Plano de Estudos

Estatística para a Gestão I 9157203

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. Para a obtenção de aprovação na unidade nesta curricular os alunos terão que: 1) Compreender o conceito de teste de hipóteses paramétrico e serem capazes de o aplicar em situações reais.  2) Compreender o conceito de teste de hipóteses não paramétrico e distingui-lo do conceito de teste de hipóteses paramétrico. 3) Construir e analisar tabelas de contingência. 4) Testar a dependência/independência de variáveis nominais e ordinais.  5) Aplicar as ferramentas de análise de correspondência.

Programa

1. TESTES DE HIPÓTESES 1.1. Testes paramétricos 1.1.1. Teste de hipóteses à média e proporção populacional 1.2. Testes não paramétricos 1.2.1. Teste de Normalidade (Kolmogorov-Smirnov com a correcção de Lilliefors). 1.2.2. Teste de Shapiro-Wilk. 1.3. Testes paramétricos (cont) 1.3.1. Teste de hipóteses para a igualdade de duas médias 1.3.1.1. Amostras independentes 1.3.1.2. Amostras emparelhadas 1.3.2. Comparação de várias médias 1.3.2.1. Análise de Variância Simples 1.3.2.2. Teste de Kruskal-Wallis 1.3.2.3. Teste de Mann-Whitney 2. ANÁLISE DE DADOS CATEGORIAIS 2.1. Tabelas de contingência 2.2. Teste de independência do Qui-quadrado 2.3. Teste Exacto de Fisher 2.4. Análise de Correspondência simples (ANACOR) 2.5. Análise de Correspondência Múltipla 3. ANÁLISE DE CORRELAÇÃO E REGRESSÃO SIMPLES 3.1. Conceito de regressão 3.2. Pressupostos do modelo de regressão linear 3.3. Testes de validação 3.4. Previsão 3.5. Linearização de modelos não lineares 

Método de Avaliação

Serão utilizados métodos de aprendizagem que envolvam e estimulem os alunos para a análise e aplicação de conceitos em contextos reais, resultando na aquisição de competências teóricas e metodológicas essenciais. O docente começa por resolver um exercício com os alunos, nos exercícios seguintes terá apenas o papel de moderador. Sempre que possível os temas serão abordados com o SPSS. Serão realizadas atividades de avaliação formativa com função diagnóstica que permite ao aluno confirmar a aprendizagem. Os alunos poderão optar por avaliação mista ou avaliação final /exame final-100%). A avaliação mista é composta por: trabalho de grupo (40%), avaliação individual (10%), exame final (50%). O regime de avaliação mista implica a adesão do aluno através de um inquérito online, e assiduidade minima de 50%, controlada por chamada oral em aula. As modalidades de avaliação oferecidas estão de acordo com o documento "Alteração das Regras de Avaliação de Conhecimentos e Competências" de Fev 2021.

Carga Horária

Bibliografia

Principal

• ESTATÍSTICA  - Reis, E., Melo, P., Andrade, R. & Calapez, T. (2016). Estatística Aplicada - Vol. 2. ( 5a Ed.). Lisboa: Edições Sílabo.  - Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. & Anderson, R. E. (2018). Multivariate Data Analysis. (8th Ed.). Edinburg Gate:Pearson Prentice Hall.  - Tacq, J. (1997). Multivariate Analysis Techniques in Social Science Research. London:SAGE Publications.  SPSS  - Ramos Pinto, R. (2012). Introdução à Análise de Dados: Com recurso ao SPSS. (2a Ed.). Lisboa: Edições Sílabo.  - Maroco, J. (2018) Análise Estatística: Com utilização do SPSS. (7a Ed.). Pêro Pinheiro: reportnumber, Lda. - Pestana, M. H. & Gageiro, J. N. (2014). Análise de Dados para as Ciências Sociais - A complementaridade do SPSS. (6a Ed.). Lisboa: Edições Silabo. EXERCÍCIOS COM RESOLUÇÃO  - Reis, E., Melo, P., Andrade, R. & Calapez, T. (2014). Exercícios de Estatística Aplicada - Vol. 2. (2a Ed.). Lisboa: Edições Sílabo.: null null

Secundária

Disciplinas de Execução

2019/2020 - 2 Semestre