Conhecimentos de Base Recomendados
Estatística descritiva univariada e bivariada.
Métodos de Ensino
Não existindo componente letiva no ano letivo em curso, não há recurso a qualquer método de ensino.
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 Fatorial: Formulação do modelo. Métodos de estimação dos pesos fatoriais. Rotação dos fatores. Estimação dos valores dos fatores. Resolução de exemplos de aplicação usando o SPSS e interpretação de resultados.
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 de Regressão Linear Múltipla: O modelo. Estimação dos coeficientes. Inferência sobre o modelo. Pressupostos. Métodos de seleção sequencial de variáveis. 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.
Docente(s) responsável(eis)
Métodos de Avaliação
- - Trabalho prático 2 - 25.0%
- - Teste - 50.0%
- - Trabalho prático 1 - 25.0%
- - Trabalho prático 2 - 25.0%
- - Teste - 50.0%
- - Trabalho prático 1 - 25.0%
Estágio(s)
NAO
Bibliografia
Hair, J. F., Black, W., Babin, B., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate Data Analysis (7th ed.). Pearson.
Johnson, R. A., & Wichern, D. W. (2008). Applied Multivariate Statistical Methods (6th ed.). Pearson.
Malhotra, N. (2012). Pesquisa de Marketing: Uma Orientação Aplicada (6.ª ed.). Bookman.
Marôco, J. (2018). Análise Estatística com o SPSS Statistics (7.ª ed.). ReportNumber.
Pestana, M. H., & Gageiro, J. N. (2014). Análise de Dados para Ciências Sociais: A complementaridade do SPSS (6.ª ed.). Edições Sílabo.
Pestana, M. H., & Gageiro, J. N. (2005). Descobrindo a Regressão – com a complementaridade do SPSS (1.ª ed.). Edições Sílabo.
Wooldridge, J.M. (2020). Introductory Econometrics: A Modern Approach (7.ª ed.). Cengage Learning.