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Apresentação
Apresentação
Esta Unidade Curricular permite dotar os alunos de competências de análises de dados em investigação em Psicologia, incidindo sobre técnicas de análise de dados quantitativos no âmbito da psicometria e da estatística inferencial, e da análise de dados qualitativos.
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Disciplina do curso
Disciplina do curso
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Grau | Semestres | ECTS
Grau | Semestres | ECTS
Mestre | Semestral | 5
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Ano | Natureza | Lingua
Ano | Natureza | Lingua
1 | Obrigatório | Português
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Código
Código
ULHT789-25057
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Pré-requisitos e co-requisitos
Pré-requisitos e co-requisitos
Não aplicável
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Estágio Profissional
Estágio Profissional
Não
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Conteúdos Programáticos
Conteúdos Programáticos
CP1. Métodos de análise de dados qualitativos: Análise temática CP2. Métodos de análise de dados quantitativos: estatística descritiva e estatística inferencial CP3. Psicometria CP3.1. Conceito de escalas psicométricas e teoria da medida em psicometria CP3.2. Validação psicométrica de testes de medida: Análise Fatorial Exploratória e Análise Fatorial Confirmatória CP4. Estatística Inferencial: CP4.1. Análise de Variância Univariada e Multivariada CP4.2 Análise de Variância com Medidas Repetidas CP4.3. Relação linear entre duas variáveis: Correlação, Regressão Linear Simples e Múltipla CP4.4. Modelos de Mediação CP4.5. Modelos de Moderação
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Objetivos
Objetivos
OA1. Conduzir uma análise de dados qualitativos OA2. Conhecer as teorias psicométricas e pressupostos subjacentes à construção de escalas OA3. Conduzir uma análise psicométrica de uma escala e interpretar os seus resultados OA4. Compreender a relação entre hipótese conceptual, design de um estudo, procedimento estatístico e hipótese estatística OA5. Aplicar as técnicas estatísticas de Análise de Variância e Multivarância a problemas no domínio da Psicologia com amostras intra e inter-sujeitos OA6. Aplicar modelos de Regressão Linear Simples, Múltipla, de Mediação e Moderação a problemas no domínio da Psicologia OA7. Escolher e aplicar os diferentes procedimentos estatísticos tendo em conta os objetivos de investigação e tipo de dados OA8. Apresentar e interpretar de forma clara os resultados obtidos na análise dos dados OA9. Utilizar de forma adequada e eficaz um software de análise estatística.
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Metodologias de ensino
Metodologias de ensino
As aulas desta UC, de caráter teórico-prático (TP), têm uma componente essencialmente aplicada, na qual os alunos aplicam as competências teóricas adquiridas através de atividades práticas, como condução, análise e discussão dos procedimentos de análise de dados aplicados. A aplicação prática dos conceitos aprendidos será igualmente realizada utilizando os dados de um estudo desenvolvido pelos próprios alunos na disciplina de Métodos de Investigação I, possibilitando aos alunos explorar todas as fases de um processo de investigação ao longo dos dois semestres. Para envolver os alunos na investigação desenvolvida na área da Neuropsicologia Aplicada, serão apresentados estudos publicados em revistas internacionais que utilizem os modelos e técnicas analíticas lecionadas. Além disso, sempre que possível, procurar-se-á envolver os estudantes nos projetos de investigação em curso na unidade de Investigação e Desenvolvimento (HEI-Lab).
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Bibliografia principal
Bibliografia principal
Bardin, L. (2004). Análise de conteúdo. Edições 70. Braun, V., & Clarke, V. (2023). Toward good practice in thematic analysis: Avoiding common problems and be (com) ing a knowing researcher. International Journal of Transgender Health, 24(1), 1–6. https://doi.org/10.1080/26895269.2022.2129597 Field, A. (2017). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics (5th ed.). Sage. Flick, U. (2009). Introdução à pesquisa qualitativa (3.ª ed.). Artmed. Hayes, A. F. (2017). Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis: A regression-based approach. Guilford Publications. Maroco, J. (2018). Análise estatística com o SPSS statistics (7.ª ed.). ReportNumber. Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2006). Using multivariate statistics. Pearson International. Watt, R., & Collins, E. (2019). Statistics for psychology: A guide for beginners (and everyone else). SAGE Publications Limited.
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Avaliação
Avaliação
A avaliação contínua tem quatro momentos de avaliação individual baseados nos conteúdos programáticos lecionados nas aulas teóricas e um momento de avaliação em grupo com cariz prático. Todos os momentos de avaliaçao individual consistirão em mini-testes com durações e ponderações distintas:
- O primeiro mini-teste incidirá sobre a matéria lecionada de análise de dados qualitativos e corresponde a 20% da classificação final,
- O segundo e terceiro momento correspondem cada um a 15% da classificação final e incidem sobre a análise de variância e regressão linear simples, multipla e modelos de mediação.
- O quarto mini-teste corresponde a 30% da classificação final e incidirá sobre os conteúdos da Psicometria.
- A avaliação prática (20%) corresponderá à elaboração de um pedido de viabilidade ética à Comissão de Ética e Deontologia na Investigação Científica (CEDIC) realizado em grupo.
A avaliação final tem um único momento de avaliação – exame individual – com ponderação de 100% . O exame incidirá sobre a totalidade dos conteúdos programáticos da unidade curricular.
Estudantes com estatuto especial que não possam comparecer às avaliações marcadas devem sinalizar a situação de forma a agendar uma avaliação em tudo semelhante à prevista, mantendo a equidade de avaliação entre estudantes.
Para obter aprovação à UC é necessário ter pelo menos 10 valores na nota final (escala de 0 a 20)NOTA SOBRE O USO DE IA: Nesta Unidade Curricular o recurso a ferramentas de Inteligência Artificial não é permitido, por se considerar que o uso destas ferramentas coloca em causa a clara avaliação das competências adquiridas pelo/a aluno/a. Sempre que necessário, com fundamento em indício de uso de IA, o/a docente poderá calendarizar uma prova oral de avaliação, convocando o/a estudante a comparecer, sob pena da anulação da avaliação à UC.
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Mobilidade
Mobilidade
Não
