Ficha Unidade Curricular (FUC)
Informação Geral / General Information
Carga Horária / Course Load
Área científica / Scientific area
Estatística e Análise de Dados
Departamento / Department
Departamento de Métodos Quantitativos para Gestão e Economia
Ano letivo / Execution Year
2021/2022
Pré-requisitos / Pre-Requisites
Não se aplica
Objetivos Gerais / Objectives
Pretende-se que os alunos, no final da unidade curricular, conheçam os conceitos básicos de estatística descritiva e de inferência estatística e os saibam escolher e aplicar com recurso a software estatístico e interpretar de forma crítica.
Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes
No final do período curricular desta UC, o Doutorando deverá: 1) ter adquirido competências básicas no domínio dos conceitos e métodos de estatística descritiva e de inferência estatística, de forma a aplicá-los no seu trabalho de investigação, 2) ser capaz de utilizar um software de análise estatística (SPSS) para realizar as análises pretendidas, 3) saber interpretar os resultados da aplicação do software, e 4) ser capaz de identificar e aplicar os métodos adequados a cada situação real, 5) avaliar de forma crítica os métodos e os resultados incluidos em artigos científicos publicados na área da gestão.
Conteúdos Programáticos / Syllabus
1 - Estatística descritiva 1.1 Conceitos básicos 1.2 Distribuições de frequências 1.3 Medidas de tendência central, dispersão, assimetria e achatamento 1.5 Representações gráficas 1.6 Cruzamento de variáveis 1.7 Medidas de correlação e de associação 2 - Amostragem 2.1 Estimação de parâmetros 2.2 Estimação pontual e por intervalos 2.3 Dimensão adequada de uma amostra 3 - Testes de hipóteses 3.1 Formulação e erros nos ensaios de hipóteses 3.2 Robustez e potência 4 - Testes de hipóteses paramétricos 4.1 Ensaios de hipóteses para uma ou duas populações: testes para uma média e igualdade de duas médias 4.2 Análise da variância simples (ANOVA) e teste à igualdade de k variâncias populacionais. Testes de comparação múltipla 5 - Testes não paramétricos 5.1 Testes de ajustamento (K-S e S-W) 5.2 Teste de independência do Qui-Quadrado 6 - Utilização do SPSS para análise e interpretação de resultados
Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the teaching and assessment methodologies are appropriate for the learning outcomes
Esta "demonstração de coerência" decorre da interligação dos conteúdos programáticos (CP) com os objectivos de aprendizagem (OA), como a seguir se explicita: OA1 - CP1 a CP6 OA2 - CP6. AO3 - CP1 a CP6. OA4 - CP1 a CP6. OA5 - CP1 a CP5.
Avaliação / Assessment
O processo de avaliação compreende: - Assiduidade e participação nas aulas (10%) - Resolução individual de 5 exercícios (70%) - Trabalho autónomo (20%)
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
Ao longo do período lectivo, o aluno deverá adquirir e/ou desenvolver competências de análise e síntese e de comunicação escrita e oral. Para a aquisição destas competências serão utilizadas as seguintes metodologias de ensino-aprendizagem (ME): 1. Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência 2. Participativas, com resolução de exercícios práticos 3. Experimentais, com aplicações práticas em computador. 4. Auto-estudo, relacionado com o trabalho autónomo do aluno.
Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the teaching and assessment methodologies are appropriate for the learning outcomes
As metodologias de ensino-aprendizagem visam o desenvolvimento das principais competências de aprendizagem dos alunos que permitam cumprir com cada um dos objectivos de aprendizagem, pelo que, na grelha a seguir, apresenta-se as principais interligações entre as metodologias de ensino-aprendizagem (MEA) e os respectivos objectivos (0A). MEA1: OA1. MEA2: OA1 a OA5. MEA3: OA2 e OA3. MEA4: OA1 a OA5.
Observações / Observations
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Bibliografia Principal / Main Bibliography
Ingram, J.A & J.G. Monks (1992) Statistics for Business and Economics, 2nd ed., The Dryden Press. Harnett, D.L. & J.L. Murphy (1980) Introductory Statistical Analysis, 2nd ed., London: Addison-Wesley Publishing Company. Bernstein, S. & R. Bernestein (1999) Theory and Problems of Business Statistics, McGraw-Hill. Kazmier, L.J. (2004) Theory and Problems of Business Statistics, 4th ed., McGraw-Hill. Saunders, M.N.K., Lewis, P. & Thornhill, A. (2019, 8th ed.) Research Methods for Business Students. Pearson. Reis, E. (2021-22) Quantitative research methods with SPSS. Class handnotes.
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
Reis, E., P. Melo, R. Andrade e T. Calapez (2013) Exercícios de Estatística Aplicada - Vol. 2, Lisboa: Sílabo. Reis, E., P. Melo, R. Andrade e T. Calapez (2007) Estatística Aplicada (Vol. 2), 5ª ed., Lisboa: Sílabo. Reis, E. (2008). Estatística Descritiva 7ª ed., Lisboa: Sílabo. Black, K. (1992) Business Statistics, West Publishing Company. Maroco, J. (2007). Análise Estatística - Com utilização do SPSS 3ª ed., Lisboa: Sílabo. Maroco, J. e R. Bispo (2006). Estatística Aplicada às Ciências Sociais e Humanas, 2.ª edição, Lisboa: Climepsi. Laureano, R. (2011) Testes de Hipóteses com o SPSS - O Meu Manual de Consulta Rápida, Lisboa: Edições Silabo. Laureano, R. e Botelho, M.C. (2010) SPSS - O Meu Manual de Consulta Rápida, Lisboa: Edições Silabo.
Data da última atualização / Last Update Date
2024-02-16