Plano de Estudos

Análise de Dados Univariados e Multivariados 8363305

Contextos

ECTS

5.0 (para cálculo da média)

Objectivos

Dotar os alunos dos conhecimentos suficientes para que possam analisar e interpretar uma grande variedade de dados recorrendo a técnicas de análise univariada e multivariada. Para a obtenção de aprovação nesta unidade curricular, os alunos terão que: 1) Compreender o conceito de teste de hipóteses e serem capazes de o aplicar em situações reais; 2) Aplicar métodos comparativos sobre várias populações; 3) Extrair o máximo de informação dos dados, pela redução do número de variáveis; cruzamento de variáveis e análise da dependência/independência; capacidade para realizar previsões, classificação, descriminação e segmentação. 

Programa

1. TESTES DE HIPÓTESES 1.1. Teste de hipóteses à média populacional 1.2. Teste de Normalidade 1.3.1. Teste de hipóteses para a igualdade de duas médias 1.3.2. Comparação de várias médias 1.3.2.1. Análise de Variância Simples (ANOVA) 1.3.2.2. Testes de Kruskal-Wallis e Mann-Whitney 2. ANÁLISE BIVARIADA DE DADOS CATEGORIAIS 2.1. Testes de independência do Qui-quadrado e Exacto de Fisher 2.2. Análise de Correspondência (ANACOR) 3. ANÁLISE FACTORIAL E ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS 3.1. Extracção das componentes principais 3.2. Escolha do número componentes principais 3.3. Rotação dos factores 4. ANÁLISE CATEGORIAL DE COMPONENTES PRINCIPAIS 4.1. Agrupamento das variáveis 4.2. Agrupamento das categorias 5. ANÁLISE DE REGRESSÃO 5.1. Regressão Linear 5.2. Regressão Logística

Método de Avaliação

Serão utilizados métodos de aprendizagem que envolvam os alunos na análise e aplicação de conceitos em contextos reais, resultando na aquisição de competências teóricas e metodológicas essenciais. O docente começará por resolver um exercício com os alunos, nos exercícios seguintes, o docente será moderador. Os temas serão abordados com auxílio do SPSS. Na Época Normal os alunos poderão optar por Avaliação Mista (três elementos: exame final, com peso 65%; trabalho de grupo com peso 15%; e 20% para avaliação individual de cada aluno do grupo) ou Avaliação Final (composta apenas pelo exame final, 100%). Desistências da Avaliação Mista devem ser comunicadas por escrito ao docente até uma semana antes do 1º momento de avaliação. Os alunos em Avaliação Mista podem apresentar-se à Época de Recurso com esses elementos de avaliação, se não os tiverem apresentado em Época Normal e se manifestarem essa opção ao docente (na plataforma e-learning) até ao final da Época Normal.

Carga Horária

Bibliografia

Principal

• Estatística aplicada: Reis, E., Melo, P., Andrade, R. & Calapez, T. 2016 Reis, E., Melo, P., Andrade, R. & Calapez, T. (2016). Estatística aplicada (5ª ed., Vol. 2). Edições Sílabo.
• Multivariate data analysis: Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. & Anderson, R. E. 2009 Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. & Anderson, R. E. (2009). Multivariate data analysis (7th ed.). Pearson Prentice Hall.
• Multivariate analysis techniques in social science research: Tacq, J. 1997 Tacq, J. (1997). Multivariate analysis techniques in social science research. SAGE Publications.
• Introdução à análise de dados: com recurso ao SPSS: Ramos Pinto, R. 2012 Ramos Pinto, R. (2012). Introdução à análise de dados: com recurso ao SPSS (2ª ed.). Edições Sílabo.
• Análise estatística com o SPSS Statistics: Maroco, J. 2021 Maroco, J. (2021) Análise estatística com o SPSS Statistics (8ª ed.). Edições Sílabo.
• 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 Silabo.
• Exercícios de estatística aplicada: Reis, E., Melo, P., Andrade, R. & Calapez, T. 2014 Reis, E., Melo, P., Andrade, R. & Calapez, T. (2014). Exercícios de estatística aplicada (2ª ed., Vol. 2). Edições Sílabo.

Secundária

Disciplinas de Execução

2023/2024 - 1 Semestre

2022/2023 - 1 Semestre

2021/2022 - 1 Semestre