Publicação em Diário da República: Despacho n.º 6419/2017, de 24-07-2017
6 ECTS; 1º Ano, 2º Semestre, 20,0 T + 20,0 TP , Cód. 92999.
Docente(s)
- Ricardo Jorge Viegas Covas (1)(2)
(1) Docente Responsável
(2) Docente que lecciona
Pré-requisitos
Não aplicável.
Objetivos
Proporcionar aos estudantes conhecimentos acerca da análise de dados bi e multivariados, concretamente em termos dos modelos inferenciais.
Programa
I. Métodos Avançados de Investigação
1.1. Desenvolvimento de tópicos de pesquisa e fundamentos do processo de investigação
1.2. Vantagens e problemas metodológicos associados à adoção de diferentes tipos de estudos e abordagens metodológicas
1.3. Preparação de um projeto de investigação
1.4. O processo de publicação: preparação, submissão e revisão de artigos e trabalhos científicos
1.5. O processo de apresentação pública de um trabalho de investigação científica
II. Métodos Avançados de Análise de Dados
2.1. Análise inferencial paramétrica e não paramétrica
2.2 Análise fatorial
2.3 Modelos de regressão linear simples e múltipla
2.4 Análise de caminhos/trajetórias
2.5 Modelo de equações estruturais
2.6 Avaliação dos submodelos de medida e de estrutura
2.7 Distinção entre efeitos de mediação e de moderação
2.8 Aplicações com software e como reportar resultados em relatório/artigo
Metodologia de avaliação
- Avaliação contínua: realização de duas frequências (classificadas de 0 a 20 valores cada uma) durante o semestre. O aluno é dispensado de exame, ou seja, é aprovado por avaliação contínua se a média obtida da classificação das frequências escritas, arredondada às unidades, for igual ou superior a 10 valores.
- Avaliação por exame: prova escrita (exame) com toda a matéria lecionada na unidade curricular (classificada de 0 a 20 valores), com o peso de 100%. O aluno é aprovado à unidade curricular se a classificação final, arredondada às unidades, for igual ou superior a 10 valores.
Bibliografia
- Barañano, A. (2008). Métodos e Técnicas de Investigação em Gestão: Manual de Apoio à Realização de Trabalhos de Investigação. Lisboa: Edições Sílabo
- Bryman, A. e Buchanan, D. (2011). The SAGE: handbook or organizational research methods. London, England: SAGE
- Hair, J. e Hult, G. e Ringle, C. e Sarstedt, M. (2017). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). (Vol. 1). (pp. 1-390). Los Angels: SAGE
- Marôco, J. (2007). Análise Estatística com utilização do SPSS. Lisboa: Edições Sílabo
- Marôco, J. (2011). Análise de Equações Estruturais: Fundamentos teóricos, Software e Aplicações. Lisboa: ReportNumber
Método de Ensino
Privilegia-se o método expositivo dos conteúdos teóricos, procurando-se sempre incitar a reflexão e o debate dos mesmos, apoiados em literatura e evidência recente e pertinente que sirva de ilustração aos principais modelos, métodos e técnicas.
Software utilizado nas aulas
Packages IBM SPSS e SmartPLS. Pontualmente, poderá ser usada a folha de cálculo Excel.
Aprovado em Conselho Técnico Cientifico: Ata da Reunião do CTC nº229 de 06/11/2024
Download da Ficha da Unidade Curricular (FUC)
