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Júpiter - Sistema de Gestão Acadêmica da Pró-Reitoria de Graduação


Escola de Educação Física e Esporte
 
Pedag do Mov do Corpo Humano
 
Disciplina: EFP0136 - Aplicações e Implicações de Conceitos de Estatística nos Estudos da Educação Física e Esporte
Appications and Implications on the Concepts of Statistics in Studies Physical Education and Sport

Créditos Aula: 2
Créditos Trabalho: 2
Carga Horária Total: 90 h
Tipo: Semestral
Ativação: 01/01/2016 Desativação:

Objetivos
Desenvolver a capacidade do aluno para:
1. Familiarizar-se com a linguagem, axiomas e teoremas do âmbito da Matemática, Probabilidade e Estatística;
2. Conhecer os fundamentos e técnicas estatísticas necessárias para planejar, realizar e concluir uma pesquisa na área de Educação Física e Esporte;
3. Interpretar as análises e conclusões estatísticas relatadas em trabalhos científicos da área de Educação Física e Esporte;
 
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
3091572 - Luciano Basso
 
Programa Resumido
Os alunos serão inseridos aos principais conceitos, ideias e técnicas da estatística que permitam entender a lógica e raciocínio empregado nos estudos da área de educação física e esporte. Além de analisarem os resultados estatísticos e suas implicações e aplicações nas conclusões dos estudos publicados.
 
 
 
Programa
1. Estatística: linguagem, axiomas, teoremas e técnicas;

2. Introdução a Probabilidade;

3. População e Amostras;

4. Distribuição de Frequências;

5. Análise Descritiva:
a) Medidas: Média, moda, mediana, simetria, curtose, amplitude, variância, percentis, desvio padrão, erro padrão e intervalo de confiança;
b) Técnicas de exploração dos dados – testes e inspeções gráficas;

6. Análise Inferencial:
a) Erro Tipo I e II: nível de significância, tamanho do efeito e poder estatístico;
b) Análise de Correlação;
c) Análise de Regressão;
d) Comparando Duas Médias;
e) Análise de Variância;
f) Análise de Dados Categóricos;

7. Análise da Omissão da Informação Estatística em trabalhos científicos;

8. Análise da Inadequação do Modelo Estatístico em trabalhos científicos;
 
 
 
Avaliação
     
Método
Serão realizadas aulas teóricas-práticas, exercícios práticos em sala de aula, trabalho em grupo/individual; análise de trabalhos científicos; debates; exercícios e leitura de textos extraclasse.
As aulas seguirão a sequência de capítulos do Livro do Andy Field – os quais também terão apoio de vídeos com as explicações do próprio autor. Além disso, serão apresentados textos e exercícios para ampliar o entendimento das aplicações e implicações dos temas de aula na investigação da área da Educação Física e Esporte.
Critério
1. Avaliação por escrito (40%);
2. Exercícios extra aula (15%).
3. Análise de artigos (45%).
Norma de Recuperação
A disciplina não oferece recuperação.
 
Bibliografia
     
Básica
1. Barker, R. J.; Schofield, M.R. Inference About Magnitudes of Effects. International Journal of Sports Physiology and Performance, 3(4), p.547-557, 2008.
2. Cohen, H. W. P Values: Use and Misuse in Medical Literature. Am J Hypertens, 24, p.18-23, 2011.
3. Field, A. Descobrindo a estatística usando o SPSS, 2ª ed., Porto Alegre: Artmed, 2009.
4. Fong, G.T.; Krantz, D.H.; Nisbett, R.E. The effects of statistical training on thinking about everyday Problems. Cognitive psychology, 18, p. 253-292, 1986.
5. Nakagawa, S., & Cuthill, I. C. Effect size, confidence interval and statistical significance: a practical guide for biologists. Biological Reviews, 82(4), p.591-605, 2007.
6. Salsburg, D. Uma senhora toma chá: como a estatística revolucionou a ciência do século XX. Rio de Janeiro: Zahar Ed., 2009.
7. Welsh, A.H.; Knight, E. J. "Magnitude-based Inference'': A Statistical Review. Medicine and Science in Sports and Exercise, 47, p.874-884, 2015.
Complementar
1. Becker, H.S. Amostragem. In: Becker, H.S. Segredos e truques da pesquisa. Rio de Janeiro: Zahar, 2007. p. 96-144.
2. Bellos, A. Alex através do espelho: como a vida reflete os números e como os números refletem a vida. São Paulo: Companhia das Letras, 2015.
3. Besson, J.L. A ilusão das estatísticas. São Paulo: Editora da Universidade Estadual Paulista, 1995.
4. Buchheit, M.; Simpson, M.B.; Al Haddad, H., Bourdon, P.C.; Mendez-Villanueva, A. Monitoring changes in physical performance with heart rate measures in young soccer players. European Journal of Applied Physiology, 112, p.711-723, 2012.
5. Dancey, C.P.; Reidy, J. Estatística sem matemática para psicologia. 5ª ed., Porto Alegre: Penso, 2013.
6. Gore, C.J. Commentary on how to interpret changes in an athletic performance test. Sportscience, 8, p. 8-9, 2004.
7. Greenland, S., & Poole, C. Living with P Values Resurrecting a Bayesian Perspective on Frequentist Statistics. Epidemiology, 24(1), p.62-68, 2013.
8. Harte, S.W.; Glover, M.J. Estimation is mathematical thinking. Arithmetic Teacher, 40, p.75-77, 1993.
9. Huff, D.; Geis, I. How to lie with statistics. New York : Norton, 1993.
10. Loftus, G.R. Data analysis as insight: reply to Morrison and Weaver. Behavior Research Methods, Instruments & Computers, 27(1), p.57-59, 1995.
11. Malcata, R. M., & Hopkins, W. G. Variability of Competitive Performance of Elite Athletes: A Systematic Review. Sports Medicine, 44(12), p.1763-1774, 2014.
12. Mlodinow, L. O Andar do Bêbado: Como o acaso determina nossas vidas. Rio de Janeiro, Zahar Ed., 2009.
13. Mlodinow, L. Subliminar: como o inconsciente influencia nossas vidas. Rio de Janeiro: Zahar Ed., 2013.
14. Morrison, G.R.; Weaver, B. Exactly how many p values is a picture worth? A commentary on Loftus’s plot-plus-error-bar approach. Behavior Research Methods, Instruments & Computers, 27(1), p.52-53, 1995.
15. Pestana, D. Aprender a ler, aprender estatística. Educação e Matemática, 38, p.1, 1986.
16. Pyne, D.B. Commentary on how to interpret changes in an athletic performance test. Sportscience, 8, p. 10-11, 2004.
 

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