Plano de Estudos

Análise de Dados 9240308

Contextos

Groupo: 5_Plano 2013/2014 > 1º Ciclo > Tronco comum

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 1.2. Teste de Normalidade 1.3. Teste à igualdade de duas médias (T Student) 1.4. Teste à igualdade de várias médias (ANOVA) 1.5. Teste não paramétrico de comparação de dois grupos (Mann-Whitney) 1.6. Teste não paramétrico de comparação de vários grupos (Kruskal-Wallis) 2. ANÁLISE BIVARIADA DE DADOS CATEGORIAIS 2.1. Testes de independência do Qui-quadrado e Exato de Fisher 2.2. Análise de Correspondência (ANACOR) 3. ANÁLISE DE CORRESPONDÊNCIA MÚLTIPLA (MCA) 3.1. Agrupamento das variáveis 3.2. Agrupamentos das categorias 4. ANÁLISE CATEGORIAL DE COMPONENTES PRINCIPAIS 4.1. Agrupamento das variáveis 4.2. Agrupamento das categorias 5. ANÁLISE FACTORIAL E ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS 5.1. Extração das componentes principais 5.2. Escolha do número de componentes principais 5.3. Rotação dos fatores 6. ANÁLISE DE REGRESSÃO 6.1. Regressão Linear 6.2. 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. A avaliação contínua é a modalidade adotada em Época Normal e decorre durante o período letivo, pressupondo o acompanhamento regular da atividade letiva por parte dos/as estudantes. A avaliação contínua desta Unidade Curricular integra três elementos de avaliação: dois elementos de avaliação escrita e individual (40% + 40%), calendarizados e realizados em sala de aula; e um elemento de avaliação em grupo (20%), calendarizado e realizado em sala de aula. A avaliação final, disponível na Época de Recurso e na Época Especial, consiste num exame final escrito, individual e presencial (100% da nota).

Carga Horária

Carga Horária de Contacto -

Trabalho Autónomo - 68.0

Carga Total -

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

Secundária

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
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
Análise estatística: com utilização do SPSS: Maroco, J. 2007 Maroco, J. (2007) Análise estatística: com utilização do SPSS (3ª ed.). Edições Sílabo
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
Multivariate analysis techniques in social science research: Tacq, J. 1997 Tacq, J. (1997). Multivariate analysis techniques in social science research. SAGE Publications
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