Disciplina detalhes

Detalhes do curso

Conhecimentos de Base Recomendados

-
Objetivos

O1 - Conhecer os principais processos de recolha de informação;
O2 - Conhecer os principais métodos de amostragem;
O3 - Aprender a resumir, descrever e interpretar um conjunto de dados referentes a um conjunto de variáveis;
O4 - Conhecer algumas técnicas fundamentais de inferência estatística;
O5 - Conhecer alguns métodos fundamentais de análise multivariada de dados;
O6 - Aplicar os conhecimentos adquiridos utilizando softwares adequados para análise de dados quantitativos.
Métodos de Ensino

A UC é operacionalizada através do regime de ensino flexível, com metodologias de aprendizagem mistas.
As aulas são TP com recurso a softwares adequados às metodologias quantitativas (vertente PL), correspondendo à articulação das metodologias expositivas com as indutivas, centradas no esforço e participação do estudante.
Na vertente TP privilegia-se o método expositivo/demonstrativo para apresentação dos conceitos, sempre apelando à participação ativa do estudante. Na vertente PL privilegiam-se os métodos ativos que proporcionam a discussão e aplicação em casos práticos dos conhecimentos adquiridos.
Avaliação:
- Contínua: teste e/ou trabalho teórico-prático
- Final: exame e/ou trabalho teórico-prático
Estágio(s)

Não
Programa

P1. Processos de Recolha de Informação
P2. Métodos de Amostragem – Probabilísticos vs Não Probabilísticos
P3. Análise Exploratória de Dados
P4. Inferência Estatística
P5. Análise Multivariada de Dados
Demonstração de conteúdos

Para os objetivos de aprendizagem definidos de O1 a O6 e atendendo ao programa definido de P1 a P5 previamente:
P1 aborda o tema que permite atingir o objetivo de aprendizagem apresentado em O1;
P2 aborda o tema que permite atingir o objetivo de aprendizagem apresentado em O2;
P3 aborda o tema que permite atingir os objetivos de aprendizagem apresentados em O3 e O6;
P4 aborda o tema que permite atingir os objetivos de aprendizagem apresentados em O4 e O6;
P5 aborda o tema que permite atingir os objetivos de aprendizagem apresentados em O5 e O6.
Demonstração da metodologia

As metodologias de ensino/aprendizagem previstas fomentam a capacidade de aplicação prática e o trabalho autónomo do estudante, que são aspetos cruciais deste Mestrado.
Por outro lado, a utilização da metodologia de aprendizagem baseada em casos práticos fomenta o envolvimento dos estudantes no processo de aprendizagem, bem como a aplicação dos conhecimentos em análise.
Docente(s) responsável(eis)

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Bibliografia

Cochran, W.G. (1977). Sampling Techniques, 3rd. John Wiley & Sons: New York.
Elliott, A. C., & Woodward, W. A. (2019). Quick Guide to IBM® SPSS®: Statistical Analysis With Step-by-Step Examples. SAGE Publications.
Field, A. (2013). Discovering statistics using IBM SPSS statistics. Sage.
Field, A., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering Statistics Using R. Sage.
Fuller, W. A. (2011). Sampling statistics (Vol. 560). John Wiley & Sons.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E. (2014), Multivariate Data Analysis, 7th Edition, Essex, UK: Pearson Education.
James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An introduction to statistical learning. 2nd edition. New York: Springer.
Marôco, J. (2018). Análise Estatística com o SPSS Statistics.: 7ª edição. Report Number, Lda.
Stinerock, R. (2018). Statistics with R: A beginner's guide. Sage.