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ISCTE-IUL  >  Ensino  >  MG  >  Gestão - 2011  >  Currículo  >  Análise de Dados (2.º Ciclo)

Mestrado em Gestão

Plano curricular Gestão - 2011


Análise de Dados (2.º Ciclo) (M3505)

Contextos

Grupo: Gestão - 2011 > 2º Ciclo > Unidades Curriculares Obrigatórias

Período: 1º Ano, 1º Semestre

Créditos ECTS

6.0

Tipo de ensino

Ensino presencial

Língua(s) de Ensino

Português , Inglês

Pré-requisitos

Não existem

Objectivos Gerais

Aplicar a análise de dados inferencial e multivariada a problemas concretos do domínio empresarial.

Objectivos de Aprendizagem

OA1: Seleccionar o método de análise de dados adequado ao problema, objectivo e tipo de dados
OA2: Utilizar o software SPSS para realizar análise de dados inferencial e multivariada
OA3: Interpretar os resultados obtidos da análise de dados realizada

Programa

CP1: Análise exploratória preliminar dos dados.
CP2: Testes de hipóteses paramétricos: teste t para uma média; teste t para duas médias; análise de variância simples.
CP3: Testes de hipóteses não-paramétricos: teste de ajustamento de Kolmogorov-Smirnov; teste de independência do Qui-Quadrado; teste de Mann-Whitney; teste de Kruskal-Wallis.
CP4: Regressão Linear: Simples e Múltipla
CP5: Análise em Componentes Principais
CP6: Análise de clusters: Hierárquica e Não Hierárquica de K-Médias.

Processo de avaliação

Regime de avaliação: contínua ou final
Contínua:
-Trabalho em grupo a entregar no final das aulas (50%); nota mínima 10
-Exame 1ª ép.(50%);nota mínima 8,5
Assiduidade às aulas >=80%.
Final:
-Exame 2ª ép. (teorico-interpretativo 50%; SPSS 50%); mínimo em cada 8,5.
Os alunos abrangidos pelo Regulamento Interno para Estudantes com Estatutos Especiais deverão contactar o docente da UC, ou o Coordenador da mesma, com vista ao enquadramento dos processos de aprendizagem e avaliação na UC.

Processo de ensino-aprendizagem

A metodologia de ensino-aprendizagem (ME) inclui três componentes:
ME1: Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência
ME2: Experimentais, em laboratório, com desenvolvimento e exploração de modelos em computador
ME3: Auto-estudo, relacionadas com o trabalho autónomo do aluno, tal como consta no Planeamento das Aulas

Bibliografia

Básica

1)Hair Jr et al., Multivariate data analysis: a global perspective, 7th ed, 2010.
2)Mario Mazzocchi, Statistics for Marketing and Consumer Research, SAGE, 2011.

Complementar

1) Elizabeth Reis, Estatística Multivariada Aplicada, 2ª ed., Edições Sílabo, 2001;
2) Elizabeth Reis, Paulo Melo, Rosa Andrade e Teresa Calapez, Estatística Aplicada, vol. 2, 5ª ed., Edições Sílabo, 2003.
3) Erik Mooi e Marko Sarstedt, A Concise Guide to Market Research: the Process, Data, and Methods using IBS SPSS Statistics, Springer, 2011.
4) João Maroco, Análise Estatística com PASW Statistics, Edição de autor, 2010.
5) Maria de Fátima Salgueiro e Paula Vicente, Apontamentos de apoio à UC de Análise de Dados, Mestrado de Gestão, 2013/2014.
6)Paul Newbold, William Carlson and Betty Thorne, Statistics for Business and Economics, 7th ed., 2009.
7) Raúl Laureano e Maria do Carmo Botelho, SPSS: O meu Manual de Consulta Rápida, Edições Sílabo, 2010.
8) Raúl Laureano, Testes de Hipóteses com o SPSS: O meu Manual de Consulta Rápida, Edições Sílabo, 2011.