Conhecimentos de Base Recomendados
Estatística Descritiva. Análise de Regressão Linear Simples.
Métodos de Ensino
O desenvolvimento de cada assunto será feito de forma semelhante, em particular: introdução, caracterização da técnica e apresentação e discussão das opções e outputs do SPSS recorrendo a um exemplo.
Resultados de Aprendizagem
O principal objetivo desta unidade curricular é dotar os alunos com um conjunto de técnicas de análise de dados quando estes envolvem mais do que duas variáveis. Em particular, pretende-se que os alunos aprofundem e ampliem os conhecimentos que têm de análise de dados, que compreendam a necessidade das técnicas estudadas, que saibam aplicá-las recorrendo a um software adequado (SPSS) e que interpretem corretamente os resultados obtidos.
Programa
Introdução: Tipo de dados. Classificação das técnicas multivariadas. Exemplos.
Análise de Componentes Principais: Definição, construção, propriedades, significado geométrico e interpretação. ACP sobre dados normalizados vs dados não normalizados. Resolução de exemplos de aplicação usando o SPSS e interpretação de resultados.
Análise Factorial: Formulação do modelo. Métodos de estimação dos pesos factoriais. Rotação dos factores. Estimação dos valores dos factores. Resolução de exemplos de aplicação usando o SPSS e interpretação de resultados.
Análise Classificatória: Conceitos de dissemelhanças entre indivíduos. Métodos hierárquicos e métodos não-hierárquicos. Resolução de exemplos de aplicação usando o SPSS e interpretação de resultados.
Análise de Regressão Linear Múltipla: O modelo. Estimação dos coeficientes. Inferência sobre o modelo. Pressupostos. Métodos de selecção sequencial de variáveis. Resolução de exemplos de aplicação com o SPSS e interpretação de resultados.
Métodos de Avaliação
- - Trabalho prático 2 - 25.0%
- - Teste - 50.0%
- - Trabalho prático 1 - 25.0%
- - Trabalho prático 1 - 25.0%
- - Trabalho prático 2 - 25.0%
- - Teste - 50.0%
Estágio(s)
NAO
Bibliografia
Jonhson, R. A., Wichern, D. W., Applied Multivariate Statistical Methods, 6th Ed.,Prentice Hall, 2008.
Pestana, M. H., Gageiro, J. N., Descobrindo a Regressão – com a complementaridade do SPSS, 1ª ed, Edíções Sílabo, Lisboa 2005
M. Norusis, SPSS 18.0 Guide to Data Analysis, Prentice Hall, 2010
Marôco, J. , Análise Estatística com o SPSS Statistics 25, 7ª ed., Report Number, 2018
Pestana, M. H., Gageiro, J. N., Análise de Dados para Ciências Sociais – A complementaridades do SPSS, 6ª ed, Edíções Sílabo, Lisboa 2014
Hair, J., Black, W., Babin, B., Anderson, R., e Tatham, R., Multivariate Data Analysis, Cengage Learning EMEA; 8th edition, 2018