Estatística Aplicada à Atividade Física

Nome: Estatística Aplicada à Atividade Física
Cód.: MAT14972L
6 ECTS
Duração: 15 semanas/156 horas
Área Científica: Matemática

Língua(s) de lecionação: Português
Língua(s) de apoio tutorial: Português

Objetivos de Desenvolvimento Sustentável

Objetivos de Aprendizagem

Com esta unidade curricular pretende-se que os estudantes adquiram conhecimentos de Estatística Descritiva e de Inferência Estatística adequados à análise de dados relacionados com a atividade física e com o desporto. Pretende-se, ainda, sensibilizar os estudantes para o interesse da utilização destas matérias em trabalhos de investigação. No final deverão ser capazes de:
a) descrever amostras a partir da utilização das ferramentas apreendidas no âmbito da análise exploratória de dados;
b) solucionar problemas, num contexto de incerteza, utilizando os conceitos e metodologias da teoria das probabilidades;
c) utilizar a Inferência Estatística na estimação de parâmetros e na seleção do teste de hipótese mais adequado a cada situação;
d) saber aplicar, interpretar e validar os pressupostos de um modelo a regressão linear;
e) proceder à análise estatística interpretando, de forma crítica, os resultados obtidos com o recurso a meios informáticos e recursos digitais.

Conteúdos Programáticos

• Análise Exploratória de Dados
• Introdução às Probabilidades
• Variáveis aleatórias e principais distribuições de probabilidade
• Amostragem e distribuições amostrais
• Estimação Pontual e Intervalos de confiança
• Dimensão da amostra e tamanho do efeito
• Testes de hipóteses paramétricos e não paramétricos
• Análise de variância simples (um fator)
• Regressão linear simples

Componente informática:
Os conteúdos programáticos serão abordados com recurso ao uso de software informático acessível e de fácil utilização para os alunos. A Universidade de Évora dispõe de licença de Campus do SPSS, mas será também encorajada a utilização de software livre como o R-project, Jamovi e/ou JASP. As aprendizagens poderão também ser complementadas com o uso das seguintes plataformas digitais: https://www.estimationstats.com/#/ e https://thenewstatistics.com/itns/esci/

Métodos de Ensino

Ensino centrado na aprendizagem do estudante para o desenvolvimento de competências disciplinares e transversais motivadas pelo diálogo, a interação e colaboração entre pares. Será aprimorada a discussão e resolução de problemas propostos como trabalhos para casa e em sala de aula. Em cada temática dos conteúdos programáticos serão apresentados os conceitos seguidos de exemplos práticos relacionados com a atividade física e desportiva. O material de apoio estará sempre disponível no Moodle, a informação sobre a UC, os diapositivos das aulas e as folhas de exercícios para as aulas teórico-práticas e prático-laboratoriais. Nas aulas prático-laboratoriais os estudantes terão oportunidade de utilizar software estatístico para a resolução de problemas relacionados com a base de dados e a aplicabilidade dos métodos apreendidos.

Avaliação

A avaliação será feita de acordo com o nº 11 do artº 110º do RAUE, considerando os 2 regimes de avaliação previstos: Contínua (com 2 frequências) ou Final (por Exame). A nota final, para os estudantes que obtenham no mínimo 8,5 valores, em cada uma das frequências, será obtida segundo a seguinte ponderação NF=0,45*F1+0,55*F2, onde: F1 = Nota na 1ª frequência (45%). F2 = Nota na 2ª frequência (55%). Se o resultado de NF for maior ou igual do que 9,5, ainda que com uma nota inferior a 8,5 valores na 2ª frequência, a classificação da época normal ficará em 9 valores. O uso de ferramentas de IA é permitido nesta unidade curricular como apoio técnico, analítico e de aprendizagem, desde que os estudantes compreendam, validem e assumam responsabilidade total pelos resultados produzidos. A fabricação de fontes, dados ou resultados constitui infração grave à integridade académica. É inaceitável utilizar IA em avaliações ou exames sem autorização docente. O uso indevido será enquadrado como fraude académica nos termos do Artigo 119.º do Regulamento Académico (Código de conduta, fraude e plágio). No caso de haver plágio, a prova será anulada e feita participação superiormente.

Bibliografia

• Afonso A., Nunes C. (2019). “Estatística e Probabilidades: aplicações e soluções em SPSS”, Escolar Editora. http://dspace.uevora.pt/rdpc/bitstream/10174/25959/3/ProbabilidadesEstatistica2019.pdf
• Cumming, G. (2011). Understanding The New Statistics: Effect Sizes, Confidence Intervals, and Meta-Analysis (1st ed.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9780203807002
• Heuman, C. et al. (2022) – Introduction to Statistics and Data Analysis, Springer Nature.
• Ho, J., Tumkaya, T., Aryal, S., Choi, H., & Claridge-Chang, A. (2019). Moving beyond P values: data analysis with estimation graphics. Nature methods, 16(7), 565–566. https://doi.org/10.1038/s41592-019-0470-3
• Maroco, J. (2021) – Análise Estatística - Com Utilização do SPSS, 8ª Ed., Edições Sílabo.
• Loftus, S. C. (2021) – Basic Statistics with R, Academic Press.