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

Não se aplica

Objetivos Gerais / Objectives

Pretende-se que os alunos, no final da unidade curricular, sejam capazes de explicar e aplicar a análise de dados univariada e multivariada a problemas concretos, em contextos empresariais e das instituições em geral.

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

1) Seleccionar o método de análise de dados adequado ao problema, objectivo e tipo de dados disponíveis 2) Utilizar os programas EXCEL, SPSS e R/RStudio para realizar análise de dados inferencial e multivariada 3) Interpretar os resultados obtidos na análise de dados realizada

Conteúdos Programáticos / Syllabus

1) Análise exploratória preliminar dos dados. 2) Testes de hipóteses paramétricos: teste t para uma média; teste t para duas médias; análise de variância simples. 3) Testes de hipóteses não-paramétricos: teste de ajustamento de Kolmogorov-Smirnov; teste de independência do Qui-Quadrado; teste de Mann-Whitney; teste de Kruskal-Wallis. 4) Regressão Linear: Simples e Múltipla

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

Todos os conteúdos programáticos estão relacionados com o OA1, porque, tendo em conta os dados disponíveis e os objetivos definidos, o aluno deve ser capaz de selecionar o método de análise mais apropriado. Em todos os pontos do programa, e depois de explicados os princípios teóricos, os alunos deverão ser capazes de utilizar o software para obterem os resultados. Portanto, todos os conteúdos estão relacionados com o OA2. Por último, depois de recorrerem ao software apropriado os alunos deverão ser capazes de interpretar e tirar conclusões sobre os resultados obtidos. Portanto, todos os conteúdos programáticos estão relacionados com o OA3.

Avaliação / Assessment

A avaliação processa-se em avaliação ao longo do semestre ou avaliação por exame. A avaliação ao longo do semestre é constituída por um trabalho de grupo (40%) e um teste (60%) que abarca toda a matéria e cuja nota terá de ser superior ou igual a 7.5 valores. A avaliação ao longo do semestre obriga a uma assiduidade mínima de 66.67% das aulas. A avaliação por exame consiste na realização de um exame com uma uma ponderação de 100%. No teste e no exame os alunos podem usar uma calculadora e todos os materiais disponibilizados pelo docente.

Metodologias de Ensino / Teaching methodologies

As metodologias de ensino incluem: Aulas Teóricas: Apresentação e discussão dos conceitos teóricos fundamentais de estatística e métodos quantitativos. Aulas Práticas: Utilização do R/RStudio ou IBM SPSS para realizar análises estatísticas, permitindo aos alunos aplicar os conceitos teóricos em dados reais. Trabalho Autónomo: Leituras complementares, exercícios práticos e análise de casos empresariais. Tutoriais: Sessões de apoio individualizado para esclarecer dúvidas e orientar os alunos nas suas análises. Estas metodologias são articuladas com o Modelo Pedagógico do ISCTE-IUL, que promove a aprendizagem ativa e centrada no aluno. A combinação de teoria e prática garante que os alunos desenvolvam tanto o conhecimento conceptual quanto as habilidades práticas necessárias para aplicar métodos quantitativos nas suas carreiras profissionais.

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 aulas teórico-práticas permitem a experimentação prática e a aplicação de conhecimentos, o que também implica trabalho autónomo por parte do estudante. è sugerido aos alunos que tragam o seu computador portátil para poderem tirar partido das metodologias propostas.

Observações / Observations

Bibliografia Principal / Main Bibliography

Curto, José Dias, Statistics - over 200 problems (with solutions): Applications in `R/RStudio' and `Excel', 2022, Amazon, Curto, José Dias, MATHEMATICS in Bullet Points: What you must know before starting a MSc or PhD program - Applications in Excel, 2019, Amazon, Curto, José Dias, ECONOMETRICS and STATISTICS - Over 100 problems (with solutions): Applications in 'R/RStudio' and 'Excel', 2021, Amazon, McClave, J., Benson, P. G., Statistics for Business and Economics, 2017, Pearson,

Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography

Data da última atualização / Last Update Date

2024-07-01