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Ciências Farmacêuticas
Curso de Complementos de Bioestatística

Curso de Complementos de Bioestatística

Código	13704
Ano	5
Semestre	S1
Créditos ECTS	3
Carga Horária	TP(30H)
Área Científica	Matemática
Tipo de ensino	presencial
Estágios	Não está previsto
Objectivos de Aprendizagem	O curso tem como principal objetivo familiarizar os alunos com os métodos estatísticos mais utilizados na área das ciências farmacêuticas, possibilitando-lhes a aplicação destes a dados reais com recurso ao software estatístico SPSS. Após conclusão do curso, o aluno deverá ser capaz de fazer a ligação entre os conceitos estatísticos adquiridos e as necessidades que futuramente encontrará no seu percurso profissional, nomeadamente na elaboração da sua dissertação de mestrado. Deverá ser capaz de: • criar uma base de dados em SPSS; • chegar à dimensão adequada de uma amostra com base no erro máximo tolerado e na estimação intervalar de certos parâmetros; • selecionar o método estatístico mais adequado ao objetivo de estudo; • utilizar os métodos estatísticos adequados para o tratamento dos dados; • efetuar a análise estatística dos dados com recurso ao SPSS; • interpretar e analisar os resultados face aos objetivos definidos, através do software SPSS.
Conteúdos programáticos	1 - Iniciação ao SPSS • Apresentação da interface do SPSS; • Construção e importação da matriz dos dados; • Análise descritiva dos dados (tabelas de frequências e gráficos; medidas descritivas). 2 - Breve introdução à teoria da amostragem • Processos de amostragem: amostragem aleatória e amostragem determinística; • Cálculo da dimensão da amostra. 3 - Inferência a partir de uma e duas amostras • Testes de hipóteses paramétricos; • Testes de hipóteses não paramétricos. 4 - Inferência a partir de mais do que duas amostras • Testes de hipóteses paramétricos; • Testes de hipóteses não paramétricos. 5 - Análise de regressão linear • Correlação; • Regressão linear simples e múltipla; • Avaliação da qualidade do ajuste do modelo linear. 6 - Regressão logística • Razão das possibilidades (odds ratio); • O modelo de regressão logística, interpretação dos coeficientes; • Métodos de seleção das variáveis; • Significância e qualidade do modelo de regressão logística (teste de Hosmer-Lemeshow; teste à significância dos coeficientes do modelo: teste de Wald; curva ROC; análise de resíduos; outliers e observações influentes).
Bibliografia principal	Cunha, G., Matins, M.R., Sousa, R. E Oliveira, F.F. (2007). Estatística Aplicada às Ciências da Saúde. Lidel Daniel, W. (2004). Biostatistics: A Foundation for Analysis in the Health Sciences, 8th Edition. Wiley. Dawson, B. E Trapp, R.G. (2001) Bioestatística: Básica e Clínica. McGrawHill Hosmer, D., Lemeshow, S. (2000). Applied Logistic Regression, 2ª Edition. John Wiley & Sons. Kleinbaum, D.G. e Klein, M. (2002). Logistic Regression: A Self Learning Text (Statistics for Biology and Health). Springer Maroco, J. (2014). Análise Estatística com o SPSS Statistics. 6ª edição. Edições Sílabo. Oliveira, A. G. (2009). Biosestatística, Epidemologia e Investigação. Teoria e Aplicações. Lidel. Pestana, M. H. e Gageiro, J. N. (2005). Descobrindo a Regressão. Com a complementaridade do SPSS. Edições Sílabo. Pestana, M.H., e Gageiro, J.N. (2014). Análise de dados para Ciências Sociais - A complementaridade do SPSS. 6ª Ed. Lisboa: Edições Sílabo.
Língua	Português

Regente


	Célia Maria Pinto Nunes

Curso

Ciências Farmacêuticas

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