Objetivos / Competências
Com esta unidade curricular, pretende-se fornecer conhecimentos sólidos sobre técnicas de análise multivariada de dados, de uso corrente em estudos de mercado, tanto a nível dos seus fundamentos como a nível das suas aplicações com recurso a software estatístico apropriado. São competências específicas desta unidade curricular:
- Ganhar uma compreensão intuitiva das técnicas estatísticas abordadas, de modo a permitir uma correta aplicação das mesmas, bem como uma correta interpretação dos seus resultados;
- Saber articular as técnicas estatísticas de modo a obter soluções/modelos/resultados mais eficientes;
- Saber utilizar adequadamente software estatístico e interpretar os seus outputs.
Conteúdos programáticos resumidos
1– Análise de Componentes Principais e Análise Fatorial
2– Análise de Clusters
3 - Análise de Regressão Linear Simples e Múltipla e Análise de Correlação
4 – Regressão logística e Multinomial
5 – Regressão ordinal
6 – Apresentação de outras técnicas de análise multivariada
7 – Articulação entre as várias técnicas abordadas
8 - Aplicações em SPSS (Todos os temas serão tratados com recurso ao SPSS como ferramenta preferencial para a análise de problemas concretos)
Metodologias de ensino e critérios de avaliação
As técnicas estatísticas são apresentadas com recurso a exemplos de aplicação, conduzindo o aluno à compreensão das técnicas, através da sua aplicação na procura de uma resposta para um problema concreto. Depois de obtida essa compreensão, o que pressupõe a apresentação dos fundamentos, outros problemas são apresentados e resolvidos na aula, com recurso a software estatístico apropriado. São também dadas a conhecer outras técnicas de análise multivariada de dados, mais uma vez com recurso a exemplos, sem as aprofundar, de forma a que o aluno as possa explorar caso necessário no âmbito de projetos futuros.
A avaliação compreende uma prova escrita e trabalhos práticos. A ponderação da classificação nos trabalhos práticos está sujeita a uma nota mínima de 8 valores na prova escrita, sendo, neste caso, o peso para os trabalhos práticos de 25% e para a prova escrita de 75%. A classificação de cada aluno no trabalho prático, pode ter em conta a defesa do trabalho.
Bibliografia resumida
Malhotra, N.K., Nunan, D. & Birks, D.F. (2017). Marketing Research: An Applied Approach. Harlow, UK: Pearson.
Maroco, J. (2018). Análise Estatística com o SPSS Statistics. Lisboa: Report Number.
Pereira, A. & Patrício, T. (2013). Guia Prático de utilização do SPSS: Análise de Dados para as Ciências Sociais e Psicologia: Lisboa: Sílabo (ESTGV:519.2 PER)
Pestana, M. H. & Gageiro, J. N. (2014). Análise de Dados para Ciências Sociais – A complementaridade do SPSS. Lisboa: Edições Sílabo.
Sharma, S. (1996). Applied multivariate techniques. New York : John Wiley.
Stevens, J. P. (2009). Applied Multivariate Statistics for the social Sciences. New Your: Routledge Taylor & Francis Group.
Conjunto de slides, propostas de trabalho, notas explicativas, etc, produzidos pelos docentes e disponibilizados na plataforma moodle.
