Conhecimentos de Base Recomendados
Não aplicável
Métodos de Ensino
A metodologia reparte-se entre atividades de carácter presencial e atividades autónomas: seminários temáticos sobre os conteúdos da UC; trabalho autónomo do estudante de pesquisa bibliográfica, identificação do problema de investigação/ organizacional, estruturação do enquadramento teórico e definição do plano de trabalho.
Resultados de Aprendizagem
Esta unidade curricular visa a aplicação dos conhecimentos adquiridos anteriormente, no manuseamento de técnicas de tratamento e análise de dados qualitativos e quantitativos, adequados aos projetos de investigação que os estudantes desenvolvem no âmbito das suas dissertações de mestrado.
O seminário sobre análise qualitativa de dados visa dotar os estudantes de competências para: a) elaboração conceptual entre categorias e sistemas de codificação; b) aplicação de modelos de relacionamento entre variáveis; c) classificação e tratamento de dados qualitativos e sua quantificação.
O seminário sobre modelos de equações estruturais visa dotar os estudantes de competências para: a) análise das propriedades psicométricas das escalas de medida; b) análise das relações que formam o modelo estrutural.
O seminário de Text Mining visa dotar os estudantes com competências no processamento de texto não-estruturado num formato que permite identificar padrões e conhecimento.
Programa
Análise qualitativa de dados
1. Modelo de análise de conteúdo ou análise categorial
1.1. Seleção de documentos e constituição de um corpus
1.2. Construção de categorias e elaboração de sistemas de codificação
1.3. Classificação da informação e controle de consistência
2. Análise de conteúdo
2.1. Procedimentos de codificação aberta, axial ou seletiva
2.2. Memorandos e diagramas
3. Análise de dados qualitativos com utilização de software (NVivo e VosViewer)
Modelos de equações estruturais
1. Análise do modelo de medida
1.1. Fiabilidade
1.2. Validade convergente
1.3. Validade discriminante
2. Análise do modelo estrutural
2.1. Efeitos diretos
2.2. Efeitos indiretos
2.3. Efeitos totais
3. Aplicações com utilização de software (AMOS e SmartPLS)
Text Mining
1. Abordagens analíticas em Text Mining
1.1. Classificação de texto
1.2. Topic modeling
1.3. Análise de sentimentos
1.4. Agregação de textos
2. Aplicações com utilização de software (Orange)
Docente(s) responsável(eis)
Ricardo Filipe Carreira RamosMétodos de Avaliação
- - Apresentação oral - 30.0%
- - Trabalho - 70.0%
- - Teste escrito - 50.0%
- - Trabalho individual - 50.0%
Estágio(s)
NAO
Bibliografia
Byrne, B. M. (2016). Structural Equation Modeling With AMOS Basic Concepts Applications and Programming (3rd ed.). Routledge.
Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) (3rd ed.). Sage.
Kline, R. B. (2016). Principles and Practice of Structural Equation Modeling (4th ed.). The Guilford Press Mozzato, A., Grzybovski, D., & Teixeira, A. (2016). Análises qualitativas nos estudos organizacionais: As vantagens no uso do software NVivo®. Revista Alcance, Eletrónica, 23(4), 578-587. doi: alcance.v23n4.p578-587.
Philimore, J., & Goodson, L. (2009). Qualitative research in tourism: Ontologies, epistemologies and methodologies. London: Routledge.
Saur-Amaral (2012). Curso completo de NVivo 10: Como tirar maior proveito do software para a sua investigação. https://www.bubok.pt/livros/6364/Curso-completo-de-NVivo-10–Como-tirar-maior-proveito-do-software-para-a-sua-investigacao