2024
Técnicas de Análise Quantitativa em Sociologia
Nome: Técnicas de Análise Quantitativa em Sociologia
Cód.: SOC12051M
6 ECTS
Duração: 15 semanas/156 horas
Área Científica:
Sociologia
Língua(s) de lecionação: Português
Língua(s) de apoio tutorial: Português
Regime de Frequência: Presencial
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Objetivos de Aprendizagem
O principal objectivo é introduzir o estudante no conhecimento dos principais métodos e técnicas de análise
quantitativa aprofundada de dados. Tem como principais objectivos: dotar de uma formação aprofundada com
enfoque na análise quant., numa perspectiva social; capacitar com conhecimentos práticos; a partir dos dados
e ferramentas de análise quant. avançar na investigação interdisciplinar de problemas societais, de modo a
aplicar uma abordagem de análise quantitativa no desenvolvimento das suas dissertações ou relatórios de
estágio. Os objectivos de aprendizagem específicos incluem: aplicar instrumentos de análise estatística ao
estudo dos problemas societais; compreender como para tal deve utilizar dados empíricos; conhecer,
localizar, recolher e tratar fontes de dados primárias (Inquéritos nacionais e internacionais aos agregados
familiares, ESS, Eurobarómetro, entre outros); interpretar resultados estatísticos; formular e redigir um ensaio
suportado na evidência.
quantitativa aprofundada de dados. Tem como principais objectivos: dotar de uma formação aprofundada com
enfoque na análise quant., numa perspectiva social; capacitar com conhecimentos práticos; a partir dos dados
e ferramentas de análise quant. avançar na investigação interdisciplinar de problemas societais, de modo a
aplicar uma abordagem de análise quantitativa no desenvolvimento das suas dissertações ou relatórios de
estágio. Os objectivos de aprendizagem específicos incluem: aplicar instrumentos de análise estatística ao
estudo dos problemas societais; compreender como para tal deve utilizar dados empíricos; conhecer,
localizar, recolher e tratar fontes de dados primárias (Inquéritos nacionais e internacionais aos agregados
familiares, ESS, Eurobarómetro, entre outros); interpretar resultados estatísticos; formular e redigir um ensaio
suportado na evidência.
Conteúdos Programáticos
Módulo de Amostragem
Conceitos básicos de amostragem e estimação
Principais etapas no planeamento e na selecção de amostras
Amostragem aleatória simples, sistemática e aleatória estratificada
Métodos de recolha de informação em estudos por amostragem
Módulo de Multivariada
Análise em componentes principais
Análise factorial de correspondências
Análise discriminante
Análise de clusters
Módulo de Categórica
Tabelas de contingência
Regressão logística
Conceitos básicos de amostragem e estimação
Principais etapas no planeamento e na selecção de amostras
Amostragem aleatória simples, sistemática e aleatória estratificada
Métodos de recolha de informação em estudos por amostragem
Módulo de Multivariada
Análise em componentes principais
Análise factorial de correspondências
Análise discriminante
Análise de clusters
Módulo de Categórica
Tabelas de contingência
Regressão logística
Métodos de Ensino
O ensino da unidade curricular assenta em aulas teórico-práticas, utilizando como suporte a plataforma de elearning
da UÉ. Os conceitos introdutórios são dados usando exemplos reais de diferentes áreas de aplicação
de modo a mostrar a relevância e actualidade dos conteúdos programáticos. Aulas teórico-práticas: 3
h/semana, articuladas com exemplos de aplicação (com utilização de computador para resolução de
exercícios). Os estudantes completam um conjunto de 4 trabalhos de avaliação ao longo do semester (40%).
Estes trabalhos visam introduzir os estudantes nas técnicas de análise quantitativa de dados, de acordo com o
leccionado nos diferentes módulos e terão uma ponderação proporcional na classificação final ao nº de horas
de contacto de cada módulo. Os estudantes poderão trabalhar em grupo mas os trabalhos entregues deverão
reflectir o trabalho e o esforço individual.Exame Final: (2 h de exame escrito) (60%). O exame de final de
semestre cobre toda a matéria leccionada.
da UÉ. Os conceitos introdutórios são dados usando exemplos reais de diferentes áreas de aplicação
de modo a mostrar a relevância e actualidade dos conteúdos programáticos. Aulas teórico-práticas: 3
h/semana, articuladas com exemplos de aplicação (com utilização de computador para resolução de
exercícios). Os estudantes completam um conjunto de 4 trabalhos de avaliação ao longo do semester (40%).
Estes trabalhos visam introduzir os estudantes nas técnicas de análise quantitativa de dados, de acordo com o
leccionado nos diferentes módulos e terão uma ponderação proporcional na classificação final ao nº de horas
de contacto de cada módulo. Os estudantes poderão trabalhar em grupo mas os trabalhos entregues deverão
reflectir o trabalho e o esforço individual.Exame Final: (2 h de exame escrito) (60%). O exame de final de
semestre cobre toda a matéria leccionada.
Bibliografia
Agresti, A. (2007). An Introduction to Categorical Data Analysis, 2nd Edition, Wiley-Interscience.
Hair, Black, Babin, Andersin and Tatham, (2006). Multivariate Data Analysis, 6th ed., Prentice-Hall.
Hosmer, D.; Lemeshow, S. (2013). Applied Logistic Regression, 3rd Edition, Wiley.
Johnson, R. A. and Wichern, D. W., (2002). Applied Multivariate Statistical Analysis, Prentice-Hall.
Lohr, S. L. (1999). Sampling design and analysis. Duxbuty Press, California.
Vicente, P., Reis, E., e Ferrão, F. (2001). Sondagens. A amostragem como factor decisivo de qualidade. Edições
Silabo, Lisboa.
Hair, Black, Babin, Andersin and Tatham, (2006). Multivariate Data Analysis, 6th ed., Prentice-Hall.
Hosmer, D.; Lemeshow, S. (2013). Applied Logistic Regression, 3rd Edition, Wiley.
Johnson, R. A. and Wichern, D. W., (2002). Applied Multivariate Statistical Analysis, Prentice-Hall.
Lohr, S. L. (1999). Sampling design and analysis. Duxbuty Press, California.
Vicente, P., Reis, E., e Ferrão, F. (2001). Sondagens. A amostragem como factor decisivo de qualidade. Edições
Silabo, Lisboa.
Equipa Docente
- Ana Patrícia Silva Souto Lourenço Hilário [responsável]