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 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 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