Ficha Unidade Curricular (FUC)
Informação Geral / General Information
Carga Horária / Course Load
Área científica / Scientific area
Métodos Quantitativos
Departamento / Department
Departamento de Métodos Quantitativos para Gestão e Economia
Ano letivo / Execution Year
2024/2025
Pré-requisitos / Pre-Requisites
Conhecimentos básicos de estatística descritiva e de inferência estatística.
Objetivos Gerais / Objectives
Pretende-se que os alunos, no final da unidade curricular, tenham adquirido as competências necessárias para conhecer os conceitos e métodos mais importantes no âmbito da recolha e tratamento de informação quantitativa para estudos de mercado e de marketing. Pretende-se ainda que sejam capazes de identificar e aplicar, com auxílio de software estatístico, os métodos adequados a cada problema concreto.
Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes
No final desta Unidade Curricular, o aluno deverá ser capaz de: OA1. Identificar e definir os conceitos mais importantes relativos aos métodos de recolha de dados. Desenhar um processo de recolha de informação relevante na tomada de decisão em Marketing. OA2. Desenhar um instrumento de recolha de informação e avaliar a utilização de diferentes escalas de medida. OA3. Identificar erros aleatórios e não aleatórios no processo de recolha de informação. OA4. Definir os conceitos mais importantes em estatística univariada e multivariada. Avaliar a utilização de diferentes métodos estatísticos para a resolução de problemas de pesquisa de mercados. OA5. Utilizar métodos de estatística multivariada, com recurso a software estatístico, para desenvolver e implementar estratégias de segmentação de mercados e de posicionamento de produtos; comparar e escolher as opções metodológicas mais apropriadas a cada problema de pesquisa.
Conteúdos Programáticos / Syllabus
CP1. Objectivos da pesquisa de mercados: Design do estudo CP2. Processos de recolha de informação quantitativos CP3. Métodos de amostragem aleatórios e não-aleatórios CP4. Dimensão da amostra CP5. Construção do questionário: Tipos de escalas de medida CP6. Erros amostrais e erros não-amostrais CP7. Preparação e análise estatística dos dados 7.1 Análise descritiva exploratória 7.2 Inferência estatística: intervalos de confiança e testes de hipóteses paramétricos e não-paramétricos 7.3 Análise multivariada 7.3.1 Modelo de regressão linear múltipla 7.3.2 Análise em componentes principais 7.3.3 Análise de clusters
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 (CP) com os Objectivos de Aprendizagem (OA), como a seguir se explicita: OA1 - CP1 a CP4 OA2 - CP5. OA3 - CP6. OA4 - CP7.1 e CP7.2. OA5 - CP7.3.
Avaliação / Assessment
A avaliação pode ser realizada ao longo do semestre ou por exame. Avaliação ao longo do semestre: - 2 testes individuais (um intermédio em Outubro e outro final em Dezembro, com ponderações de 20% e de 30% da classificação final, respetivamente). Em cada um dos testes a nota mínima para o aluno continuar em avaliação ao longo do semestre é de 8,5 valores - 2 trabalhos de grupo: uma apresentação em aula durante o mês de Outubro, e um relatório final a entregar na última semana de Novembro, com ponderações de 20% e 30% da nota final, respetivamente). Os grupos de trabalho são de 5 estudantes. - presença em aula não inferior a 2/3 das aulas, - média ponderada final não inferior a 10 valores. Avaliação por Exame (100%): Exame individual, com parte escrita teórico-interpretativa (50%) e parte em computador (50%). A classificação mínima em cada parte do exame é de 8,5 valores. A aprovação é obtida com uma classificação média mínima de 10 valores. A Escala de avaliação é de 0 a 20 valores.
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
O aluno deverá adquirir competências de análise e síntese e de comunicação escrita e oral, e para tal serão utilizadas as seguintes metodologias de ensino-aprendizagem (ME): 1. Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência 2. Participativas, com resolução de exercícios práticos 3. Activas, com realização de exercícios individuais e de trabalhos de grupo. 4. Experimentais, com aplicações práticas em computador. 5. Auto-estudo, relacionado com o trabalho autónomo do aluno.
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, pelo que, na grelha a seguir, apresenta-se as principais interligações entre as metodologias de ensino-aprendizagem e os respectivos objectivos. Metodologias de ensino-aprendizagem (MEA) - Objectivo de aprendizagem (0A) 1.Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência - OA1 a OA5. 2.Participativas, com análise e resolução de exercícios práticos - OA4 e OA5. 3.Activas, com realização de exercícios individuais e de trabalhos de grupo - OA2, OA4 e OA5 4.Experimentais, com aplicações práticas em computador - OA4 e OA5. 5.Auto-estudo, relacionadas com o trabalho autónomo do aluno, tal como consta no Planeamento das Aulas. - Todos
Observações / Observations
Os alunos abrangidos pelo Regulamento Interno para Estudantes com Estatutos Especiais deverão contactar com o docente da UC, na primeira semana de aulas do semestre, com vista ao enquadramento dos processos de aprendizagem e avaliação na UC. Os testes e os exames serão realizados presencialmente, quer se utilizem softwares /plataformas digitais ou não.
Bibliografia Principal / Main Bibliography
Sarstedt, M. and Mooi, E., A Concise Guide to Market Research: the Process, Data and Methods using IBM SPSS Statistics, 2019, Springer (3rd ed.), Field, A., Discovering Statistics using IBM SPSS Statistics, 2024, 6th ed. Sage Publications.,
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
Charry,K.; Coussement, K.; Demoulin, N. and Heuvinck, N., Marketing Research with IBM SPSS Statistics - a Practical Guide., 2016, Taylor and Francis, Hair, J., et al, Multivariate Data Analysis, 2018, 8th edition, CENGAGE., McDaniel, C. and Gates, R., Marketing Research, 2019, 11th ed., John Wiley & Sons.,
Data da última atualização / Last Update Date
2024-08-02