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
2020/2021
Pré-requisitos / Pre-Requisites
Não se aplica.
Objetivos Gerais / Objectives
Nesta unidade curricular vão ser desenvolvidos métodos que relacionam entre si múltiplas variáveis: 1. Análise de Correspondências Múltiplas que permite identificar e descrever a estrutura da relação entre variáveis categorizadas, identificando dimensões e associações privilegiadas entre variáveis ou entre categorias das múltiplas variáveis. 2. Análise de Clusters que permite o agrupamento de indivíduos/casos homogéneos segundo um conjunto de múltiplas variáveis, definindo tipologias. Como objetivos gerais da UC, pretende-se que os estudantes desenvolvam competências de utilização da ACM e dos vários modelos de agrupamento com recurso ao SPSS e que explorem a articulação entre a Análise de Clusters e outros métodos de análise multivariada, designadamente Análise em Componentes Principais e Análise de Correspondências Múltiplas.
Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes
OA1 | Adquirir e desenvolver conhecimentos sobre Análise de Correspondências Múltiplas (ACM). OA2| Adquirir e desenvolver conhecimentos sobre Análise de Cluster. OA3 | Aplicar a Análise em Componentes Principais, com uso do SPSS. OA4 | Aplicar e articular a Análise de Clusters com outros métodos de análise multivariada, com uso do SPSS. OA5 | Analisar e interpretar os resultados estatísticos. OA6 | Sumariar e apresentar os resultados obtidos tendo em vista a elaboração de um relatório de análise de dados ou um artigo.
Conteúdos Programáticos / Syllabus
1.Análise de Correspondências Múltiplas (ACM) 1.1.Introdução 1.2.Matrizes de input para a ACM 1.3.Quantificação ótima e múltipla de dados qualitativos 1.4.Valores próprios, inércia e medidas de discriminação das variáveis 1.5.Seleção e interpretação das dimensões 1.6.Representação gráfica de variáveis, categorias e objetos 1.7.Variáveis suplementares 2.Análise de Clusters - métodos hierárquicos 2.1.Objetivos 2.2.Medidas de semelhança/distância 2.3.Critérios de agrupamento dos casos 2.4.Leitura do dendrograma e seleção do número de clusters 2.5.Validação e caracterização dos clusters 3.Análise de Clusters - métodos não hierárquicos 3.1.Distinção entre métodos de otimização e hierárquicos 3.2.Método K-Médias 4.Articulação da Análise de Clusters com a Análise em Componentes Principais (ACP) e com a Análise de Correspondências Múltiplas: apresentação e discussão de exemplos. Interpretação e escrita de resultados.
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 objetivos de aprendizagem (OA) definidos para esta UC são concretizados nos vários pontos do programa conforme as ligações seguintes: OA1 | Ponto 1 OA2 | Pontos 2 e 3 OA3 | Ponto 1 OA4 | Pontos 2, 3 e 4 OA5 | Pontos 1, 2, 3 e 4 OA6 | Ponto 4
Avaliação / Assessment
Existem duas opções para a avaliação: 1. Avaliação periódica: Teste escrito individual a realizar no final da UC. O acesso à avaliação exige a assiduidade a pelo menos 70% das aulas da unidade curricular. 2. Avaliação por exame: Teste escrito individual a realizar no final do semestre.
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
A concretização dos objetivos da unidade curricular faz-se por meio de aulas teórico-práticas, aulas laboratoriais e trabalho autónomo dos estudantes. Este trabalho autónomo assenta fundamentalmente em: a) frequência das aulas e participação efetiva nelas; b) realização de exercícios práticos, utilizando usando o SPSS.
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 objetivos de aprendizagem (OA) da UC da seguinte forma: 1. Nas aulas teórico-práticas são desenvolvidas as competências previstas nos seguintes objetivos de aprendizagem: OA1 | OA2 | OA3 | OA4 2. As aulas laboratoriais estão em articulação com os objetivos de aprendizagem: OA5 | OA6
Observações / Observations
Não se aplica.
Bibliografia Principal / Main Bibliography
Hair, J., Anderson R., Tatham, R. and Black, W. (2010). Multivariate Data Analysis: A Global Perspective, Upper Saddle River, Pearson International Edition (7ª ed). Carvalho, H. (2017) Análise de Multivariada de Dados Qualitativos, Utilização da Análise de Correspondências Múltiplas com o SPSS. 2ª Edição. Lisboa. Ed. Sílabo.
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
Reis, Elizabeth (1997), Estatística Multivariada Aplicada, Lisboa, Edições Sílabo. Maroco, J. (2010). Análise Estatística com o PASW Statistics (ex-SPSS), Pero Pinheiro, ReportNumber. Hair, Joseph F. and William C. Black (2000) Cluster Analysis, in Grimm, Laurence G. e Paul R. Yarnold (Eds), Reading and Understanding More Multivariate Statistics, Washington, DC, American Psychology Association.
Data da última atualização / Last Update Date
2024-02-16