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Delineamento experimental

Código:	MEA2101		Sigla:	DE
Área Científica:	Estatística

Ocorrência: 2026/27 - 1S

Área de Ensino:

Ciências Matemáticas - CM

Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Ano Curricular	Créditos	Horas Contacto	Horas Totais
MEA	14	Registo n.º R/A-Cr 14/2020/AL01	1º	5	39	125

Horas Efetivamente Lecionadas

MEA_1_A

Teórico-Práticas:

0,00

Docência - Horas Semanais

Teórico-Práticas:

2,60

Tipo	Docente	Turmas	Horas
Teórico-Práticas	Totais	1	2,60
Teórico-Práticas	Rita Maria de Almeida Neres - ESA		2,60

Docência - Responsabilidades

Docente	Responsabilidade
Rita Maria de Almeida Neres - ESA	Responsável

Objetivos de aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes)

Conhecer os princípios e conceitos fundamentais da experimentação, delinear experiências e fazer a respetiva análise estatística.

Utilizar um software estatístico para o tratamento de dados, quer em aplicações, quer na investigação.

Capacidade para selecionar e organizar informação, aplicar algumas ferramentas estatísticas essenciais na análise de diversos delineamentos experimentais.

Validar os pressupostos das diferentes abordagens paramétricas e saber aplicar alternativas não paramétricas, caso os mesmos não se verifiquem.

Utilizar o software adotado para a disciplina e interpretar outputs de análise estatística.

Adquirir autonomia no estudo com adaptação a novas situações.

Conteúdos programáticos

Revisões dos principais conceitos de Estatística descritiva e Inferencial.

Importância do Delineamento Experimental. Tipos de Delineamentos.

Princípios do delineamento experimental.

Planeamento da recolha de dados/delineamento experimental.

Testes de hipóteses.

Associação entre variáveis.

Regressão linear e não linear.

Análise de variância.

Alternativas não paramétricas aos testes de hipóteses e à análise de variância.

Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da unidade curricular

O programa apresenta os princípios do delineamento experimental e procura capacitar os estudantes para a delineamento de experiências/recolha de dados, organização dos dados, escolha dos métodos de análise estatística adequados, análise estatística e interpretação de resultados.

Metodologias de ensino e de aprendizagem específicas da unidade curricular articuladas com o modelo pedagógico

Exposição de matéria em sessões teóricas e aplicação em sessões teórico-práticas.

O trabalho autónomo é essencial para a consolidação de conhecimentos adquiridos. Nos trabalhos de grupo desafiam-se os alunos a decidir o método de análise mais adequado, interpretar os resultados e tecer as conclusões.

Será utilizado um software estatístico para a resolução de problemas, análise de dados e aplicação dos conceitos.

Avaliação

Existem duas modalidades de avaliação:

Modalidade 1: Avaliação Contínua = Componente Prática (60%) + Teste Parcial (40%).

A Componente Prática (nota mínima de 10 valores) consiste em:

1. Realizar trabalhos de grupo (contribuição de 60% dos trabalhos, com nota mínima de 10 valores).

A nota de cada trabalho tem duas contribuições: conteúdo (80%) e apresentação/discussão (20%).

2. Mini-teste individual (40%, com nota mínima de 8 valores), a decorrer durante o período de aulas.

O Teste Parcial é realizado em data a definir (nota mínima de 8 valores).

Esta modalidade requer a presença obrigatória em 75% das aulas.

Modalidade 2 - Exame Final

O exame final consiste na realização de uma única prova teórico-prática.

Observação: As notas da avaliação contínua são válidas no corrente ano letivo.

Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da unidade curricular

Pretende-se que os alunos participem ativamente na resolução e discussão dos exercícios propostos e que procurem esclarecer dúvidas. É requerido trabalho autónomo para assimilação dos conceitos e resolução de exercícios.

Os conceitos teóricos são introduzidos recorrendo a exemplos de aplicação, com exercícios direcionados, focando a resolução de problemas atuais e reais, com o objetivo de desenvolver o gosto e interesse pela disciplina e mostrar a sua utilidade. Serão expostos os conceitos e fundamentos teóricos, aplicados na prática e complementados com o trabalho dentro e fora das aulas e com apoio tutorial, para cumprimento dos objetivos fixados. Será dado relevo à análise e interpretação dos dados, recorrendo sempre que possível a outputs do software utilizado.

Bibliografia de consulta (existência obrigatória)

Box, G.E.P., Hunter, J. S. & Hunter, W.G. (2005). Statistics for Experimenters: Design, Innovation, and Discovery (2nd ed), John Wiley & Sons, 664 pp.
Hocking R. R. (2013). Methods and applications of linear models: regression and the analysis of variance (3rd ed.). Wiley, 720 pp.
Dytham, C. (2003). Choosing and Using Statistics. A Biologist's Guide (2nd ed.). Blackwell Publishing, 249 pp.
Eason G., Coles C.W., Gettinby G. (1996). Mathematics and Statistics for the Bio-Sciences. John Wiley&Sons Inc., 1986.
Martinez M., (2009). R for biologists. In http://www.nimbios.org/products/prod_pdfs/RforBiologistv1.1.pdf
Reis E., Melo P., Andrade R., Calapez, T. (2015). Estatística Aplicada, vols 1 e 2. Sílabo.