Estatística Aplicada às Ciências Empresariais

Os conhecimentos base recomendados correspondem aos conteúdos fundamentais de Estatística previstos nos programas das disciplinas de Matemática dos diferentes níveis de ensino obrigatório em Portugal (http://www.dge.mec.pt/), bem como aos conhecimentos adquiridos nas unidades curriculares de Métodos Quantitativos Aplicados às Ciências Empresariais e de Sistemas de Informação de Gestão, nomeadamente:

• CB1. Conhecimentos básicos de estatística descritiva.
• CB2. Capacidade para interpretar tabelas, gráficos e indicadores estatísticos.
• CB3. Competências básicas de utilização do computador e de aplicações informáticas de uso corrente.
• CB4. Conhecimentos fundamentais de métodos quantitativos aplicados às ciências empresariais e de sistemas de informação de gestão.

• ME1. Aulas teórico-práticas: As aulas, de acordo com o plano curricular, são de natureza teórico-prática e encontram-se planeadas e preparadas para promover o envolvimento ativo dos estudantes em vários momentos ou na totalidade da aula.
• ME2. Exposição interativa: A parte teórica, introdução dos conceitos, dos métodos e dos resultados fundamentais será realizada recorrendo ao método expositivo, complementado por estratégias que promovam a participação ativa dos estudantes (interactive lectures). Estas incluem a colocação de questões pelo docente e pelos estudantes, oralmente e/ou através de plataformas digitais, bem como a realização de debates ou discussões em pequenos grupos sobre os temas abordados.
• ME3. Resolução orientada de problemas e atividades práticas: A parte prática será destinada ao desenvolvimento pleno das competências elencadas, através da exemplificação comentada de procedimentos e/ou da resolução de problemas sob orientação/tutoria do docente, incentivando-se o trabalho autónomo ou em pequenos grupos. Far-se-á prevalecer uma forte interação entre a teoria e a prática, dando, tanto quanto possível, um papel central à visualização e ao tratamento de situações concretas e reais.
• ME4. Trabalho autónomo: O desenvolvimento das competências previstas na unidade curricular requer uma participação ativa e assídua nas aulas, bem como a realização autónoma das tarefas propostas antes, durante e após as sessões presenciais.
• ME5. Recursos de apoio: Todos os materiais de apoio serão disponibilizados na plataforma InforEstudante|Nonio, podendo ser utilizadas, complementarmente, outras plataformas digitais sempre que se revelem adequadas ao apoio às atividades letivas e à interação com os estudantes.

A análise estatística de dados assume um papel fundamental em diversos contextos empresariais para descrição e diagnóstico de fenómenos de interesse e também para suporte à tomada de decisão baseada em dados. Neste enquadramento, os objetivos de aprendizagem e as competências a desenvolver nesta Unidade Curricular (UC) centram-se na aplicação de métodos estatísticos e de ferramentas computacionais para a análise e interpretação de dados, promovendo uma tomada de decisão fundamentada.

Objetivos de aprendizagem:

• OA1. Retratar conjuntos de dados por meio da sua análise estatística descritiva univariada e bivariada.
• OA2. Executar uma análise de regressão simples para explicar um fenómeno de interesse.
• OA3. Extrair informação relevante relativa a um fenómeno por análise descritiva do conjunto de dados associado.
• OA4. Debater a veracidade de afirmações com base na análise estatística do conjunto de dados associado.
• OA5. Formular e conduzir pequenas investigações estatísticas para suporte à tomada de decisão baseada em dados.

Competências a desenvolver:

• CD1. Identificação de situações/problemas: Reconhecer situações que podem beneficiar um estudo estatístico descritivo, univariado, bivariado ou de regressão, ou com análise estatística inferencial.
• CD2. Seleção de técnicas: Identificar, de entre um conjunto de técnicas estatísticas base, as adequadas ao tratamento de um certo conjunto de dados.
• CD3. Organização dos dados: Organizar um conjunto de dados em tabelas e gráficos para análise da distribuição de frequências.
• CD4. Síntese estatística: Selecionar a ou as medidas mais adequadas para resumir, com um certo propósito, um conjunto de dados.
• CD5. Interpretação gráfica: Comentar a informação relevante contida num gráfico.
• CD6. Comunicação gráfica: Ilustrar uma afirmação com um gráfico adequado.
• CD7. Planeamento da investigação: Descrever as fases de uma investigação estatística.
• CD8. Formulação da investigação: Formular uma questão de investigação relevante para um problema proposto.
• CD9. Testes de hipóteses: Aplicar um teste de hipóteses para responder à questão de investigação.
• CD10. Estimação intervalar: Construir um intervalo de confiança adequado à investigação a efetuar.
• CD11. Interpretação de resultados: Extrair conclusões estatísticas da investigação efetuada.
• CD12. Comunicação dos resultados: Traduzir as conclusões estatísticas para resultados da investigação.
• CD13. Utilização de software: Utilizar software para suportar a obtenção dos resultados.

• P1. Estatística descritiva
  1.1. Conceitos básicos
  1.2. Representação dos dados
  1.3. Medidas estatísticas
• P2. Regressão linear simples
  2.1. Correlação
  2.2. Modelo de regressão linear simples
  2.3. Reta dos mínimos quadrados
• P3. Inferência Estatística
  3.1. O papel das distribuições de probabilidade
  3.2. Teorema do limite central
  3.3. Estimação paramétrica: pontual e intervalar
  3.4. Testes de hipóteses paramétricos para uma população
  3.5. Introdução às investigações estatísticas

No plano curricular da Licenciatura em Secretariado de Direção e Administração, a UC de Estatística Aplicada às Ciências Empresariais está definida com 6 ECTS e 160 horas totais de tempo de trabalho, das quais 30 horas são de contacto. Assim, em conformidade com o Regulamento Académico do 1.º Ciclo de Estudos do Instituto Politécnico de Coimbra (IPC), a avaliação da unidade curricular pode ser realizada através de um dos seguintes regimes de avaliação:

A) Avaliação periódica

Este regime de avaliação consta de duas provas escritas a realizar durante o período de aulas.

MA1. Prova escrita 1 (50%)

• Cotação: 10 valores
• Classificação mínima exigida: 3,5 valores
• Caráter obrigatório
• Sem consulta

MA2. Prova escrita 2 (50%)

• Cotação: 10 valores
• Classificação mínima exigida: 3,5 valores
• Caráter obrigatório
• Sem consulta

Fórmula de classificação final:

CF = MA1 + MA2

A classificação final é calculada desde que o estudante obtenha, em ambas as provas, uma classificação igual ou superior a 3,5 valores (classificação mínima exigida). O incumprimento do requisito implica a reprovação neste regime de avaliação.

Observações:

• Para acesso a este regime de avaliação, não são exigidas presenças em aula, embora a presença nas aulas seja fortemente recomendada.
• As provas podem ser realizadas no computador, recorrendo ao software utilizado durante as aulas e numa ou mais plataformas que exijam acesso institucional. Assim, os estudantes que as pretendam realizar devem seguir todas as indicações divulgadas no InforEstudante|Nonio (como, por exemplo, garantir que conhecem a(s) palavra(s)-passe e conseguem aceder às plataformas).
• Os conteúdos a avaliar em cada prova são os sumariados até à aula anterior à respetiva prova.
• Em caso de falta do estudante a uma prova, independentemente do motivo, não há lugar à marcação de nova prova, sendo a classificação atribuída 0 (zero) valores.

B) Avaliação por exame

MA3. Exame escrito (100%)

• Cotação: 20 valores.
• Caráter obrigatório.
• Sem consulta.
• Realizado na data prevista no mapa oficial de exames.
• Esta prova pode ser realizada no computador, com uso de

Fórmula de classificação final:

CF = MA3

A classificação final corresponde à classificação obtida no exame.

Observações finais sobre a avaliação:

• Norma final: Em qualquer um dos regimes de avaliação, considera-se aprovado o estudante que obtenha uma classificação final, arredondada à unidade, igual ou superior a 10 valores.
• Diretrizes sobre a utilização de Inteligência Artificial: A utilização de ferramentas de Inteligência Artificial Generativa não é permitida durante a realização de qualquer elemento de avaliação da UC.
• Verificação de fraude académica: No caso de suspeita fundada de fraude detetada na fase de correção de prova, o estudante será convocado para prestação de prova oral para verificação dos conhecimentos e competências demonstradas. Esta verificação é realizada por um júri constituído pelo docente da UC e por mais 2 docentes da mesma área. Caso o estudante não comprove ter os conhecimentos e competências demonstrados na prova escrita, a prova ser-lhe-á anulada.
• Melhoria de classificação: A melhoria de classificação rege-se pelo disposto no Regulamento Académico do 1.º Ciclo de Estudos do IPC.
• Estudantes com Estatuto de Trabalhador-Estudante: A avaliação dos estudantes abrangidos por este estatuto rege-se pelo disposto no Regulamento Académico do 1.º Ciclo de Estudos do IPC.

NAO