Plano de Estudos
Complementos de Análise de Dados 9991302
Contextos
Groupo: 2_Plano 2016/2017 > 2º Ciclo > Parte Escolar > 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 multivariada. Para a obtenção de aprovação nesta unidade curricular os alunos terão que: 1) Aplicar métodos comparativos sobre várias populações 2) 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. INTRODUÇÃO À ANÁLISE MULTIVARIADA DE DADOS 2. ANÁLISE INCIAL DOS DADOS 2.1. Análise gráfica 2.2. Análise das não-respostas e outliers 2.3. Ferramentas de validação de dados 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. Escolha do número de dimensões 4.2 Agrupamento das variáveis 4.3. Agrupamento das categorias 4.4. Interpretação 5. ANÁLISE DE REGRESSÃO 5.1. Regressão Linear 5.1.1. Selecção do modelo 5.1.2. Análise e validação do modelo 5.1.3. Previsão 5.2 Análise Discriminante e Regressão Logística 5.3. Regressão Categorial 6. ANÁLISE DE AGRUPAMENTO 6.1. Técnicas de Agrupamento 6.2. Variáveis base de agrupamento 6.3. Selecção do número de clusters
Método de Avaliação
Nas aulas será adotada uma abordagem teórico práticas. 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 sempre por resolver um exercício conjuntamente com os alunos, nos exercícios seguintes, o docente terá apenas o papel de moderador. Sempre que possível os temas serão abordados com auxílio do SPSS. A avaliação consistirá na realização de um trabalho final escrito (70%) e respetiva apresentação oral do mesmo (30%), a desenvolver por cada aluno individualmente.
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 69.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- Análise de Dados para as Ciências Sociais - A complementaridade do SPSS: Pestana, M., & Gageiro, J. 2014 Pestana, M., & Gageiro, J. (2014). Análise de Dados para as Ciências Sociais - A complementaridade do SPSS (6ª ed.). Lisboa: Edições Sílabo.
- SPSS 19.0 Guide to Data Analysis: Norusis, M. 2011 Norusis, M. (2011). SPSS 19.0 Guide to Data Analysis . USA: Prentice Hall.
- Análise Estatística com o SPSS Statistics: Maroco, J. 2021 Maroco, J. (2021). Análise Estatística com o SPSS Statistics (8ª ed.). Lisboa: Edições Sílabo.
- Multivariate Analysis Techniques in Social Science Research: Tacq, J. 1997 Tacq, J. (1997). Multivariate Analysis Techniques in Social Science Research . London: SAGE Publications.
- 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). Lisboa: Edições Sílabo.
- 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.). United Kingdom: Cengage Learning EMEA.