Metodologias Avançadas de Investigação em Psicologia

Objetivos

O/a estudante que complete com sucesso esta UC deverá ser capaz de:
1. Deduzir implicações do objeto de estudo da Psicologia para o desenho da investigação, a análise de dados e a inferência nos resultados;
2. Aplicar metodologias de análise descritivo-interpretativas de elaboração conceptual;
3. Aplicar métodos de análise de dados multivariados, incluindo a utilização de técnicas que estabeleçam relações de interdependência entre variáveis;
4. Explorar e dominar com mestria aplicações informáticas imprescindíveis à análise de dados em Psicologia, tais como o SPSS, o MS. Excel, entre outras;
5. Apresentar, sistematizar e interpretar resultados das análises realizadas;
6. Tomar decisões analíticas suportadas em conhecimentos acerca das intenções e do desenho da pesquisa e dos pressupostos das análises quantitativas e qualitativas;
7. Analisar criticamente as decisões, processos de análise e processos de comunicação científica de exemplares concretos de investigação.

Programa

1.Causalidade no estudo do comportamento e dos processos mentais:
-Causalidade versus correlação
-Causalidade simples versus múltipla
-Quantitativo ou/e qualitativo
-Critérios de amostragem e desenho de amostras intencionais ou aleatórias, com e sem estratificação
-Big Data: Descobrir sentido em grandes conjuntos de dados
2.Abordagens metodológicas descritivo-interpretativas na saúde:
-Análise de evocações
-Fenomenografia
-Grounded theory
-Fenomenologia
3.Análises estatísticas multivariadas:
3.1Contexto de descoberta de padrões entre categorias (estudos qualitativos)
-Análise de Correspondências Simples e Múltiplas
-Análise Classificatória (Cluster Analysis) Hierárquica e Não Hierárquica. Articulação com outros métodos de análise multivariada
3.2 Contexto de verificação de hipóteses (estudos quantitativos):
-Análise de Variância Multivariada e de Covariância
-Regressão Linear Simples e Múltipla. Avaliação da qualidade do modelo. Dimensão dos efeitos. Moderação/Mediação.

Métodos de Ensino

Serão alternadas na lecionação da UC técnicas de ensino expositivas, expositivas dialogadas e atividades práticas. Com as primeiras introduzem-se as temáticas e aprendem-se os seus pressupostos, propósitos, procedimentos, mais valias e limitações; com as últimas visa-se incentivar a aprendizagem baseada na experiência, dando oportunidade aos alunos de ensaiarem e dominarem as operações e mecânicas envolvidas na análise de dados multivariada. Far-se-á recurso a aplicações informáticas empregues usualmente nas ciências sociais (e.g. Excel e SPSS), bem como a ferramentas de análise menos usuais (e.g. IRaMuTeQ). Nas suas horas de trabalho autónomo, os alunos são estimulados a ler e analisar criticamente artigos de investigação que mobilizem análises congéneres e a resolver problemas para consolidação das aprendizagens.

Bibliografia

Buendía Eisman, L.; Colás Bravo, P & Hernández Pina, F. (1998). Métodos de investigación en Psicopedagogía. McGraw-Hill.

Carvalho, H. (2008). Análise Multivariada de Dados Qualitativos. Utilização da Análise de Correspondências Múltiplas com o SPSS. Sílabo.

Everitt, B. S. & Dunn, G. (2001). Applied Multivariate Data Analysis. London, UK.: Edward Arnold.

Guimarães, R.C. & Cabral, J.A.S. (1997). Estatística. McGraw-Hill.

Guyon, H. (2016). Variables latentes et processus mentaux : une réflexion épistémologique et méthodologique. Thèse de doctorat de Sciences Cognitives. Université Paris Descartes.

Johnson, R. A. & Wichern, D. W. (2002). Applied multivariate statistical analysis. Prentice Hall.

Pestana, M.H. & Gageiro, J. N. (2014). Análise de Dados para Ciências Sociais – A Complementaridade do SPSS, 6ª ed. Sílabo.

Reis, E. (2001). Estatística Multivariada Aplicada. Sílabo.

Tabachnick, B.G. & Fidell, L.S. (2001). Using Multivariate Statistics. Allyn & Bacon.

Tashakkori, A. & Teddue, C. (Eds.). (2010). Handbook of mixed methods in social & behavioral research, 2nd ed. Sage.

International Journal of Qualitative Studies on Health and Well-being

Método de Avaliação

• Duas recensões críticas - 30 %
• Frequência - 40 %
• Três exercícios de análise de dados - 30 %