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Class Statistics II

  • Presentation

    Presentation

    The course aims to provide students with basic knowledge and skills in the domains of quantitative research methodology, statistical science, and data analysis applied to Social Sciences, particularly regarding the design of quantitative studies, descriptive data analysis, application of techniques and procedures for univariate and bivariate inferential analysis, and the writing and presentation of results considering specific problems in the field of Psychology. The knowledge and skills acquired in this course have a direct and comprehensive impact on the study cycle, as the content taught allows for the appropriation of scientific research processes and results in the area of Psychology.
  • Code

    Code

    ULHT35-986
  • Syllabus

    Syllabus

    CP1. Types of scientific studies and levels of evidence; CP2. Relationship between conceptual hypothesis, study design (inter- and intra-), statistical procedures, and statistical hypotheses; CP3. Univariate analysis,      CP3.1. One-way ANOVA/Kruskal-Wallis test,      CP3.2. Paired-sample t-test/Wilcoxon test,      CP3.3. Repeated-measures ANOVA; CP4. Covariance and multivariate analysis,      CP4.1. ANCOVA,      CP4.2. One-way MANOVA/Friedman test; CP5. Spearman's correlation coefficient (Spearman's rho), Pearson's correlation test (Pearson's r) and chi-square test of association/independence; CP6. Writing and graphical presentation of results according to APA 7th edition guidelines.
  • Objectives

    Objectives

    Apply basic concepts of univariate inferential statistics to the study of three or more independent populations; apply concepts of multivariate inferential statistics to the study of two or more independent populations; apply concepts of inferential statistics to two or more independent populations considering analysis of covariance; apply concepts of univariate inferential statistics to two or more related populations; use the JASP® statistical analysis software; evaluate, select, and apply statistical procedures according to research objectives; calculate and analyze point and interval estimates of parametric and non-parametric parameters from both univariate and multivariate perspectives for independent and related populations; quantify the relationship between non-normally distributed quantitative variables, levels of adjustment, and the association/independence between categorical variables; present inferential statistical data.
  • Teaching methodologies

    Teaching methodologies

    Teaching-learning process supported by active methodologies, emphasizing experimentation, autonomous and cooperative work, based on project work conducted by students, built upon their own interests and motivations. Additionally, whenever possible, students may be involved in ongoing research projects at the R&D unit associated with EPVC.
  • References

    References

    Reinhart, A. (2015). Statistics done wrong: The woefully complete guide, No Starch Press. Coolican, H. (2018). Research Methods and Statistics in Psychology (7th Edition). Routledge. Field, A. P. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics (5th Edition), Sage. Goss-Sampson, M. A. (2022). Statistical Analysis in JASP 0.16.1: A Guide for Students. (https://jasp-stats.org/wp-content/uploads/2022/04/Statistical-Analysis-in-JASP-A-Students-Guide-v16.pdf) Howitt, D., & Cramer, D. (2014). Introduction to statistics in psychology (6th Edition), Pearson. Navarro et al. (2019). Learning Statistics with JASP: A Tutorial for Psychology Students and Other Beginners. (https://tomfaulkenberry.github.io/JASPbook/index.html) Reinhart, A. (2015). Statistics done wrong: The woefully complete guide, No Starch Press.
  • Assessment

    Assessment

    A avaliação contínua pressupõe duas componentes: uma individual e outra de grupo.

    A avaliação individual consiste na realização de três testes escritos, em formato de frequência, cada um valendo 20% da classificação final.

    A avaliação de grupo (máximo de 5 elementos) compreende os seguintes momentos de avaliação:
    - Seis relatórios, relativos à matéria lecionada e de acordo com o planeamento, avaliados individualmente, com um peso de 1,5% na classificação final;
    - Um trabalho final, correspondente ao desenvolvimento de um dos relatórios submetidos, incluindo a submissão de um *short paper*, com um peso de 28,5% na classificação final;
    - Uma apresentação oral, relativa ao trabalho final, com um peso de 10% na classificação final.

    A não participação de um/a elemento do grupo na elaboração de qualquer um dos seis relatórios implica a perda da respetiva classificação (ou seja, 0,5 valores) na componente individual da avaliação de grupo. Para esse efeito, serão considerados os registos de assiduidade e de participação elaborados pelo grupo de trabalho.

    Os/as estudantes que obtenham, na avaliação contínua, uma classificação final inferior a 9,5 valores, ou que optem por não participar neste modelo de avaliação, prestarão provas nos termos previstos no Regulamento Geral de Avaliação da Universidade Lusófona (Despacho Reitoral n.º 43/2025), nomeadamente através da realização de um Exame de Recurso (100% da classificação final), o qual incidirá sobre a totalidade dos conteúdos programáticos da UC.

    Os/as estudantes com estatuto especial, nos termos da alínea i) do Artigo 3.º do Regulamento Geral de Avaliação da Universidade Lusófona (Despacho Reitoral n.º 43/2025), que não integrem um grupo de trabalho, deverão realizar um trabalho escrito equivalente, em substituição do trabalho de grupo, bem como uma apresentação oral.

     

    INTEGRIDADE ACADÉMICA E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Consideram-se fraudes na avaliação de conhecimentos, de acordo com o Artigo 45.º, Capítulo IX do Regulamento Geral de Avaliação (Despacho Reitoral n.º 43/2025) todos os atos e ações que permitam ao estudante, por qualquer meio, uma vantagem face à avaliação que viole as normas definidas e nomeadamente os atos que:

    • Dificultem a real perceção relativa à capacidade, conhecimento ou competências dos estudantes;
    • Permitam ao estudante uma vantagem face aos restantes, que não decorre da sua capacidade e competências;
    • Se demonstrem como plágio, tirando vantagem de trabalhos realizados por outros sem as devidas referências.

     


    Estrutura do short paper (final)

    1. Resumo (250 palavras)
    2. Palavras-chave (máx. 5)
    3. Introdução (500 palavras; obrigatória referência a pelo menos 5 artigos posteriores a 2015) e apresentação da hipótese de investigação
    4. Procedimento, amostra, variáveis e medidas (500 palavras)
    5. Resultados (500 palavras) e representação gráfica
    6. Discussão e conclusões (350 palavras)
    7. Limitações, implicações e estudos futuros
    8. Referências
    9. Controlo de participação

    O short paper (bem como os seis relatórios realizados em aula) deve ser submetido em formato PDF via Moodle – nenhuma outra forma de entrega será aceite.

    Todos os documentos devem obrigatoriamente ser identificados com a indicação do nome dos elementos do grupo, número, turma e docente.

    Todos os documentos devem seguir as normas da APA (7.ª edição), no que diz respeito às citações no corpo do texto, à lista de referências e à apresentação dos dados estatísticos.

    Quanto à formatação, devem ser seguidas as seguintes normas: espaçamento duplo; avanço de 1,27 cm no início de cada parágrafo; fonte Times New Roman, tamanho 12. Na lista de referências, deve ser utilizado avanço pendente de 1,27 cm.

    Títulos e subtítulos devem estar em conformidade com as normas da APA (7.ª edição).

    Para orientação relativa ao cumprimento das normas da APA (7.ª edição), recomenda-se a consulta de Prada et al. (2021).

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