1 - Compreender técnicas multivariadas correntes.
2 - Selecionar uma metodologia estatística adequada para responder a questões concretas postas pela psicologia.
3 - Utilizar software estatístico para realizar análise de dados multivariados, concretamente o SPSS ou o R.
4 - Redigir um relatório estatístico em linguagem clara e cientificamente correta.
5 - Conhecer os pressupostos subjacentes às técnicas estatísticas e saber conferi-los empiricamente.
1 - Análise de variância simples. Comparações múltiplas. Análise de variância dupla; efeitos principais e interação. Análise de variância com medidas repetidas. Fatores fixos e fatores aleatórios. Análise de variância não paramétrica: testes de Friedman e Kruskal-Wallis.
2 - Correlações bivariadas; regressão linear simples. Regressão múltipla; correlações múltiplas e parciais. Interpretação e significância dos coeficientes do modelo de regressão. Outliers multivariados e valores influentes.
3 - Risco relativo e odds ratio. O modelo da regressão logística. Ajustamento do modelo. Interações.
4 - Introdução à análise em componentes principais e à análise factorial. Cálculo das componentes principais. Rotação e interpretação das componentes principais. Regras de paragem.
Aulas teóricas expositivas e aulas teórico-práticas com exercícios aplicados, a realizar pelos alunos com recurso a software e alguma intervenção do docente. Avaliação: duas frequências, que consistem numa avaliação de índole teórico-prática sobre a aplicação de uma ou mais técnicas de análise de dados multivariados. Cada frequência contribui com 50% para a nota final.