Objetivos de aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes)
Graças ao desenvolvimento de software estatístico, é possível a manipulação de conjuntos de dados de grandes dimensões de uma forma acessível. Todavia a metodologia estatística nem sempre se encontra presente no tratamento da informação, o que impede muitas vezes a validação de resultados. Ciente desta realidade, destacam-se como objectivos de aprendizagem:
i) Construção, codificação, validação e preparação de um ficheiro de dados para posterior análise com recurso a software estatístico;
ii) Utilização das técnicas estatísticas mais apropriadas para cada uma das temáticas abordadas;
iii) Formulação de hipóteses de investigação, leitura e interpretação dos resultados em conformidade com a metodologia estatística leccionada e vocacionada para casos de estudo.
Conteúdos programáticos
1. Estatística Descritiva.
1.1 Dados e variáveis;
1.2 Organização de dados em tabelas e gráficos;
1.3 Características amostrais: medidas de localização, dispersão, forma e associação/relação.
2. Inferência Estatística
2.1 Testes de hipóteses (paramétricos vs não paramétricos) e intervalos de confiança.
3. Regressão linear simples e múltipla.
4. Regressão Logística.
5. Análise de sobrevivência.
Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da unidade curricular
Os conteúdos programáticos estão em linha com os objetivos da unidade curricular dado que o programa foi concebido para abordar os conceitos base de estatística e análise de dados em várias áreas de conhecimento, nomeadamente nas ciências de gestão da informação e da saúde. As metodologias e técnicas implementadas apresentam uma relação estreita com os objetivos. As referidas técnicas são aplicadas com recurso a software estatístico, o que permite a análise e tratamento de um grande volume de informação de forma rápida, sendo dada primazia à formulação e validação de hipóteses sobre a temática em apreço. Desta forma os profissionais terão suas decisões futuras fundamentadas de forma quantitativa.
Metodologias de ensino e de aprendizagem específicas da unidade curricular articuladas com o modelo pedagógico
Recorre-se à avaliação contínua (uma frequência) ou exame final. Apenas serão admitidos à avaliação por frequência, os alunos que tenham uma assiduidade mínima de 66% (2/3 das aulas) caso contrário serão avaliados por exame. A metodologia de ensino terá como base os seguintes preceitos:
a)Exposição da matéria teórico/prática sempre com o recurso a casos práticos e implementação computacional quando possível;
b)Resolução de fichas de exercícios, referentes a cada tópico do conteúdo programático;
c)Disponibilização de material de apoio para uma maior assimilação dos conceitos e temáticas propostas;
d)Interação permanente com os discentes, com o objetivo de no início de cada aula rever de forma breve os conceitos principais ministrados na aula anterior e esclarecer eventuais dúvidas;
e)Incentivar os discentes para a implementação das metodologias expostas na resolução de problemas do seu quotidiano laboral/académico.
Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da unidade curricular
Pretende-se que os alunos adquiram competências relacionadas com a estatística e análise de dados. Para o efeito os alunos têm de aprender a resolver problemas elementares sobre as diversas metodologias e técnicas, problemas esses presentes nas diversas fichas práticas que integram a unidade curricular. Adicionalmente importa aos alunos realizarem análises multivariadas semelhantes com dados obtidos em ambiente profissional. O regime de avaliação foi concebido para medir até que ponto as competências foram de facto assimiladas.
Bibliografia de consulta (existência obrigatória)
Field, A. P., Miles, J., & Field, Z. (2012), Discovering statistics using R. London: Sage.
Daly, L. & Bourke, G. (2008), Interpretação e aplicações da estatística em Medicina, Ed. Instituto Piaget;
Kleinbaum, D. and Klein, M. (2010), Survival Analysis, A Self-Learning Text 2nd Edition; Springer;
Bland, M. (2005), An introdution to medical statistics 3rd Edition, Oxford University Press;
Altman, D. (1999), Practical Statistics for Medical Research, Chapman & Hall/CRC.
Observações
Aulas no formato de sessões à distância, com recurso à plataforma Moodle, sistema videoconferência Zoom/Colibri (FCT) e utilização do software estatístico R. A avaliação será realizada na plataforma EXAM.NET
