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Análise de Dados em Ciências Empresariais

Código 13969
Ano 1
Semestre S1
Créditos ECTS 7,5
Carga Horária TP(30H)
Área Científica Gestão
Tipo de ensino TP
Objectivos de Aprendizagem Apontar a ligação entre ontologia, epistemologia, metodologia e métodos de investigação.
Identificar, avaliar e usar fontes de dados abertos para investigação.
Distinguir estudos qualitativos de estudos quantitativos, e dominar o uso de técnicas de estudo quantitativas.
Preparar conjuntos de dados para análise.
Escolher as análises quantitativas de dados adequadas de acordo com a metodologia, natureza e finalidade da pesquisa.
Dominar técnicas de análise de dados multivariadas, sejam de dependência, sejam de associação.
Realizar análises em software estatístico, nomeadamente SPSS.
Conhecer técnicas de análise de dados multivariadas de 2ª geração, como os Modelos de Equações Estruturais ou PLS.
Interpretar, discutir e reportar resultados de análises.
Saber usar as análises em contexto de investigação.
Conteúdos programáticos 1. Filosofia de investigação e Análise de Dados - relação entre ontologia, epistemologia, metodologia e método;
2. Software de análise de dados
3. Pesquisa, avaliação e utilização de dados abertos
4. Data Munging
5. Descrição de dados
6. Análise de interdependência:
a. Análise Factorial
b. Análise de Cluster
7. Análise de Dependência:
a. ANOVA
b. Regressão
8. Introdução à Análise de Segunda Geração:
a. Modelação de Equações Estruturais
b. PLS
Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação As aulas terão uma componente expositiva, na qual se apresentam os tópicos e análises. A aprendizagem do software e das técnicas de manipulação e análise de dados far-se-á com recurso ao computador. A avaliação consite em três elementos. Um artigo científico elaborado com dados abertos, até 6000 palavras, formatado de acordo com modelo fornecido e escrito preferencialmente em inglês. Duas revisões de artigos de colegas. Um exame escrito individual.
Bibliografia principal Easterby-Smith, M.; Thorpe, R. & Jackson, Paul R. (2008) Management Research 3rd ed., Londres, UK: Sage
Hair, Joseph F., Bill Black, Barry Babin, Rolph E. Anderson (2010) Multivariate Data Analysis, 7/e, Upper Saddle River, US: Prentice Hall, ISBN13: 9780138132637
Bollen, K.A. (1989); Structural Equations with Latent Variables; New York, NY, US: John Wiley & Sons
Dunbar, R. (1996). What is This Thing Called Science? In The trouble with science (pp. 12-33). Harvard University Press.
Hunt, S. D. (2002). The Morphology of Theory. In Foundations of marketing theory: Toward a General Theory of Marketing (pp. 191-221). Armonk, New York: US: ME Sharpe.
Nunnaly, Jum C.; Bernstein, Ira H. (1994); Psychometric Theory, 3rd. Ed.; New York, NY, US: McGraw Hill
Putnam, H. (1987). The Many Faces of Realism. Open Court. ISBN: 0812690435
Língua Português
Data da última atualização: 2020-11-19
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