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ISCTE-IUL  >  Ensino  >  LGRH

Tratamento de Informação (1 º Sem 2018/2019)

Código: L5300
Acrónimo: L5300
Nível: 1º Ciclo
Estruturante: Não
Língua(s) de Ensino: Português
Língua(s) amigável(is):
Ser English-friendly ou qualquer outra língua-friendly, significa que a UC é leccionada numa língua mas que se pode verificar qualquer uma das seguintes condições:
1. Existem materiais de apoio em língua inglesa/outra língua;
2. Existem exercícios, testes e exames em língua inglesa/outra língua;
3. Existe a possibilidade de se apresentar trabalhos escritos ou orais em língua inglesa/outra língua.
1 6.0 18.0 h/sem 36.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 1.0 h/sem 55.0 h/sem 95.0 h/sem 0.0 h/sem 150.0 h/sem
Em vigor desde o ano letivo 2018/2019
Pré-requisitos Não se Aplica
Objectivos Pretende-se que os alunos, no final da unidade curricular, sejam capazes de aplicar conceitos básicos de análise de dados univariada e bivariada a problemas concretos, nomeadamente  no âmbito da Gestão de Recursos Humanos.
Programa 1.INTRODUÇÃO
1.1 Fontes de dados e noções básicas de amostragem
1.2 Tipos de escalas
1.3 Dados em SPSS - Introdução
2. REPRESENTAÇÃO DE DADOS UNIVARIADOS
2.1 Tabelas de frequências e gráficos diversos
2.2 Representação de dados univariados em SPSS
3. MEDIDAS DE SUMARIZAÇÃO DE DADOS
3.1. Medidas de localização
3.2. Medidas de dispersão
3.3. Medidas de assimetria e achatamento
3.4. Análise descritiva em SPSS
4. ANÁLISE DE DADOS BIVARIADOS
4.1 Representações tabulares e gráficas
4.2 Coeficientes de correlação
4.3 Regressão linear simples (análise descritiva)
4.4 Análise de dados bivariados em SPSS
5. TRATAMENTO DE SUCESSÕES CRONOLÓGICAS
5.1 Introdução
5.2 Taxa de variação
5.3 Taxa de variação média
5.4 Decomposição de uma sucessão cronológica
5.5 Análise da tendência
5.6 Análise da sazonalidade
5.7 Análise de dados bivariados cronológicos em SPSS
6. INDICADORES RELATIVOS
6.1 Introdução
6.2 Rácios
6.3 Taxas
6.4 Números índices simples
6.5 Mudança de base
Processo de avaliação A avaliação periódica exige a presença em 80% das aulas  e inclui : 1- trabalho de grupo (usando SPSS), com eventual discussão oral - 35%; 2-  Mini-teste com interpretação de outputs de SPSS - 15%; 3- Teste individual (nota mínima de 8 valores) -  50%. A avaliação poderá ser feita através de um exame final (incluindo uso de SPSS). A aprovação exige nota mínima de 10 valores (eventual oral para  alunos com nota superior a 16 valores). Nota: nas provas podem ser usados calculadora e formulário.
Processo de ensino-aprendizagem A maioria das aulas são do tipo teórico-prático incluindo aulas expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência e aulas participativas, com análise e resolução de exercícios práticos para exemplificar a aplicação da teoria.
Haverá algumas aulas experimentais em laboratório informático para introdução ao software SPSS e exploração da teoria utilizando casos práticos
O estudo individual será fundamental para atingir os objectivos de aprendizagem

Observações
Bibliografia básica St.Aubin, António; Venes, Nuno (2011). Análise de Dados -  Aplicações às Ciências Económicas e Empresariais. Verlag Dashofer.
Bibliografia complementar Newbold, Carlson &Thorne (2013). Statistics for Business and Economics. Pearson
Sampaio, E. e Barroso, M. e Ramos, M.  (2003), Exercícios de Estatística Descritiva para as Ciências Sociais. Edições Sílabo.
Reis, Elizabeth (1991), Estatística Descritiva. Edições Sílabo.