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
2024/2025
Pré-requisitos / Pre-Requisites
Inscrição na rede do ISCTE-IUL, password e login de acesso à rede e utilização regular do e-mail e da plataforma Moodle utilizada no ISCTE-IUL.
Objetivos Gerais / Objectives
Aplicar a Análise de Dados descritiva e inferencial (univariada e multivariada) a problemas concretos dos domínios empresarial e económico.
Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes
OA1. Compreender , analisar e resumir conhecimentos sobre a realidade empresarial e/ou económica de forma eficaz. OA2. Aplicar técnicas estatísticas descritivas e inferenciais necessárias para entender a realidade empresarial e/ou económica , complementando-as com a utilização do software estatístico IBM-SPSS. OA3. Analisar de forma crítica os resultados dos modelos de Regressão Logística , curva ROC, Análise Fatorial, Análise de Clusters e Árvores de Decisão. OA4. Criar índices com base em grupos homogéneos de variáveis e de casos. OA5. Produzir trabalhos de forma autónoma e clara, com a definição dos objetivos, interpretação dos resultados, principais conclusões e sugestões de melhoria.
Conteúdos Programáticos / Syllabus
CP1: Tipos de variáveis, estatística descritiva vs indutiva complementada com a aplicação do IBM-SPSS. CP2: Validar os dados e os resultados CP3: Aplicar a Regressão logística e a curva ROC ao estudo de casos. CP4: Analisar as Árvores de decisão (Cart e Chaid) e relacioná-las com os modelos Anova. CP5: Analisar os índices criados com base nas componentes principais (ACP) e na Principal Axis Factoring (PAF), e validar os modelos. CP6: Interpretar a segmentação dos casos feita usando a análise de clusters hierárquica e K means, validando os resultados. CP7: Analisar as associações entre os vários modelos, sabendo aplicá-las a casos concretos apresentados nos trabalhos realizados.
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
OA1 - CP 1, 2 , 3, 4, 5, 6 pois o entendimento da associação e diferenças entre os vários modelos permite compreender e analisar a realidade empresarial e económica de forma eficaz OA2 - CP 7, pois a aplicaçãod as técnicas estatísticas necessitam cada vez mais do domínio informático devido à complexidade e dimensão dos dados. OA3 - CP 2, 3, 4, 5, 6 pois a análise crítica dos modelos implica um esfoço autónomo dos alunos na compreensão da análise de dados nas aplicações praticas. OA4 - CP 1 , 5, 6, pois a exploração dos dados e a análise da sua estrutura, permite reduzir grupo de variáveis e de casos facilitando a análise sem perder informação relevante. OA5- CP 7, pois a realização de trabalhos permite aprender a ligar a teoria com a prática para um resultado eficiente e autónomo do aluno.
Avaliação / Assessment
Regime de avaliação ao logo do semestre ou por exame Avaliação ao longo do semestre, que inclui: i) avaliação individual sobre a matéria dada semanal, que totaliza 50% da nota, distribuida em váriios períodos, com a seguinte pontuação: 15% que resume a parte teórica, e outra de 35% da feitura de trabalhos; ii) um teste individual feito nas últimas aulas, que inclui componente teorica e prática. Cada avaliação tem de ser >=8 valores. Avaliação por exame, na primeira, segunda época ou época especial: consta de duas partes (teórica 50%+prática 50%). Cada prova >=8 valores. Nota final ponderada, arredondada às unidades, terá de ser igual ou superior a 10.
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
A metodologia de ensino-aprendizagem (ME) inclui três componentes: ME1: Expositivas para apresentação dos quadros teóricos de referência ME2: Ativas e interrogativas para um conhecimento mais robusto dos temas, para criar aptidões essenciais para a vida profissional e investigação futura. ME3: Participativas, para uma maior interação de conhecimentos, e uma maior valorização autónoma.
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
ME1- OA1, a exposição teórica é fundamental para a introdução dos conceitos fundamentais a serem aplicados para se compreender e analisar a realidade empresarial e/u económica, e para um desenvolvimentos autónomo do aluno ME2- OA 2, 3 e 4 , pois a aprendizagem dos vários modelos e suas aplicações necessita do trabalho critico do aluno. ME3- OA 2, 3, 4, 5, pois a participação dos alunos torna as aulas ativas e motivantes, o que facilita uma aprendizagem mais eficiente.
Observações / Observations
A avaliação ao longo do semestre é constituida por várias provas distribuidas aos longo das semanas, incluindo uma parte teórica (15%) e uma prática (35%) , terminando com um teste que totaliza toda a matéria, sendo feito com a complementaridade do IBM-SPSS (50%). A valiação em exame (1, 2 ou época especial) consta de duas partes teórica (50%) e prática (50%). No Moodle incluem-se documetos de apoio às aulas bem como as referências bibliográficas .
Bibliografia Principal / Main Bibliography
1. Pestana, M.H. & Gageiro, J. (2014 ), Análise de Dados para Ciências Sociais: a Complementaridade do SPSS. 6ª edição. Edições Sílabo., 2014, 6ª edição. Edições Sílabo. Citações 9488 em Julho de 2024, https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=2Dei-oAAAAAJ. 2. Elizabeth Reis, Paulo Melo, Rosa Andrade, e Terersa Calapez (2019) Estatística Aplicada, vol 2, 6ª ed. Edições Sílabo.
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
1. Andy Field, Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics, 2021, MRKEAN-9781526445766, SAGE PUBLICATIONS LTD
Data da última atualização / Last Update Date
2024-09-04