Currículo

Métodos Analíticos em Gestão de Recursos Humanos 04793

Contextos

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

O estudante que complete com sucesso esta unidade curricular será capaz de: OA1. Identificar o objetivo de cada método e selecionar o mais adequado a cada situação de análise; OA2. Realizar e interpretar os resultados de uma análise de regressão linear; OA3. Realizar e interpretar os resultados de uma análise de classificação usando regressão logística binária ou árvores de classificação; OA4. Construir e estimar modelos de moderação e modelos de mediação e interpretar os resultados.

Programa

CP1. Modelo de Regressão Linear 1.1. Pressupostos do modelo 1.2. Estimação dos parâmetros 1.3. Coeficientes de correlação e de determinação CP2. Regressão Logística Binária 2.1. Qualidade e precisão do modelo 2.2. Teste ao Modelo 2.3. Coeficientes do Modelo de Regressão CP3. Modelos de moderação e mediação 3.1. Efeito de Moderação 3.2. Modelação de efeitos de moderação via Regressão Linear 3.3. Efeito de Mediação 3.4. Modelação de efeitos de mediação via Regressão Linear 3.5. Mediação parcial e completa CP4. Árvores de Classificação 4.1. O Algoritmo CART 4.2. Regras de decisão

Método de Avaliação

1. Avaliação ao longo do semestre a) Assiduidade mínima de 2/3 das aulas lecionadas; b) Teste escrito individual: peso de 60%; classificação mínima de 8,5; c) Trabalho de grupo: i) peso de 40%; ii) com relatório; iii) com discussão oral; iv) classificação mínima de 8,5. 2. Avaliação por exame (1º época ou 2º época) a) Exame individual - componente teórica (60%); b) Exame individual - componente prática com recurso a um software de estatística (40%). c) Nota mínima em cada parte de 8,5 valores. 3. Avaliação por exame (época especial) Exame individual com componente teórica (100%). A nota mínima é 10 valores. 4. Todos os momentos de avaliação individual serão realizados sem consulta de folhas de apoio, livros ou outros materiais. 5. O teste individual e os exames serão realizados presencialmente. 6. O/A coordenador/a da unidade curricular pode determinar a realização de uma discussão oral complementar relativamente a qualquer elemento/instrumento de avaliação previsto na presente Ficha de Unidade Curricular, sempre que tal se revele necessário para confirmar a aquisição dos conhecimentos e competências avaliados, ou esclarecer discrepâncias entre diferentes elementos de avaliação. A discussão oral complementar não constitui um instrumento autónomo de avaliação, não tem ponderação própria na classificação final da unidade curricular e destina-se exclusivamente à validação da classificação do respetivo elemento/instrumento de avaliação. A classificação anteriormente atribuída a esse elemento/instrumento tem natureza provisória até à realização da discussão oral complementar, podendo ser confirmada ou revista em função da validação realizada e dos critérios de avaliação aplicáveis. A convocatória para a discussão oral complementar será comunicada ao/à estudante com antecedência mínima de 24 horas, indicando a data e a hora de realização. A não comparência, sem justificação atendível, implica a impossibilidade de validação do respetivo elemento/instrumento de avaliação, aplicando-se as consequências previstas para a sua não realização ou desistência. 7. No exame de 2ª época, o estudante que não tenha tido aprovação na UC mas tenha nota admissível no trabalho de grupo neste ano letivo, pode ser dispensado da componente prática, sendo considerada a nota do trabalho de grupo para o cálculo da nota final.

Carga Horária

Bibliografia

Principal

• 1. Field, A. (2024). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (6th ed.). Sage: Los Angeles. 2. Larose, D., and Larose, C. (2015). Data Mining and Predictive Analytics, John Wiley & Sons, Inc., 2nd Edition. 3. Hayes, A. F. (2022). Introduction to Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis. A Regression-Based Approach, Guilford Press, 3rd Edition.:

Secundária

• 1. Hair, J., Black, W.C., Babin, B.J., and Anderson, R.E. (2019). Multivariate Data Analysis, Cengage, 8th Edition. 2. Maroco, J. (2018). Análise Estatística com o SPSS, Report Number, 7ª edição. 3. Tabachnick, B., and Fidell, L. (2013). Using Multivariate Statistics, Pearson International Edition, 6th Edition. 4. Hosmer Jr. D.W, Lemeshow, S., and Sturdivant, R.X. (2013). Applied Logistic Regression, John Wiley & Sons Inc., 3rd Edition. 5. Silva, M. G. Apontamentos de apoio à UC de Métodos Analíticos em Gestão de Recursos Humanos da Licenciatura em Gestão de Recursos Humanos.:

Disciplinas de Execução

2026/2027 - 1º Semestre

2025/2026 - 1º Semestre