Métodos e Técnicas de Pesquisa Quantitativa - 2. semestre
Objetivos
Conhecimento e compreensão dos principais métodos e técnicas de análise quantitativa de dados e das suas utilizações.
Aquisição de competências para avaliar e interpretar criticamente os resultados das ferramentas fundamentais de análise quantitativa.
Caracterização geral
Código
73208128
Créditos
8
Professor responsável
Ana Lúcia Teixeira
Horas
Semanais - 2
Totais - A disponibilizar brevemente
Idioma de ensino
Português com apoio tutorial em LE
Pré-requisitos
n.a.
Bibliografia
Carvalho, H. (2008). Análise multivariada de dados qualitativos: Utilização da ACM com o SPSS. Lisboa: Sílabo.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis. Essex: Pearson.
Laureano, R. (2011). Testes de hipóteses com o SPSS: O meu manual de consulta rápida. Lisboa: Sílabo.
Marôco, J. (2014). Análise de equações estruturais: Fundamentos teóricos, software e aplicações. Lisboa: Report Number.
Marôco, J. (2011). Análise estatística com o SPSS Statistics. Lisboa: Report Number.
Reis, E. (2007). Estatística descritiva. Lisboa: Sílabo.
Reis, E., Melo, P., Andrade, R., & Calapez, T. (2001). Estatística aplicada, Vol.2. Lisboa: Sílabo.
Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2013). Using multivariate statistics. Boston: Pearson.
Vicente, P., Reis, E., & Ferrão, F. (2001). Sondagens: A amostragem como factor decisivo de qualidade. Lisboa: Sílabo.
Método de ensino
Exposições introdutórias pelas docentes, seguidas de realização de exercícios práticos e análise pelos estudantes de exemplos de aplicação em investigações publicadas.
Método de avaliação
Ensaio escrito discutindo a aplicação de pelo menos um dos tipos de métodos abordados em contexto de investigação, apresentado e discutido em aula.
Conteúdo
1. Tipos de dados e escalas de medida
2. Amostragem
a. representatividade
b. tipos de amostras
c. erro
3. Estatísticas descritivas
a. representação gráfica
b. tabelas de contingência
c. medidas de tendência central
d. medidas de dispersão
e. distribuição normal
4. Teste de independência do Qui-Quadrado (testes de hipóteses)
5. Medidas de associação
6. Coeficientes de correlação
7. Testes à comparação de médias: teste t para amostras independentes
8. Análise de variância: ANOVA a um factor
9. Regressão linear múltipla | multinível
10. Análise de Correspondências Múltiplas (ACM)
11. Multidimensional Scaling (MDS)
12. Análise em Componentes Principais (ACP)
13. Análise de Equações Estruturais (SEM)
Cursos
Cursos onde a unidade curricular é leccionada: