Currículo
Métodos Avançados de Análise de Dados (Ista) MAAD-ISTA
Contextos
Groupo: Informática e Gestão - 2020 > 2º Ciclo > Parte Escolar > Unidades Curriculares Obrigatórias
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
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
Programa
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
Método de Avaliação
A avaliação ao longo do semestre inclui: 1. Avaliação individual - Teste escrito (65%) - com nota mínima de 8.5 valores 2. Avaliação em grupo - Trabalho (35%) -com nota mínima de 10 valores. A avaliação por exame inclui duas provas: 1. Prova escrita (65%) com nota mínima de 8,5 valores 2. Prova prática que corresponde à realização de um trabalho (35%) entregue no dia do exame. Nota mínima de 10 valores.
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 123.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- 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).:
Secundária
- 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.: