Análise de Dados Multivariada

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

Avaliação Periódica
  • - Teste - 50.0%
  • - Trabalho prático 1 - 25.0%
  • - Trabalho prático 2 - 25.0%
Avaliação Normal /Recurso
  • - Trabalho prático 1 - 25.0%
  • - Trabalho prático 2 - 25.0%
  • - Teste - 50.0%

Estágio(s)

NAO

Bibliografia

M. Norusis, SPSS 18.0 Guide to Data Analysis, Prentice Hall, 2010

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

Hair, J., Black, W., Babin, B., Anderson, R., e Tatham, R., Multivariate Data Analysis, Cengage Learning EMEA; 8th edition, 2018

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