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
2020/2021
Pré-requisitos / Pre-Requisites
Não existem.
Objetivos Gerais / Objectives
Nesta unidade curricular vão ser desenvolvidos dois métodos de análises fatoriais: 1. Análise Fatorial em Componentes Principais (ACP) - permite identificar a estrutura latente em uma matriz que relaciona múltiplas variáveis quantitativas (ou tratadas como tal) 2. Análise Fatorial Confirmatória - permite testar uma determinada estrutura fatorial A apresentação dos dois métodos é acompanhada de aplicações temáticas, cuja realização será sustentada pelo software de estatística SPSS e do AMOS.
Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes
OA1 | Adquirir e desenvolver conhecimentos sobre Análise em Componentes Principais (ACP) OA2| Adquirir e desenvolver conhecimentos sobre Análise Fatorial Confirmatória (AFC) OA3 | Aplicar a Análise em Componentes Principais OA4 | Aplicar a Análise Fatorial Confirmatória OA5 | Analisar e interpretar os resultados das análises fatoriais OA6 | Reportar os resultados em artigo científico, em 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 1.9. Interpretar e reportar resultados em artigo, tese 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 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 objetivos de aprendizagem (OA) definidos para esta UC são concretizados em conteúdos programáticos (CP) conforme as ligações seguintes: OA1 | Pontos 1.1 | 1.2 | 1.3 | 1.4 | 1.5 | 1.6 | 1.7 OA2 | Pontos 2.1 | 2.2 | 2.3 | 2.4 | 2.5 | 2.6 | 2.7 OA3 | Ponto 1.8 OA4 | Pontos 2.8 OA5 | Pontos 1.9 | 2.9 OA6 | Pontos 1.9 | 2.9
Avaliação / Assessment
Existem duas opções para a avaliação: 1. Avaliação periódica: 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 semestre.
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
O processo de EA é apoiado em aulas de 2 tipos: 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 estão centradas na i) aplicação dos dois métodos de análise fatorial através de software estatístico (SPSS e AMOS) e na ii) preparação dos resultados para serem reportados em artigo, tese.
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) da UC da seguinte forma: 1. Nas aulas teórico-práticas (TP) são desenvolvidas as competências previstas nos seguintes objetivos de aprendizagem: OA1 | OA2 | OA3 | OA4 2. As aulas prático-laboratoriais (PL) estão em articulação com os objetivos de aprendizagem: OA5 | OA6.
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
Reis, E. (2001) Estatística Multivariada Aplicada, Lisboa, Edições Sílabo, 2ªed. Tabachnick, B. & Linda, F. (2006) Using Multivariate Statistics, USA, Person International Edition, 5ªed. Maroco, J. (2010). Análise Estatística com o PASW Statistics (ex-SPSS), Pero Pinheiro, ReportNumber. Hair, J., Anderson R., Tatham, R. e Black, W. (2010). Multivariate Data Analysis: A Global Perspective, Upper Saddle River, Pearson International Edition (7ª ed).
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
Tabachnick, B. & Linda F. (2000) Computer-assisted research design and analysis, Boston: Ally and Bacon.
Data da última atualização / Last Update Date
2024-02-16