Análise Estatística Avançada

As aulas são, de acordo com o que está determinado no plano curricular, teórico-práticas, planeadas e preparadas de acordo com as
metodologias ativas, para terem um envolvimento ativo de todos os estudantes em vários momentos ou na totalidade da aula.
Esta unidade curricular combina exposição teórica com resolução orientada de problemas. Na parte teórica, de introdução de conceitos,
resultados fundamentais e métodos, será usado, tendencialmente, o método expositivo intercalado com tarefas que suscitem uma
participação ativa de todos os estudantes. Estas tarefas incluem a colocação de questões aos e pelos estudantes, de forma oral e também
com a proposta de debate/discussão em pequenos grupos sobre algum aspeto/tópico exposto. A parte prática será destinada ao
desenvolvimento pleno das competências elencadas, através da resolução de problemas, com a utilização de software, sob orientação do
docente, incentivando-se o trabalho autónomo ou em pequenos grupos.
As aulas privilegiam a articulação entre a teoria e a prática, promovendo autonomia metodológica e capacidade de aplicação em contextos
profissionais e de investigação.
Adicionalmente, os trabalhos de grupo são iniciados em aula, permitindo acompanhamento próximo, esclarecimento de dúvidas e a
construção colaborativa de conhecimento, constituindo também uma abordagem de aprendizagem ativa.

Diversas áreas científicas exigem técnicas estatísticas avançadas para representar a complexidade dos fenómenos que estudam. A
capacidade de modelar relações dinâmicas, variáveis latentes e padrões causais torna-se fundamental para lidar com esta complexidade e
produzir conhecimento sólido. Deste modo, nesta unidade curricular pretende-se estudar os modelos de dados em painel e os modelos de
equações estruturais visando o desenvolvimento de competências nestas áreas. Pretende-se, assim, que os estudantes sejam capazes
de:
1) Construir e estimar modelos de regressão com dados em painel.
2) Construir e estimar modelos de equações estruturais.
3) Avaliar criticamente modelos estatísticos e justificar escolhas metodológicas.
4) Aplicar estas técnicas estatísticas a dados reais e comunicar os resultados em formato de relatório ou artigo.
5) Utilizar software como suporte à implementação destas técnicas estatísticas.

1 – Modelos de Dados em Painel
1.1. Estrutura e vantagens dos dados em painel.
1.2. Modelos de efeitos fixos e aleatórios.
1.3. Testes de especificação
1.4. Modelos dinâmicos
1.5. Aplicações empíricas com software e como reportar resultados em relatório/artigo
2 – Modelos de Equações Estruturais
2.1. Conceitos fundamentais: variáveis observadas e latentes, relações causais
2.2 Análise fatorial exploratória vs confirmatória
2.3. Modelos de medida e modelos estruturais
2.4. Estimação e avaliação do ajustamento dos modelos
2.5. Mediação, moderação e modelos multigrupo
2.6. Aplicações empíricas com software e como reportar resultados em relatório/artigo

NAO