLISE DESCRITIVA UNIVARIADA. Distribuições e frequências. Distribuições de frequências de variáveis qualitativas. Distribuições de frequências de variáveis quantitativas: discretas e contínuas. Medidas de localização. Medidas de tendência central. Medidas de tendência não central. Medidas de dispersão. Medidas de dispersão absoluta. Medidas de dispersão relativas. Medidas
Metodologias de ensino (avaliação incluída)
A unidade curricular de Análise de Dados I adota, como agenda semanal, aulas teóricas/práticas. Os alunos têm acesso a elementos escritos para apoiar a teoria e a um conjunto de exercícios propostos para a parte prática. Parte das aulas práticas são com recurso ao SPSS. Os elementos de apoio estão disponíveis na Plataforma Eletrónica desde o início das aulas, para serem consultados e/ou impressos. A hora extra semanal de trabalho tutorial serve para os alunos obterem algum esclarecimento adicional p a r a r e s o l u ç ã o d o s e x e r c í c i o s p r o p o s t o s .
Os alunos são submetidos a dois tipos de avaliação, de acordo com as disposições do Regulamento: avaliação contínua e exame final.A avaliação contínua é constituída por dois testes, cada um com a ponderação de 50%, e não podendo a classificação de qualquer deles ser inferior a 7,5 valores. A avaliação por exame final consiste na realização de uma prova com a ponderação de 100%.
Bibliografia principal
Barroso, M., Sampaio, E. e M. Ramos (2003), Exercícios de Estatística Descritiva para as Ciências Sociais, Lisboa, Edições Sílabo. Guimarães, R. C. e J. A. S. Cabral (2007), Estatística, 2ª edição, Lisboa, McGraw-Hill Hill, M. M. e A. Hill (2005), Investigação por Questionário, Lisboa, Edições Sílabo. Moreira, A.C., P.F. Macedo, M.C. Costa e V.M. Moutinho (2011),Exercícios de estatística com recurso ao SPSS, Lisboa, Edições Sílabo. Murteira, B., Ribeiro, C. S., Silva J.A. e C. Pimenta (2007), Introdução à Estatística , 2º edição, Lisboa, McGraw-Hill. Reis, E. (2003), Estatística Descritiva, 5ª edição, Lisboa, Edições Sílabo.
Academic Year 2016-17
Course unit DATA ANALYSIS I
Courses SOCIOLOGY (1st Cycle)
Tronco comum
Faculty / School Faculdade de Economia
Main Scientific Area MÉTODOS QUANTITATIVOS
Acronym
Language of instruction
Portuguese-PT
Learning modality
Presential
Contact hours
T TP PL TC S E OT O Total
0 45 0 0 0 0 15 0 168
T - Theoretical; TP - Theoretical and practical ; PL - Practical and laboratorial; TC - Field Work; S - Seminar; E - Training; OT - Tutorial; O - Other
Pre-requisites
no pre-requisites
Prior knowledge and skills
Basic knowledge in mathematics
The students intended learning outcomes (knowledge, skills and competences)
1. INTRODUCTION. The origin of statistics.The importance of statistical. Population , sample and statistical unit. Descriptive statistical and statistical Inference.The process of statistical analysis.Type of variables.Types of measurement scales. 2 . INTRODUCTION TO SPSS. 3 . UNIVARIATE DESCRIPTIVE STATISTICS. Distributions and frequencies. Frequency distributions of qualitative variables.Frequency distributions of quantitative variables:discrete and continuous. Measures of location. Measures of central tendency. Quantile measures. Measures of dispersion. Absolute measures if dispersion. Relative measures of dispersion. Measures of asymmetry. Measures of skewness and kurtosis. Graphical representations.4. BIVARIATE DESCRIPTIVE STATISTICS. Relationship between two qualitative variables. Relationship between qualitative and quantitative variables. Relationship between two quantitative
v a r i a b l e s .
5 . LINEAR REGRESSION AND CORRELATION.
Syllabus
1. INTRODUCTION. The origin of statistics.The importance of statistical. Population , sample and statistical unit. Descriptive statistical and statistical Inference.The process of statistical analysis.Type of variables.Types of measurement scales. 2 . INTRODUCTION TO SPSS. 3 . UNIVARIATE DESCRIPTIVE STATISTICS. Distributions and frequencies. Frequency distributions of qualitative variables.Frequency distributions of quantitative variables:discrete and continuous. Measures of location. Measures of central tendency. Quantile measures. Measures of dispersion. Absolute measures if dispersion. Relative measures of dispersion. Measures of asymmetry. Measures of skewness and kurtosis. Graphical representations.4. BIVARIATE DESCRIPTIVE STATISTICS. Relationship between two qualitative variables. Relationship between qualitative and quantitative variables. Relationship between two quantitative
v a r i a b l e s .
Teaching methodologies (including evaluation)
The course Data Analysis I adopts a weekly schedule, theoretical/practical.
Students have access to written elements to support the theory and a set of exercises proposed for the practical part. Some of the classes are using the SPSS. The support elements are available in the Electronics Platform to be consulted and/ or printed. The extra weekly tutorial h o u r i s f o r s t u d e n t s t o o b t a i n f u r t h e r c l a r i f i c a t i o n s o l v i n g e x e r c i s e s . Students are subjected to two types of evaluation, in accordance with the provisions of Regulation: continuous assessment and final examination.Continuous evaluation, consists of two individual closed book test, each with a weighting of 50% of the final mark. In order to approve through this model of evaluation, the student needs to achieve at least, 7,5 out of 20 values in each one of the individual tests. Final exam is based on a closed book exam that will represent 100% of the final mark.
Main Bibliography
Barroso, M., Sampaio, E. e M. Ramos (2003), Exercícios de Estatística Descritiva para as Ciências Sociais, Lisboa, Edições Sílabo. Guimarães, R. C. e J. A. S. Cabral (2007), Estatística, 2ª edição, Lisboa, McGraw-Hill Hill, M. M. e A. Hill (2005), Investigação por Questionário, Lisboa, Edições Sílabo. Moreira, A.C., P.F. Macedo, M.C. Costa e V.M. Moutinho (2011),Exercícios de estatística com recurso ao SPSS, Lisboa, Edições Sílabo. Murteira, B., Ribeiro, C. S., Silva J.A. e C. Pimenta (2007), Introdução à Estatística , 2º edição, Lisboa, McGraw-Hill. Reis, E. (2003), Estatística Descritiva, 5ª edição, Lisboa, Edições Sílabo.