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
2023/2024
Pré-requisitos / Pre-Requisites
·
Objetivos Gerais / Objectives
Pretende-se que os alunos, no final da unidade curricular, sejam capazes de aplicar conceitos básicos de análise de dados univariada e bivariada a problemas concretos, nomeadamente no âmbito da Gestão de Recursos Humanos.
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 aluno deverá: OA1. Ter adquirido conhecimentos e competências na análise ou tratamento de informação usando técnicas básicas de estatística descritiva (univariada e bivariada). OA2. Saber utilizar os softwares Excel e SPSS-Statistics para a análise de dados: os estudantes deverão ser capazes de obter e interpretar os resultados da análise de dados, nomeadamente no âmbito da Gestão de Recursos Humanos.
Conteúdos Programáticos / Syllabus
1.INTRODUÇÃO 1.1 Fontes de dados e noções básicas de amostragem 1.2 Tipos de escalas 2. REPRESENTAÇÃO DE DADOS UNIVARIADOS 2.1 Tabelas de frequências e gráficos diversos 2.2 Representação de dados univariados em Excel e em SPSS 3. MEDIDAS DE SUMARIZAÇÃO DE DADOS 3.1. Medidas de localização 3.2. Medidas de dispersão 3.3. Medidas de assimetria e achatamento 3.4. Análise descritiva em Excel e em SPSS 4. ANÁLISE DE DADOS BIVARIADOS 4.1 Representações tabulares e gráficas 4.2 Coeficientes de correlação 4.3 Regressão linear simples (análise descritiva) 4.4 Análise de dados bivariados em Excel e em SPSS 5. INDICADORES RELATIVOS 5.1 Introdução 5.2 Rácios 5.3 Taxas 5.4 Números índices simples 5.5 Mudança de base 5.6 Propriedades
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 com os objectivos de aprendizagem (OA), como a seguir se explicita: OA1 - 1.1 a 1.2; 2.1; 3.1 a 3.3; 4.1 a 4.3; 5.1 a 5.6 OA2 - 1.3; 2.2; 3.4; 4.4
Avaliação / Assessment
A avaliação periódica exige a presença em 80% das aulas e inclui : 1- Trabalho de grupo (usando Excel e SPSS), com eventual discussão oral - 35%; 2- Mini-teste com interpretação de outputs - 15%; 3- Teste individual (nota mínima de 8 valores) - 50%. A avaliação poderá ser feita através de exame final (100%). A aprovação exige nota mínima de 10 valores (eventual oral para alunos com nota superior a 16 valores).
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
A maioria das aulas são dos tipos teórico e teórico-prático incluindo aulas expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência e aulas participativas, com análise e resolução de exercícios práticos para exemplificar a aplicação da teoria. Haverá aulas experimentais para exploração da teoria usando Excel e SPSS e utilizando casos práticos. O estudo individual será fundamental para atingir os objectivos de aprendizagem.
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. As aulas expositivas e aulas participativas, são adequadas para os OA1 e OA2 As aulas experimentais em laboratório informático com utilização dos softwares Excel e SPSS são particularmente adequadas para OA2.
Observações / Observations
1- O exame final inclui uma parte relativa à prática de Estatística descritiva em Excel e SPSS. Um aluno, em exame final, que tenha nota admissível no trabalho e mini-teste, pode ser dispensado da componente prática, sendo considerada a média do trabalho e mini-teste para o cálculo da nota final. 2- Nas provas podem ser usados calculadora e formulário. 3- Devido à atual situação provocada pela COVID-19, o processo de avaliação poderá sofrer algumas adaptações, que serão comunicadas oportunamente, caso tal venha a ser necessário.
Bibliografia Principal / Main Bibliography
St.Aubin, António; Venes, Nuno (2011). Análise de Dados - Aplicações às Ciências Económicas e Empresariais. Verlag Dashofer. Sampaio, E. e Barroso, M. e Ramos, M. (2003), Exercícios de Estatística Descritiva para as Ciências Sociais. Edições Sílabo.
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
Newbold, Carlson &Thorne (2013). Statistics for Business and Economics. Pearson Reis, Elizabeth (1991), Estatística Descritiva. Edições Sílabo. Carvalho, Adelaide (2015). Exercícios de Excel para Estatística. FCA.
Data da última atualização / Last Update Date
2024-02-16