| Código |
13969
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| Ano |
1
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| Semestre |
S1
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| Créditos ECTS |
7,5
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| Carga Horária |
TP(30H)
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| Área Científica |
Gestão
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Tipo de ensino |
TP
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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.
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Conteúdos programáticos |
1. Filosofia de investigação e análise de dados – a relação entre ontologia, epistemologia, metodologia e métodos;
2. Software de análise de dados
3. Dados abertos
4. Data munging
5. Descrição de dados
a. Descrição númérica
b. Visualização
6. Análises de interdependência;
a. Análise fatorial;
b. Análise cluster;
7. Análises de dependência;
a. ANOVA;
b. Regressão;
8. Introdução a Análises de segunda geração;
a. Análise de Equações estruturais;
b. PLS.
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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.
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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
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| Língua |
Português
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