Metodologias e Análise de Dados

Objectivos

Esta disciplina tem como objetivo:

- Permitir a compreensão da informação relevante para o estudo da transformação digital e impacto de alterações societais, ao nível individual e em grupos;
- Capacitar a identificação da informação relevante,  a sua obtenção e tratamento de modo a permitir aplicar as metodologias adequadas, com recurso a software estatístico/econométrico, de modo a se obter resultados pertinentes e, mediante a interpretação destes, responder aos desafios de investigação em teste;
- Conhecer as IGNOREes de informação, procedimentos estatísticos para obtenção de novas informações e criticamente se perceber diferentes métodos estatísticos e econométricos e eventualmente as respectivas extensões.

Caracterização geral

Código

12757

Créditos

6.0

Professor responsável

A disponibilizar brevemente

Horas

Semanais - A disponibilizar brevemente

Totais - 56

Idioma de ensino

Português

Pré-requisitos

Não há pré-requisitos.

Bibliografia

Agresti, A., Franklin, C. and Klingenberg, B., 2017, Statistics: The Art and Science of Learning from Data, Pearson
Anderson, T., 2003, An Introduction to Multivariate Statistical Analysis, Wiley-Interscience
Marsh C. and Elliot J., 2008, Exploring Data: An Introduction to Data Analysis for Social Scientists, Polity
Fielding J. and Gilbert N., 2006, Understanding Social Statistics, SAGE Publications
Johnson, R. and Wichern, D., 2008, Applied Multivariate Statistical Analysis, Pearson
Miles, M., Huberman, A. and Saldanża, J., 2019, Qualitative data analysis: A methods sourcebook, SAGE Publications
Moore, D., McCabe, G. and Craig, B.,2014, Introduction to the Practice of Statistics, W. H. Freeman
Reis, E., Melo, P., Andrade, R. e Calapez, T., 2021, Estatística Aplicada, Edições Sílabo
Stock, J. and Watson, M., 2019, Introduction to Econometrics, Pearson
Wooldridge, J., 2019, Introductory Econometrics: A Modern Approach, Cengage Learning

Método de ensino

Aulas teórico-práticas.

Método de avaliação

A avaliação é alternativamente:
- Contínua, composta por três mini-projectos de grupo, cuja nota média pesa 45% na nota final, e a respectiva apresentação oral, cuja nota pesa 15% na nota final; estes elementos, constituem Frequência, mediante nota não inferior a 9.5 valores; acresce um teste individual, incluindo parte prática, cuja nota pesa 40% na nota final, sendo requerida nota mínima não inferior a 9.5 valores;
-Exame final individual sobre toda a matéria, cuja nota pesa 40%.

Conteúdo

1. Informação qualitativa, quantitativa e unidades de medida
2. Visualização de dados e estatísticas descritivas
3. Comparação entre grupos
4. Medidas de associação
5. Análise factorial e Componentes principais
6. Correspondência Múltipla
7. Classificação e previsão – clusters, análise discriminante e regression trees
8. Regressão múltipla com variáveis contínuas e variáveis discretas
9. Estimação, Inferência e Previsão
10. Tópicos e extensões, incluindo séries temporais, dados em painel e dados espaciais e machine learning

Cursos

Cursos onde a unidade curricular é leccionada: