Plano de Estudos
Métodos Quantitativos de Investigação em Políticas de Desenvolvimento de Recursos Humanos 46203
Contextos
Groupo: 1_Plano de Estudos 2017/2018 > 3º Ciclo > Parte Escolar > Tronco comum
ECTS
10.0 (para cálculo da média)
Objectivos
1. Demonstrar a importância da análise quantitativa dos dados em trabalhos de investigação avançada em políticas de desenvolvimento de RH; 2. Desenvolver competências avançadas no domínio da aplicação das ferramentas estatísticas de análise de dados; 3. Fomentar a utilização dos softwares SPSS e R como ferramentas informáticas de apoio à análise de dados; 4. Estimular a capacidade de raciocínio e o desenvolvimento de espírito crítico no domínio das políticas de desenvolvimento de RH.
Programa
1. População e amostragem 2. Estimação paramétrica 3. Determinação da dimensão da amostra 4. Fontes de dados 5. Instrumentos de medida para inquéritos 6. Métodos de análise de dados 6.1. Análise Factorial Exploratória e Confirmatória 6.2. Análise Categórica de Componentes Principais 6.3. Regressão Linear 6.4. Regressão Logística 6.7. Análise de Agrupamentos (Clusters)
Método de Avaliação
Na Época Normal e na Época de Recurso, a avaliação é individual e consiste na realização de um trabalho final escrito (70%) e na apresentação oral do mesmo (30%) numa sessão pública, em formato presencial ou por videoconferência. A avaliação para melhoria de nota, é realizada através de uma exame escrito, individual e presencial (100%).
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 184.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- Análise estatística com o SPSS Statistics: Marôco, J. 2021 Marôco, J. (2021). Análise estatística com o SPSS Statistics (8ª ed.). ReportNumber.
- Análise de dados para as ciências sociais: a complementaridade do SPSS: Pestana, M. H. & Gageiro, J. N. 2014 Pestana, M. H. & Gageiro, J. N. (2014). Análise de dados para as ciências sociais: a complementaridade do SPSS. (6ª ed.). Edições Sílabo.
Secundária
- The Target Trial Framework for Causal Inference From Observational Data: Why and When Is It Helpful?: Hernán, M. A., Dahabreh, I. J., Dickerman, B. A., Swanson, S. A. 2025 Hernán, M. A., Dahabreh, I. J., Dickerman, B. A., Swanson, S. A. (2025) The Target Trial Framework for Causal Inference From Observational Data: Why and When Is It Helpful? Annals of Internal Medicine. 178(3): 402-407.
- Multivariate data analysis: Hair, J., Black, W., Babin, B., & Anderson, R. 2018 Hair, J., Black, W., Babin, B., & Anderson, R. (2018). Multivariate data analysis (8ª ed.). Cengage Learning EMEA
- Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics: Field, A. 2024 Field, A. (2024). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics (6th ed.). SAGE Publications Ltd.
- A case study approach to understanding total survey error and institutional research: Whiteley, S. 2014 Whiteley, S. (2015). A case study approach to understanding total survey error and institutional research. Journal of Institutional Research in South East Asia. 13(1): 39-54.
- Translation, adaptation and validation of instruments or scales for use in cross-cultural health care research: a clear and user-friendly guideline.: Sousa, V.D., Rojjanasrirat W. 2011 Sousa, V.D., Rojjanasrirat, W. (2011) Translation, adaptation and validation of instruments or scales for use in cross-cultural health care research: a clear and user-friendly guideline. J Eval Clin Pract.17(2): 268-74.