Seminário de Acompanhamento a Dissertação/ Projeto/Estágio

Conhecimentos de Base Recomendados

N/A

Métodos de Ensino

O trabalho com os alunos será organizado em duas fases: 1) método expositivo para enquadrar a explicação dos conteúdos programáticos; 2) trabalhos práticos com o suporte dos programas informáticos NVivo 12, VosViewer, SmartPLS, Amos e XXX. Com este exercício os alunos serão motivados a aplicar os conhecimentos adquiridos e familiarizarem-se com as técnicas qualitativas de análises de dados. A aprovação na disciplina é obtida com a nota mínima de dez valores.

Resultados de Aprendizagem

1. 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 alunos desenvovem no âmbito das suas dissertações de mestrado.

2. O seminário sobre análise qualitativa de dados visa dotar os alunos de competências para: a) elaboração concetual entre categorias e sistemas de codificação; b) aplicação de modelos de relacionamento entre variáveis; c) classificação e tratamento de dados qualitativos e sua quantificação.

3. O seminário sobre modelos de equações estruturais visa dotar os alunos de competências para; a) análise das propriedades psicométricas das escalas de medida; b) análise das relações que formam o modelo estrutural.

4. O seminário sobre text mining visa dotar os alunos com competências no processamento de texto não-estruturado num formato que permite identificar padrões e conhecimento.

Programa

I – Análise qualitativa de dados

1. O modelo da 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. Trabalho prático que incide sobre a análise de dados qualitativos com suporte computacional, utilizando softwares: NVivo 12 e VosViewer

 

II. 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

2.2.  Efeitos diretos

2.3.  Efeitos indiretos

2.4.  Efeitos totais

3. Aplicações práticas com utilização de software: AMOS e SmartPLS

 

III. Text mining

1. Classificação de texto

2. Topic modeling

3. Análise de sentimentos

4. Agregação de textos

5. Aplicações práticas com utilização de software: Orange

Métodos de Avaliação

Avaliação Contínua/ Periódica
  • - Apresentação oral - 30.0%
  • - Trabalho - 70.0%
Exame
  • - Trabalho individual - 50.0%
  • - Teste escrito - 50.0%

Estágio(s)

NAO

Bibliografia

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.

Philimore, J., & Goodson, L. (2009). Qualitative research in tourism: Ontologies, epistemologies and methodologies. Routledge.

Saur-Amaral (2012). Curso completo de NVivo 10: Como tirar maior proveito do software para a sua investigação. Bubok Publishing S.L.

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.

Berry, M. W., & Kogan, J. (2010). Text Mining: Applications and Theory (1st ed.). Willey. Ignatow, G., & Mihalcea, R. (2013). Text Mining (1st ed.). SAGE.