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 de Pesquisa Social
Ano letivo / Execution Year
2021/2022
Pré-requisitos / Pre-Requisites
Conhecimentos básicos de estatística
Objetivos Gerais / Objectives
Nesta unidade curricular pretende-se desenvolver conhecimentos e competências para permitir testar hipóteses de investigação centradas na relação de dependência entre variáveis. Como algumas dessas variáveis são latentes, e de definição multidimensional, será necessário proceder à sua operacionalização. Assim, e para medir essas variáveis latentes são desenvolvidos métodos de análise fatorial, designadamente, a Análise de Componentes Principais (ACP). Os efeitos entre variáveis são testados com métodos de regressão, sendo privilegiada a regressão linear múltipla. A apresentação dos métodos será sempre acompanhada de aplicações temáticas, cuja realização será apoiada pela sua implementação através de software de estatística.
Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes
Esta UC comtempla os seguintes objetivos de aprendizagem: OA1. Operacionalizar dimensões analíticas (construção de variáveis compósitas) via Análise em Componentes Principais OA2. Realizar e interpretar uma Análise em Componentes Principais. OA3. Analisar a fiabilidade das novas variáveis compósitas OA4. Construir novas variáveis compósitas OA5. Desenvolver e aprofundar conhecimentos sobre regressão linear múltipla (RLM) OA6. Aplicar, analisar e interpretar estatisticamente resultados de RML OA7. Reportar resultados em tese/artigo
Conteúdos Programáticos / Syllabus
1. Exploração de artigos para exemplificação dos tópicos principais do programa 1.1. Redução da multidimensionalidade 1.2. Contextualização das hipóteses no contexto de investigação. 2. Análise de Componentes Principais (ACP) 2.1. Introdução 2.2. Definição das componentes principais 2.3. Valores próprios e comunalidades 2.4. Critérios de extração das componentes principais: 2.5. Interpretação das componentes principais 2.6. Rotação das componentes principais 2.7. Definição e interpretação dos scores factoriais 2.8. Análise de consistência interna 2.9. Construção de variáveis compósitas 3. Regressão Linear Múltipla (RLM) 3.1. Objectivos 3.2. Estimação dos parâmetros 3.3. Avaliação da qualidade do modelo 3.4. Adequabilidade do modelo: Inferência sobre o modelo (teste F ) 3.5. Inferência sobre parâmetros: testes t 3.6. Dimensão do efeito de cada variável preditora 3.7. Pressupostos da RLM 4. Reportar resultados de ACP e RLM em tese/artigo
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
Os objectivos de aprendizagem (OA) definidos para esta UC são concretizados em conteúdos programáticos (CP) conforme as ligações seguintes: OA1 | CP1 OA2 | CP2 OA3 | CP2 OA4 | CP2 OA5 | CP3 OA6 | CP3 OA7 | CP4
Avaliação / Assessment
O estudo individual, com base na bibliografia sugerida, é orientado e apoiado por: 1. Aulas teórico-práticas (TP) para abordagem conceptual dos métodos. São também apresentadas aplicações em artigos; 2. Aulas prático-laboratoriais (PL) para os alunos aplicarem os diferentes métodos estatísticos, e também interagirem com software estatístico. Nestas aulas laboratoriais os alunos preparam também os principais resultados estatísticos em contexto de tese/artigo. | A avaliação periódica contempla: 1. Exercício individual (65%) 2. Trabalho de grupo (35%). Condições: 1. Nota mínima no exercício individual: 8,0 valores 2. Nota mínima no trabalho: 10 valores. A avaliação por exame contempla as mesmas duas componentes da avaliação periódica e com as mesmas ponderações: 1. Exercício individual (65%) 2. Trabalho de grupo (ou individual) (35%).
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
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 estão em articulação com os objectivos de aprendizagem (OA) da UC da seguinte forma: 1. Nas aulas teórico-práticas (TP) são desenvolvidas as competências previstas nos seguintes objectivos de aprendizagem: OA1 | OA2 | OA3 | OA4 | OA5 2. As aulas prático-laboratoriais (PL) estão em articulação com os objectivos de aprendizagem: OA6 | OA7.
Observações / Observations
Bibliografia Principal / Main Bibliography
Nota: Materiais disponibilizados no e-learning e que apoiam aulas TP e aulas PL. Tabachnick, B. and Fidell, L. (2013). Using Multivariate Statistics, USA, Person International Edition, 6ª ed. Reis, E. (2001). Estatística Multivariada Aplicada, 2ªed, Lisboa, Edições Sílabo. Maroco, J. (2010). Análise Estatística com o PASW Statistics (ex-SPSS), Pero Pinheiro. Maqbool, R., Sudong, Y., Manzoor, N. and Rashid, Y. (2017). The Impact of Emotional Intelligence, Project Managers? Competencies, and Transformational Leadership on Project Success: An Empirical Perspective. Project Management Journal, vol. 48, 3. Hair, J., Black, W., Babin, B. and Anderson, R. (2019). Multivariate Data Analysis. Pearson New International Edition (8th ed).
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
Kline, R. B., (2011). Principles and practice of structural equation modeling. 3rd ed. New York: Guilford Press. Cohen, J. (1992). A power primer. Psychological bulletin, 112(1), doi.org/ 10.1037/0033-2909.112.1.155. Bryman, A. (2015). Social Research Methods, Oxford, OUP.
Data da última atualização / Last Update Date
2024-02-16