Análise de Dados

Ocorrência: 2024/25 - 2S

Cursos

Horas Efetivamente Lecionadas

MGOES-1-13ED

Objetivos de aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes)

As Organizações de Economia Social estão fortemente implementadas na sociedade e são geradoras de grandes volumes de dados. Contudo nem sempre os dados traduzem-se em informação para os decisores. A análise de dados já é possível com recurso a software de código aberto, livre e gratuito, características essas apreciáveis por qualquer utilizador. Todavia a metodologia estatística nem sempre está presente, o que inviabiliza a validação de resultados. Ciente desta realidade, destacam-se como objetivos de aprendizagem (OA):
OA1- Construir, codificar, validar e preparar um ficheiro de dados para posterior análise
OA2-Utilizar as técnicas estatísticas mais apropriadas com recurso ao R. Para o efeito será necessário corroborar os pressupostos de aplicabilidade subjacentes a cada técnica
OA3 - Formular as hipóteses de investigação, modelar, ler e interpretar os resultados em conformidade com a metodologia estatística lecionada e vocacionada para casos de estudo.

Conteúdos programáticos

A unidade curricular contempla os seguintes conteúdos programáticos (CP):
CP1.Estatística Descritiva.
CP1.1Dados e variáveis;
CP1.2Organização de dados em tabelas e gráficos;
CP1.3Características amostrais: medidas de localização, dispersão (absoluta e relativa), dddforma e associação/relação.
CP2. Inferência Estatística
CP2.1Testes de hipóteses (paramétricos vs não paramétricos), intervalos de confiança e gggmecanismo dos erros.
CP2.2Testes de hipóteses para uma amostra: teste ao valor médio; teste à proporção e teste à variância
CP2.3Testes de hipóteses para duas amostras independentes: teste t-Student; teste de Welch e teste de Mann Whitney
CP2.4Testes de hipóteses para amostras emparelhadas: teste t-pares; teste de Wilcoxon e teste dos Sinais
CP2.5Testes de hipóteses para três ou mais grupos independentes: ANOVA e Friedman.
CP3 Regressão Linear.
CP4 Análise Fatorial.

Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da unidade curricular

Metodologias de ensino e de aprendizagem específicas da unidade curricular articuladas com o modelo pedagógico

A metodologia de ensino e de aprendizagem (M) terão como base:
M1. Método expositivo relativamente à componente teórica subjacente a cada técnica estatística presente nos CP;
M2. Método demonstrativo com recurso a casos práticos e resolução de exercícios referentes a cada tópico do CP;
M3 - método participativo tendo presente uma interação permanente com os discentes, onde: (i) ao início de cada aula é feito uma revisão dos principais conceitos ministrados na aula anterior; (ii) esclarecimento de dúvidas referentes a exercícios e desafios propostos aos alunos; (iii) fomentar o debate participativo com o objetivo de resolução de desafios apresentados. A presente estratégia visa uma maior e melhor assimilação dos conceitos ministrados.
M4. Método experimental, quando aplicável e sempre que possível, com recurso a simulações nos recursos informáticos disponibilizados;
M5. Método ativo presente para a realização de tarefas individuais e em grupo.
M6. Auto estudo: disponibilização de material de apoio para uma maior assimilação dos conceitos e temáticas propostas. Adicionalmente incentivar os discentes para a implementação das metodologias expostas na resolução de problemas do seu quotidiano laboral/académico.
Nas horas de contacto à distância síncronas serão utilizadas igualmente as metodologias referidas.

Avaliação

Recorre-se à avaliação contínua ou exame final. Serão admitidos à avaliação contínua alunos que tenham uma assiduidade mínima de 66% caso contrário serão avaliados por exame. Serão utilizados os seguintes ponderadores na avaliação (A): A1 - 25% da participação em aula com a resolução das atividades propostas; A2 - 75% da nota da avaliação escrita.

Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da unidade curricular

Pretende-se que os alunos adquiram competências relacionadas com a estatística e análise de dados. Para o efeito os alunos têm de aprender a resolver problemas sobre as diversas metodologias e técnicas, problemas esses presentes no diverso material de acompanhamento (fichas, diapositivos e desafios) que integra a unidade curricular. Adicionalmente importa aos alunos realizarem análises multivariadas e multivariáveis, com recurso à linguagem de programação R, em dados obtidos em ambiente acadêmico/profissional. Para cada OA estão afetos as M mais adequadas bem como a ponderação da A adotada, nomeadamente:
OA1: M3, M4 e M5 (A1)
OA2 :M1, M2 e M6 (A2)
O regime de avaliação foi concebido para medir até que ponto as competências foram de facto assimiladas.

Bibliografia de consulta (existência obrigatória)

Observações