Este blogue será utilizado na nova Unidade Curricular - Metodologias de Investigação do Programa Doutoral Multimédia em Educação. Os elementos do grupo são: Carlota Lemos,Cláudia Cruz, Isabel Araújo, Luís Pereira e Lurdes Martins.

24
Mar 10


Pestana, M.H. e Gageiro, J.N. (2005). Análise de dados para Ciências Sociais. A complementaridade do SPSS. 4ª edição .Editora Sílabo. Lisboa.


 



A estatística descritiva descreve e estuda as características das unidades observadas ou experimentadas e utiliza-se para descrever esses dados através de estatísticas, como por exemplo a média, a moda ou desvio padrão. No seu âmbito faz-se a recolha, classificação e organização de dados, procurando-se sintetizar e representar de forma compreensível e sintetizada a informação contida num conjunto de dados. Esta tarefa concretiza-se na construção de tabelas, gráficos, análise das não respostas, identificação de observações aberrantes (outliers) e no cálculo de valores que representem a informação contida nos dados, sem distorção nem perda de informação.



A estatística indutiva permite tirar conclusões para um domínio mais vasto do que o dos elementos observados ou experimentados. Essas inferências são realizadas por aplicação em amostras aleatórias de intervalos de confiança e teste paramétricos ou não paramétricos.


A inferência estatística permite estimar as características desconhecidas de uma população, mesmo que a população não tenha sido analisada na totalidade, e testar se são plausíveis determinadas hipóteses formuladas sobre essas características. O objectivo da inferência estatística consiste, em última análise, em fazer previsões a partir da parte para o todo, ou seja, com base na análise de um conjunto limitado de alguns dados (amostra) recolhidos junto de um conjunto total de indivíduos (população), pretendemos caracterizar a população.


Podem-se identificar as variáveis segundo quatro escalas ou níveis de medidas: nominal, ordinal, intervalar ou rácio (ou razão). Estas escalas podem ser agrupadas em variáveis quantitativas (intervalar e rácio) e qualitativas (nominal e ordinal).


As variáveis quantitativas, que são variáveis cujos dados podem ser expressos por valores numéricos, podem ser de natureza discretas e contínuas, consoante possam tomar um conjunto finito de valores ou uma infinidade mensurável de valores (gerados pelo processo de contagem) ou assumir qualquer valor num intervalo de números reais (gerado pelo processo de medição).


Consoante o número de variáveis a ser tratadas simultaneamente, a análise de dados pode ser univariada – cada variável é tratada isoladamente, bivariada – quando se estabelece relações entre duas variáveis e multivariada – quando se estabelece relações entre mais de duas variáveis.



No caso destas duas últimas, análise bivariada e análise multivariada, tem-se duas formas de conduzir esta análise, realizando comparações de dois ou mais grupos cujas observações são independentes umas das outras, amostras independentes, ou comparando o mesmo grupo em diferentes situações (por exemplo, antes e depois do tratamento), amostras emparelhadas.


Março 2010
Dom
Seg
Ter
Qua
Qui
Sex
Sab

1
2
3
4
5
6

7
8
9
10
11
12
13

14
15
16
17
18
19
20

21
27



arquivos
pesquisar
 
blogs SAPO