Ficha Unidade Curricular (FUC)

Informação Geral / General Information


Código :
02931
Acrónimo :
02931
Ciclo :
2.º ciclo
Línguas de Ensino :
Português (pt)
Língua(s) amigável(eis) :
.

Carga Horária / Course Load


Semestre :
2
Créditos ECTS :
3.0
Aula Teórica (T) :
0.0h/sem
Aula Teórico-Prática (TP) :
10.0h/sem
Aula Prática e Laboratorial (PL) :
0.0h/sem
Trabalho de Campo (TC) :
4.0h/sem
Seminario (S) :
0.0h/sem
Estágio (E) :
0.0h/sem
Orientação Tutorial (OT) :
1.0h/sem
Outras (O) :
0.0h/sem
Horas de Contacto :
15.0h/sem
Trabalho Autónomo :
60.0
Horas de Trabalho Total :
75.0h/sem

Área científica / Scientific area


Estatística e Análise de Dados

Departamento / Department


Ano letivo / Execution Year


2015/2016

Pré-requisitos / Pre-Requisites


Não existem

Objetivos Gerais / Objectives


Dotar os alunos das competências principais para compreender e usar os modelos de equações estruturais como instrumentos de gestão e decisão. A abordagem aos diferentes tópicos do programa é essencialmente prática com recurso a casos de estudo reais.

Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes


Pretende-se que, após a frequência da Unidade Curricular, os alunos fiquem habilitados a: OA1. Conhecer e saber quando e como aplicar o modelo de equações estruturais a situações concretas. OA2. Saber interpretar os resultados das análises. OA3. Analisar relatórios, artigos científicos e outros documentos com aplicações de modelos de equações estruturais. OA4. Estimar modelos usando, por exemplo, o IBM SPSS AMOS.

Conteúdos Programáticos / Syllabus


CP1. Introdução ao Modelo de Equações Estruturais - Objetivo do modelo de equações estruturais - Exemplos de aplicações do modelo em diferentes problemas de negócio - Variáveis latentes e observadas CP2. Exemplos de casos particulares de modelos de equações estruturais - Modelo de Regressão Linear - Modelo de Análise de Caminhos - Modelo de Análise Fatorial Confirmatória - Modelo de Equações Estruturais CP3. Teste e Ajustamento do Modelo - Análise de pressupostos - Especificação, estimação e identificação do modelo - Medidas de qualidade (ajustamento) do modelo estimado - Interpretação dos resultados e importância relativa das variáveis CP4. Aplicações práticas com software (por exemplo, IBM SPSS AMOS, ....)

Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the curricular units content dovetails with the specified learning outcomes


Esta demonstração de coerência decorre da interligação dos conteúdos programáticos (CP) com os objetivos de aprendizagem (OA), como a seguir se explicita: CP1 -> OA 1 CP2 -> OA 1, 3 CP3 -> OA 1, 2, 3 CP4 -> OA 1, 2, 4

Avaliação / Assessment


A avaliação contínua inclui a realização de: a) Teste com ponderação de 70%. (OA 1, 2, 4). b) Trabalho de grupo com ponderação de 30%. (OA 1, 2, 3, 4). A avaliação contínua exige a presença em, pelo menos, 60% das aulas. Os alunos em avaliação contínua que não obtenham a nota mínima de 10 valores no teste individual e de 10 no trabalho serão remetidos para exame final.

Metodologias de Ensino / Teaching methodologies


As aulas decorrem no laboratório de informática. Metodologias de ensino-aprendizagem (ME): ME1. Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência. ME2. Participativas,análise e resolução de exercícios de aplicação. ME3. Ativas,realização de trabalhos de grupo. ME4. Experimentais, em laboratório,desenvolvimento e exploração de "modelos" em computador. ME5. Auto-estudo, relacionado com o trabalho autónomo (TA) do aluno, tal como consta no Planeamento das Aulas.

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 objetivos de aprendizagem, pelo que, na grelha a seguir, apresentam-se as principais interligações entre as metodologias de ensino-aprendizagem e os respetivos objetivos. ME1 -> OA 1, 2, 3, 4 ME2 -> OA 2, 3 ME3 -> OA 2, 3, 4 ME4 -> OA 4 ME5 -> OA 1, 2, 3, 4

Observações / Observations


.

Bibliografia Principal / Main Bibliography


Lecture Notes. Kline, R.B. (2010). Principles and Practice of Structural Equation Modeling, 3ª edição (Methodology in the Social Sciences). Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B.J., Anderson, R.E. (2010). Multivariate Data Analysis, 7th edition, capítulos 12, 13, 14 e 15.

Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography


Byrne, B.M. (2009). Structural Equation Modeling With AMOS: Basic Concepts, Applications, and Programming, 2º Edição (Multivariate Applications Series). Maroco, J. (2014). Análise de Equações Estruturais: Fundamentos teóricos, software & Aplicações, 2ª edição. Report Number.

Data da última atualização / Last Update Date


2024-02-16