Complementos de Análise de Dados / Data Analysis Complements
6.2.1.2. Docente responsável e respectivas horas de contacto na unidade curricular (preencher o nome completo): Catarina Maria Valente Antunes Marques -20.0 horas
6.2.1.3. Outros docentes e respectivas horas de contacto na unidade curricular: _
6.2.1.3. Other academic staff and lecturing load in the curricular unit: _
6.2.1.4. Objectivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes): Pretende-se que, após a frequência da Unidade Curricular, os alunos fiquem habilitados a:
OA1 - Conhecer e saber aplicar o modelo de regressão linear múltipla a situações concretas; Saber interpretar os resultados das análises.
OA2 - Conhecer e saber aplicar a análise em componentes principais e a análise factorial a situações concretas; Saber interpretar os resultados das análises.
OA3 - Ser capaz de trabalhar com o software estatístico PASW. 6.2.1.4. Learning outcomes of the curricular unit:
After attending lectures, students should be able to:
LG1 - Recognize and apply the multiple linear regression model in specific situations; Interpret the analysis results. LG2 - Recognize and apply the principal component analysis and the factorial analysis in specific situations; Interpret the analysis results.
LG3 - Use the statistical software PASW. 6.2.1.5. Conteúdos programáticos:
- Pressupostos do modelo de regressão linear múltipla - Validação dos resultados
- Detecção de multicolinearidade - Detecção de autocorrelação - Detecção de heterocedasticidade - Detecção de observações influentes
- Introdução no modelos de variáveis independentes qualitativas - Modelo não linear.
CP2 - Análise de Componentes principais e Análise Factorial - Os modelos
- Estimação
- Rotação dos factores - Factor scores - AF vs ACP 6.2.1.5. Syllabus:
SP1 - Complements of Linear Regression Analysis - Assumptions in multiple regression analysis - Assessing overall model fit
- Assessing multicollinearity - Assessing autocorrelation - Assessing heteroscedasticity
- Identifying outliers as influential observations
- Introduction of qualitative independent variables in the model - Non-linear model.
SP2 - Component Principal Analysis. Factorial Analysis - Model specification
- Model estimation - Factor rotation - Factor scores - FA vs CPA
6.2.1.6. Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objectivos da unidade curricular. Nesta UC todos os objectivos de aprendizagem (OA) são concretizados em conteúdos programáticos (CP). As relações seguintes demonstram essa coerência:
CP1 - OA 1, 3 CP2 - OA 2, 3
6.2.1.6. Demonstration of the syllabus coherence with the curricular unit's objectives.
All learning goals (LG) are achieved in syllabus points (SP). The following relationships demonstrate this consistency:
SP1 - LG 1, 3 SP2 - LG 2,3
6.2.1.7. Metodologias de ensino (avaliação incluída): A UC está estruturada em dois tipos de aulas:
- Aulas teórico-práticas (TP) - Apresentação dos quadros teóricos de referência de forma expositiva, alternada com a análise e discussão participativa de exercícios práticos;
- Aulas práticas laboratorias (PL) - Aulas experimentais, em laboratório, com desenvolvimento e exploração de modelos em computador.
Para além das aulas, existe uma componente de auto-estudo relacionada com o trabalho autónomo do aluno. A avaliação na época Normal consiste num teste (40%) e num trabalho de grupo (60%). Os grupos devem ter no máximo 4 elementos. A nota final é a média ponderada dos dois elementos de avaliação. Serão aprovados os alunos que obtenham classificação média final mínima de 10 valores, desde que não tenham obtido no teste nota inferior a 8 e no trabalho inferior a 10 valores.
Os alunos que não obtiverem aprovação ou pretenderem melhorar a nota poderão usufruir do exame da época de recurso.
6.2.1.7. Teaching methodologies (including evaluation): The learning unit is divided into two types of lectures:
alternating with the participative analysis and discussion of application exercises;
- Laboratorial practical sessions (LP) - experimental laboratory, with development and operation of computer models.
In addition, there is a component of self-study related to the autonomous work of the student.
In the regular season, the evaluation includes an individual test(40%) and a group (at most 4 elements) coursework(60%). Approval will be obtained by students with a final average grade equal or bigger than 10, provided that they did not had a grade lower than 8 in the individual test; the minimum grade for the coursework is 10.
Those students who did not get the minimum mark, or would like to improve their marks, may undertake an examination benefiting from a supplementary season.
6.2.1.8. Demonstração da coerência das metodologias de ensino com os objectivos de aprendizagem da unidade curricular.
As metodologias de ensino que se relacionam com a tipologia de aulas estão alinhadas com as metodologias de avaliação e ambas com os objectivos de aprendizagem (OA). Assim, a avaliação deve possibilitar medir se os OA foram alcançados com sucesso pelos alunos.
As principais interligações entre metodologias de ensino, tipologia de aulas e OA são as seguintes: OA1 - Aulas TP, PL e auto-estudo - teste e trabalho de grupo;
OA2 - Aulas TP, PL e auto-estudo - teste e trabalho de grupo; OA3 - Aulas PL - trabalho de grupo.
6.2.1.8. Demonstration of the coherence between the teaching methodologies and the learning outcomes.
The teaching methodologies that relate to the types of lectures are aligned with the evaluation methodology and both with the learning goals (LG). Thus, the evaluation should be possible to measure whether the LG were successfully achieved by the students.
The main relationships between teaching methodologies, types of lectures and LG are: LG1 - TP and PL lessons, and self-study - individual test and group coursework; LG2 - TP and PL lessons, and self-study - individual test and group coursework; LG3 - PL Lessons - group coursework.
6.2.1.9. Bibliografia principal:
Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B.J., Anderson, R.E. (2009). Multivariate Data Analysis, 7th edition. Maroco, J. (2006) Análise Estatística, com utilização do SPSS. 2ª edição, Edições Sílabo. Lecture Notes.
Mapa IX - Comportamento Organizacional / Organizational Behaviour