Desenho Experimental
Objetivos
The course of Experimental Design (XD) aims to develop on students an improved understanding and practice in key topics related to experimental design and causal research. It also provides a hands-on approach using a diversity of challenges and paths in which students can craft their own learning journey.
Caracterização geral
Código
200163
Créditos
4.0
Professor responsável
Diego Costa Pinto
Horas
Semanais - A disponibilizar brevemente
Totais - A disponibilizar brevemente
Idioma de ensino
Português. No caso de existirem alunos de Erasmus, as aulas serão leccionadas em Inglês
Pré-requisitos
There are no enrollment requirements. However, students should be familiar with statistical analysis (ANOVA, T-test, Regression, etc)
Bibliografia
Método de ensino
The curricular unit is based on theoretical-practical classes. Several teaching strategies are applied, including
workshops, project-based learning and the development of papers.
Método de avaliação
1st call:
Exam (individual): 50%
Final Project* (group): 50%
2nd call:
Exam (individual): 80%
Final Project* (group): 20%
Minimum grade of 8.0 (in 20) for the Exam
Minimum grade of 10.0 (in 20) for the Project
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* Final Project includes the development and collection of at least 1 experimental study in a group.
The experimental study is reported in an extended abstract (ACR Format).
Conteúdo
The curricular unit is organized in the following Learning Units:
1. Introduction: Experiments and behavioral research
2. Theoretical Assumptions of Experimental Design (validity, causality)
3. How to develop a contribution and hypotheses using Experimental Design
4. Randomization and Design of Experiments (between and within subjects)
5. Types of Studies: Field, Laboratory, and Survey settings
6. Power and Sample Size
7. Measuring, Priming, and Manipulating Variables
8. Manipulation Checks, control variables, covariates, and confounds
9. Internal and External Validity
10. Developing an Experimental Plan
11. Working with Series of Experiments
12. Types of Analysis: Main Effects and Interaction Effects
13. Contrasts and Multiple Comparisons
14. Advanced Experimental Design: Moderation and Mediation
15. Writing and publishing an experimental paper
Cursos
Cursos onde a unidade curricular é leccionada:
- Análise e Gestão de Informação
- Análise e Gestão de Risco
- Doutoramento em Gestão de Informação
- Especialização em Data Science for Marketing
- Especialização em Digital Marketing and Analytics
- Especialização em Gestão do Conhecimento e Business Intelligence (Inteligência de Negócio)
- Especialização em Gestão dos Sistemas e Tecnologias de Informação
- Especialização em Marketing Intelligence
- Especialização em Marketing Intelligence
- Especialização em Marketing Research e CRM
- Especialização em Marketing Research e CRM
- Laboral - Especialização em Digital Marketing and Analytics
- Laboral - Especialização em Gestão do Conhecimento e Business Intelligence
- Laboral - Especialização em Gestão dos Sistemas e Tecnologias de Informação
- Laboral - Especialização em Marketing Intelligence
- Laboral - Especialização em Marketing Intelligence
- Mestrado em Data-Driven Marketing
- Mestrado em Data-Driven Marketing
- Pós-Graduação em Análise e Gestão de Informação
- Pós-Graduação em Análise e Gestão de Risco
- Pós-Graduação em Cidades Inteligentes (Smart Cities)
- Pós-Graduação em Data Science for Marketing
- Pós-Graduação em Digital Enterprise Management
- Pós-Graduação em Digital Marketing and Analytics
- Pós-Graduação em Gestão de Informação e Business Intelligence na Saúde
- Pós-Graduação em Gestão do Conhecimento e Business Intelligence (Inteligência de Negócio)
- Pós-Graduação em Gestão dos Sistemas e Tecnologias de Informação
- Pós-Graduação em Marketing Intelligence
- Pós-Graduação em Marketing Research e CRM (Estudos de Mercado e Gestão do Relacionamento com o Cliente)
- Pós-Graduação em Sistemas de Informação Empresariais
- Tronco comum