Introdução à Análise de Dados Biomédicos usando o SPSS

Docente: Cláudia Camila Rodrigues Pereira Dias

ECTS: 3 - aguarda creditação

Candidaturas: Candidaturas abertas até 19 de junho de 2017

Aulas: 17 de julho das 14h às 19h; 18 a 21 de julho das 14h às 18h

Local: Sala L2, Centro de Informática, FMUP

Destinatários: Profissionais, investigadores ou estudantes nas áreas da Saúde, Ciências da Informação, Matemática e Estatística

Propina: €350

Descontos:

Colaboradores do MEDCIDS – Departamento de Medicina da Comunidade, Informação e Decisão em Saúde, Faculdade de Medicina da Universidade do Porto e colaboradores do CINTESIS (bolseiros e equipa de gestão) - Centro de Investigação em Tecnologias e Serviços de Saúde – gratuito; Estudantes – 30%; Colaboradores da Universidade do Porto e de entidades parceiras (*) – 30%.

O número de candidatos admitidos, com isenção de propina, não poderá exceder 50% do total das vagas disponíveis para o curso. A inscrição de colaboradores do MEDCIDS ou CINTESIS com isenção de propina carece da autorização do respetivo diretor de serviço/responsável científico.

Objetivos:

O curso de Introdução à Análise de Dados usando o SPSS pretende:

  1. dotar os estudantes de competências básicas ciência de dados de saúde, na sua componente de análise exploratória e inferencial de dados biomédicos, incluindo aprender a aplicar as diferentes técnicas básicas de estatísticas a dados biomédicos usando base de dados reais e o software de análise de dados SPSS.
  2. formar profissionais e investigadores na área de ciências de dados de saúde, uma área onde existe cada vez mais financiamento, quer público e institucional (nacional e internacional), quer da própria sociedade, onde empresas do sector estão deficitárias e disponíveis para acolher estes investigadores, uma vez que lhes atribuem um alto valor social e económico para as suas atividades de negócio;
  3. diversificar e melhorar a qualidade da oferta formativa da Universidade do Porto, ocupando um lugar de destaque na oferta de formação contínua na área;
  4. dar complemento à formação existente com outras ferramentas de análise (i.e. SPSS), indo assim de encontro aos requisitos de procura que os últimos anos têm evidenciado.

Conteúdos programáticos:

Gestão de dados, tipos de dados e verificação de dados
Medidas de localização e dispersão
Distribuição normal e outras distribuições teóricas
Representação gráfica
Técnicas de amostragem
Intervalos de confiança Princípio de Teste de hipóteses
Testes paramétricos e não paramétricos: testes-t, testes-f (One-Way ANOVA); Mann-Whintey; Kruskal-Wallis; Wilcoxon; Qui-quadrado
Correlação paramétricaRegressão linear simples