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 de Pesquisa Social

Ano letivo / Execution Year

2024/2025

Pré-requisitos / Pre-Requisites

Não existem.

Objetivos Gerais / Objectives

Nesta unidade curricular pretende-se que os estudantes desenvolvam conhecimentos e competências em torno de dois métodos de análises fatoriais: 1. Análise em Componentes Principais (ACP)– uma abordagem exploratória que permite identificar a estrutura latente numa matriz que relaciona múltiplas variáveis quantitativas e encontrar as variáveis latentes (fatores ou componentes) que melhor representam um conjunto de variáveis observadas 2. Análise Fatorial Confirmatória - permite testar o ajustamento de uma estrutura fatorial previamente definida aos dados A apresentação e sistematização dos principais conceitos subjacentes aos dois métodos é acompanhada de aplicações temáticas, cuja realização será sustentada pelos softwares SPSS e AMOS, ou outros equivalentes.

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

O1 | Adquirir e desenvolver conhecimentos sobre Análise em Componentes Principais (ACP) O2 | Situar e comparar a Análise em Componentes Principais (ACP) com a Análise Fatorial Exploratória (AFE) O3 | Adquirir e desenvolver conhecimentos sobre Análise Fatorial Confirmatória (AFC) O4 | Aplicar a Análise em Componentes Principais usando software adequado O5 | Aplicar a Análise Fatorial Confirmatória usando software adequado O6 | Analisar e interpretar os resultados (ACP e AFC) O7 | Reportar os resultados em artigo científico, dissertação ou tese

Conteúdos Programáticos / Syllabus

1. Análise de Componentes Principais (ACP) 1.1. Introdução 1.2. Definição das componentes principais 1.3. Valores próprios e das comunalidade 1.4. Critérios de extração das componentes principais 1.5. Métodos de rotação das componentes: métodos ortogonais e não-ortogonais 1.6. Definição e interpretação dos scores fatoriais 1.7. Consistência (via Alpha de Cronbach) e definição de índices (summated scales) 1.8. Aplicações com o software SPSS ou outro equivalente 1.9. Interpretar e reportar resultados em artigo, tese 1.10. Comparação com a Análise Fatorial Exploratória (AFE) 2. Análise Fatorial Confirmatória (AFC) 2.1. Comparação entre ACP e AFC 2.2. Modelo de medida 2.3. Variáveis manifestas, variáveis latentes e erros 2.4. Identificação do modelo fatorial 2.5. Avaliação da qualidade do ajustamento 2.6. Validade do constructo 2.7. Pressupostos 2.8. Aplicações com o software AMOS ou outro equivalente 2.9. Interpretar e reportar resultados em artigo, tese

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

Os conteúdos programáticos propostos permitem atingir a totalidade os objetivos da UC. Cada conteúdo programático está associado a um ou mais objetivos, como se sistematiza e demonstra em seguida. O1- Adquirir e desenvolver conhecimentos sobre Análise em Componentes Principais (ACP): pontos 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6 e 1.7 O2 - Situar e comparar a Análise em Componentes Principais (ACP) com a Análise Fatorial Exploratória (AFE): pontos 1.1 e 1.10 O3 - Adquirir e desenvolver conhecimentos sobre Análise Fatorial Confirmatória (AFC): ponto 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6 e 2,7 O4 - Aplicar a Análise em Componentes Principais usando software adequado: ponto 1.8 O5 - Aplicar a Análise Fatorial Confirmatória usando software adequado: ponto 2.8 O6 - Analisar e interpretar os resultados (ACP e AFC): pontos 1.9 e 2.9 O7 - Reportar os resultados em artigo científico, dissertação ou tese: pontos 1.9 e 2.9

Avaliação / Assessment

Existem duas opções para a avaliação: 1. Avaliação durante o semestre: Teste escrito individual a realizar no final da UC. O acesso à avaliação exige a assiduidade a pelo menos 70% das aulas da unidade curricular. 2.Avaliação por exame: Teste escrito individual a realizar no final do ano letivo durante a época de exames da Pós-graduação.

Metodologias de Ensino / Teaching methodologies

A concretização dos objetivos da unidade curricular faz-se por meio de aulas teórico-práticas, aulas práticas e laboratoriais, e trabalho pessoal dos estudantes. 1.Aulas teórico-práticas. Estas sessões estão centradas i) na apresentação conceptual dos dois métodos de análises fatoriais; e ii) na apresentação e discussão de diversas aplicações; 2.Aulas prático-laboratoriais. Estas sessões visam i) a aplicação dos dois métodos de análise fatorial através de software estatístico (SPSS e AMOS, ou outro) e ii) a preparação dos resultados para serem reportados em artigo, tese 3. O trabalho pessoal dos estudantes consiste num conjunto de atividades, incluindo: a) Frequência das aulas e participação efetiva nelas; b) Realização de exercícios práticos, em sala de aula e forma autónoma, utilizando usando o software adequado

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 estão em articulação com os objetivos de aprendizagem (OA) e seguem as orientações do Modelo Pedagógico do Iscte. As aulas teórico-práticas (TP) adequam-se sobretudo aos objetivos de aprendizagem O1, O2 e O3, combinando uma componente expositiva, apoiada em exemplos e situações de investigação reais, com a realização de tarefas que permitem uma melhor compreensão dos conhecimentos As aulas prático-laboratoriais (PL) são essenciais para o desenvolvimento de competências práticas, nomeadamente as competências relacionadas com o uso de software estatístico, nas quais incidem os objetivos de aprendizagem O4, O5, O6 e O7.

Observações / Observations

Material de apoio: A par da bibliografia (a seguir indicada) existem outros materiais necessários ao acompanhamento dos exercícios de aplicação, bem como de apoio às sessões prático-laboratoriais. Estes materiais são disponibilizados na plataforma de e-learning. Ela é igualmente usada para colocar outro tipo de informação importante para os alunos como seja: avisos da equipa docente, materiais destinados à avaliação dos alunos, artigos científicos.

Bibliografia Principal / Main Bibliography

Brown, Timothy A. (2015), Confirmatory Factor Analysis for Aplied Research, The Guilford Press, 2nd Edition. Hair, J., Anderson R., Tatham, R. e Black, W. (2010). Multivariate Data Analysis: A Global Perspective, Upper Saddle River, Pearson International Edition (7ª ed). Maroco, J. (2014). Equações Estruturais: Fundamentos teóricos, software e aplicações, Pero Pinheiro, ReportNumber. Maroco, J. (2018), Análise Estatística com utilização do SPSS Statistics 25, Lisboa, Edições Sílabo Reis, E. (2001) Estatística Multivariada Aplicada, Lisboa, Edições Sílabo, 2ªed. Tabachnick, B. & Linda, F. (2019), Using Multivariate Statistics, Person International Edition, 7ªed.

Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography

Albright, J.J. and Park, H.M. (2009), “Confirmatory factor analysis using Amos, LISREL, Mplus, SAS/ STAT CALIS”, working paper, The University Information Technology Services (UITS) Center for Statistical and Mathematical Computing, Indiana University, Indiana University Publishing Arbuckle, James L. (2017), IBM® SPSS® Amos™ 25 User’s Guide, IBM and Amos Development Corporation Collier, Joel E. (2020), Applied Structural Equation Modeling using AMOS: Basic to Advanced Techniques, Routledge Tabachnick, B. & Linda F. (2000) Computer-assisted research design and analysis, Boston: Ally and Bacon.

Data da última atualização / Last Update Date

2024-09-08