Objetivos de aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes)
Conceitos e princípios do delineamento experimental. Desenvolvimento
das capacidades de análise de dados, instalação e desenvolvimento de
experiências e de escolha dos métodos de tratamento de resultados.
A análise dos dados será feita com recurso a um software estatístico.
Conteúdos programáticos
Breve revisão de
conceitos de probabilidades, estatística descritiva e inferência
estatística. Testes de hipóteses paramétricos e não paramétricos.
Importância do delineamento
experimental. História, princípios básicos e aplicações em diversos
campos. Randomização, replicação e blocos.
Principais tipos de
delineamentos. Planeamento e delineamento de experiências: definição de
objectivos e da população de referência; formulação das hipóteses a
testar; definição de variáveis, factores e níveis de factores; validação
dos pressupostos do modelo e da análise; escolha do número de repetições e
casualização.
Análise de Variância.
Alternativas não paramétricas.
Regressão linear simples e
múltipla no contexto descritivo e inferencial. Regressão não linear e
transformações linearizantes.
Tabelas
de contingência. Testes para dados de contagens.
Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da unidade curricular
No fim da unidade curricular o aluno deve ser capaz
de:
Reconhecer a
importância de uma metodologia experimental correta.
Distinguir diferentes
delineamentos experimentais, ter capacidade de formular perguntas
rigorosas e válidas do ponto de vista do modelo estatístico e saber
delinear experiências.
Identificar o teste estatístico
mais adequado.
Analisar
os dados e interpretar corretamente os resultados obtidos e adquirir
capacidade crítica.
Metodologias de ensino e de aprendizagem específicas da unidade curricular articuladas com o modelo pedagógico
Os métodos de ensino incluem sessões expositivas, sessões
teórico-práticas (presenciais e remotas) e práticas (presenciais).
O trabalho autónomo é essencial para a
consolidação de conhecimentos.
No trabalho 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 e
aplicação dos conceitos.
Avaliação
A aprovação na Unidade Curricular requer uma classificação superior ou igual a 10
valores (em 20), que pode ser obtida de duas formas:
Avaliação Contínua: Dois testes escritos teórico-práticos(T1 e T2) e um trabalho de grupo, sendo
exigida uma classificação mínima em cada teste de 8 valores. A nota do trabalho
(TR) tem duas componentes, o conteúdo (75%) e a apresentação (25%), e não pode
ser inferior a 10. Este regime requer a presença obrigatória em 75% das aulas.
Cálculo da nota final da avaliação contínua:
NF = [(T1+T2)/2]*0.7 + TR*0.3
Condições para dispensa total: o aluno dispensa de exame final se a NF
for igual ou superior a 10 valores.
Condições para dispensa parcial: pode ter dispensa parcial um aluno
cuja nota do trabalho não seja inferior a 10 e num dos testes tenha tido nota igual ou superior a 10 e no outro nota inferior a 8 valores. O aluno pode
realizar esta parte em exame final e fica dispensado da outra.
Exame Final: Os alunos que não desejem optar pela avaliação contínua,
ou que não verifiquem as condições de dispensa, realizarão o Exame Final, o
qual corresponde a 100% da avaliação. Consiste numa prova teórico-prática
escrita, a que estão admitidos todos os alunos regularmente inscritos na
unidade curricular.
A nota do trabalho de grupo só é válida para o ano letivo corrente, não
sendo transferida para o ano seguinte.
Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da unidade curricular
Os objetivos de aprendizagem carecem de
exposição teórica para a componente conceptual, interação teórico-prática para
as componentes de planeamento e análise de dados, seminários para estudos de
caso e apoio tutorial para o trabalho autónomo.
Bibliografia de consulta (existência obrigatória)
Andersson, Oivind (2012). Experiment!: Planning, Implementing and Interpreting. New Jersey: Wiley, 288 pp Box, G.E.P., Hunter, J. S. & Hunter, W.G. (2005). Statistics for Experimenters: Design, Innovation, and Discovery (2nd ed), New Jersey: John Wiley & Sons, 664 pp. Dytham, C. (2003). Choosing and Using Statistics - A Biologist's Guide (2nd ed.). Oxford: Blackwell Publishing, 249 pp. Hinkelmann, K. & Kempthorne, O. (2008). Design and Analysis of Experiments. Vol. 1 (2nd ed.). New Jersey: John Wiley & Sons, 631 pp. Hinkelmann, K. & Kempthorne, O. (2005). Design and Analysis of Experiments. Vol. 2. New Jersey: John Wiley & Sons, 780 pp. Moen, Ronald D., Nolan, Thomas W. & Provost, Lloyd P. (2012). Quality Improvement Through Planned Experimentation (3rd ed.). New York: McGraw-Hill Education, LLC., 512 pp. Ryan, T. P. (2007). Modern Experimental Design. New Jersey: John Wiley & Sons, 593 pp.
