Dados Gerais do Componente Curricular
| Tipo do Componente Curricular: |
DISCIPLINA |
| Tipo de Disciplina: |
REGULAR |
| Forma de Participação: |
DISCIPLINA REGULAR |
| Unidade Responsável: |
PÓS-GRADUAÇÃO EM EVOLUÇÃO E DIVERSIDADE (11.01.06.39) |
| Código: |
EVD-116O |
| Nome: |
TÓPICOS EM EVOLUÇÃO E DIVERSIDADE I: DELINEAMENTO EXPERIMENTAL: COMO A COLETA DE DADOS PODE TE AJUDAR A TOMAR BOAS DECISÕES |
| Carga Horária Teórica: |
48 h. |
| Carga Horária Prática: |
0 h. |
| Carga Horária Estudo Individual: |
96 h. |
| Carga Horária Dedicada do Docente: |
0 h. |
| Carga Horária Total: |
144 h. |
| Pré-Requisitos: |
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| Co-Requisitos: |
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| Equivalências: |
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| Excluir da Avaliação Institucional: |
Não |
| Matriculável On-Line: |
Sim |
| Horário Flexível da Turma: |
Não |
| Horário Flexível do Docente: |
Sim |
| Obrigatoriedade de Nota Final: |
Sim |
| Pode Criar Turma Sem Solicitação: |
Não |
| Necessita de Orientador: |
Não |
| Exige Horário: |
Sim |
| Permite CH Compartilhada: |
Não |
| Permite Múltiplas Aprovações: |
Não |
| Quantidade de Avaliações: |
3 |
| Ementa/Descrição: |
Perguntas científicas, teoria e fontes de evidência. Amostragem e escala: N amostral e variação dos dados. Independência das amostras e auto-correlação. Lógica dos testes de hipótese e modelo nulo. Abordagens correlacionais e experimentais.
Conteúdo programático: A disciplina procura explorar conceitos básicos de delineamento amostral aplicados à área da biologia, detalhando diferentes estratégias de amostragem e a aplicação de abordagens correlacionais e experimentais em projetos científicos. Serão enfocados ainda temas como (i) definição das questões e contexto teórico em projetos, (ii) independência amostral e auto-correlação, (iii) testes de hipótese e modelo nulo, (iv) variação dos dados e definição do N amostral, e (v) fontes de evidência e sua hierarquia dentro de estudos de caso. A disciplina procura fomentar a capacidade critica dos estudantes, mais especificamente: Como definir os dados a serem amostrados hierarquicamente dentro de um projeto de pesquisa? Quais as melhores fontes de evidência para cada pergunta científica? Como responder perguntas em diferentes escalas incluindo um contexto teórico comum? |
| Referências: |
[1] Quinn G.P. e Keough M.J. (2002). Experimental design and data analysis for biologists. Cabridge Univesity Press, Cabridge, pp. 537. | [2] Magnusson W.E. e Mourão G.M. (2003) Estatística sem matemática: a ligação entre as questões e a análise. Planta Editora. pp.122. |
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