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ISCTE-IUL  >  Ensino  >  LFC , LGM

Análise de Dados para Gestão (1 º Sem 2018/2019)

Código: L6043
Acrónimo: L6043
Nível: 1º Ciclo
Estruturante: Não
Língua(s) de Ensino: Inglês, 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 0.0 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 37.0 h/sem 113.0 h/sem 0.0 h/sem 150.0 h/sem
Em vigor desde o ano letivo 2018/2019
Pré-requisitos Não existem
Objectivos Pretende-se que, no final da UC, os alunos tenham desenvolvido competências que lhes permitam a aplicação de técnicas univariadas e multivariadas de análise de dados a problemas concretos, em contextos empresarial e de gestão.
Programa 1. Pré-visualização dos dados
1.1. Preparação e codificação dos dados; identificação e correcção de erros;
1.2. Utilização do software estatístico SPSS.
2. Análise dos dados
2.1. Métodos descritivos: medidas estatísticas e gráficos;
2.2. Testes de hipóteses
2.2.1. Testes de hipóteses paramétricos: teste t para uma média; teste t em amostras independentes e emparelhadas; análise de variância simples;
2.2.2. Testes de hipóteses não paramétricos: teste de aderência à Normal de Kolmogorov-Smirnov; teste de independência de Chi-quadrado; teste de Mann-Whitney e teste de Kruskal-Wallis.
2.3. Métodos multivariados
2.3.1. Análise em Componentes Principais;
2.3.2. Análise Hierárquica de Clusters e Não Hierárquica de K-Médias.
3. Aplicações em SPSS.
Processo de avaliação Avaliação periódica: assiduidade mínima 2/3 das aulas; nota final média ponderada de 3 componentes: i) apresentação de grupo em aula (10%); ii) relatório final de análise de dados (40%), nota mínima de 9; iii) exame individual (50%), nota mínima 8. Avaliação por exame final: duas componentes individuais: escrita (50%)e análise de dados em computador (50%).
Média final ponderada arredondada às unidades >= 10.
Processo de ensino-aprendizagem Serão utilizadas as seguintes metodologias de ensino-aprendizagem (ME):
ME1) Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência
ME2) Participativas, com análise e resolução de exercícios práticos
ME3) Activas, com realização de trabalhos individuais e de grupo
ME4) Experimentais, em laboratório, com desenvolvimento e exploração de modelos em computador
ME5) Auto-estudo, relacionado com o trabalho autónomo do aluno, tal como consta no Planeamento das Aulas.

Observações
Bibliografia básica Andy Field, Discovering Statistics using SPSS, SAGE, 3rd edition, 2009. (ISCTE-IUL Library code: MQ.124 FIE*Dis).

Joseph Hair et al., Multivariate data analysis: a global perspective, 7th ed, 2010 (the 6th edition is available at ISCTE-IUL - Library code: MQ124Mul).

Course notes (provided by the lecturer).



Bibliografia complementar Brian Everitt and Graham Dunn, Applied Multivariate Data Analysis, Edward Arnold, 2nd edition, 2000. (ISCTE-IUL Library code: MQ.124 EVE*App).

Edwin Mansfield, Statistics for Business and Economics: Methods and Applications, 5th ed, 1994 (ISCTE-IUL Library code: MQ.121 MAN*Sta).