Conhecimentos de Base Recomendados

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Objetivos

Pretende-se dotar os alunos de conhecimentos sobre Estatística Descritiva, Estatística Inferencial, Modelo de Regressão linear e Métodos de Previsão em Séries Temporais.

Pretende-se que no final desta unidade curricular (UC), os estudantes sejam capazes de:
- Compreender/saber aplicar conceitos sobre os conteúdos anteriormente indicados e articulá-los com problemas de investigação específicos na área da Gestão, em particular na área de Marketing.
- Descrever e comparar conjuntos de dados em termos de medidas estatísticas e de representações gráficas;
- Escolher adequadamente entre testes paramétricos e não paramétricos.
- Aplicar o Modelo de Regressão Linear (Simples e Múltipla) a casos de estudo. Avaliar a qualidade do modelo, realizar interpretações e conclusões. Fazer predições a partir do modelo.
- Descrever, analisar, interpretar e prever a evolução futura de séries temporais univariadas.
- Saber desenvolver competências informáticas relacionadas com a análise de dados com o recurso ao software IBM SPSS.

Métodos de Ensino

As estratégias de ensino-aprendizagem adotadas na UC assentam numa abordagem de aprendizagem baseada nas seguintes metodologias: Método expositivo, debate e resolução de casos práticos com recurso ao software IBM SPSS.

Avaliação Contínua

A avaliação de conhecimentos é constituída por duas componentes:
•Componente Individual: 2 (dois) testes escritos (individuais e sem consulta).
•Componente de Grupo: trabalho de grupo (grupo constituído no máximo por 5 estudantes)

A classificação final é calculada por
CF=0,55xCI + 0,45xCG

onde

• CF - classificação final (de zero a 20 valores arredondada às unidades)
• CI - classificação da Componente Individual (de zero a 20 valores arredondada às décimas)
• CG - classificação da Componente de Grupo (de zero a 20 valores arredondada às décimas)

e

CI=0,5xTeste1 + 0,5xTeste2

CG=0,7xRelatório + 0,3xApresentação/Discussão Relatório

• Teste1 e Teste2 - classificações (de zero a 20 valores arredondadas às décimas) do teste 1 e do teste 2, respetivamente
• Relatório - classificação do trabalho (de zero a 20 valores arredondadas às décimas)

Para o estudante obter aprovação é necessário reunir os seguintes requisitos:
- CI ≥ 9,5 valores
- CG ≥ 9,5 valores
- Teste1 e Teste 2 ≥ 7,5 valores
- Relatório ≥ 8,5 valores

Avaliação Final

Existem três épocas de avaliação final: Época Normal (destina-se aos estudantes que não optaram pela avaliação contínua), Época de Recurso (destina-se aos estudantes que não realizaram ou não obtiveram aproveitamento na época normal ou na avaliação contínua) e Época Especial.

A avaliação de conhecimentos nas três Épocas de Avaliação Final é constituída por duas componentes:
•Componente Individual: 1(um) exame escrito (individual e sem consulta).
•Componente de Grupo: trabalho de grupo (grupo constituído no máximo por 5 estudantes)

CF=0,55xExame + 0,45xCG
onde
• CF - classificação final (de zero a 20 valores arredondada às unidades)
• Exame - classificação do Exame (de zero a 20 valores arredondada às décimas)
• CG - classificação da Componente de Grupo (de zero a 20 valores arredondada às décimas)

Para o estudante obter aprovação é necessário reunir os seguintes requisitos
- Exame ≥ 9,5 valores
- CG ≥ 9,5 valores
- Relatório ≥ 8,5 valores

Nota: caso o estudante tenha aprovação na Componente de Grupo e não tenha aprovação na Componente Individual, a classificação da Componente de Grupo pode transitar até à Época Especial do ano lectivo de 2022/2023.

Estágio(s)

Não

Programa

- Estatística Descritiva
- Testes Hipóteses (Paramétricos e não paramétricos)
- Modelo de Regressão Linear (Simples e Múltipla)
- Métodos de Previsão em Séries Temporais

Demonstração de conteúdos

Nesta UC espera-se que os estudantes desenvolvam conhecimentos e competências teóricas e práticas que permitam compreender e aplicar conceitos de Estatística na resolução de problemas de investigação na área da Gestão, em particular na área de Marketing.

Demonstração da metodologia

As estratégias de ensino/aprendizagem encontram-se articuladas com os objetivos/resultados esperados para esta UC nos seguintes planos:
- Informação sobre conceitos gerais - método expositivo e debate
- Resolução de problemas estatísticos aplicados à investigação - resolução de casos práticos
- Competências informáticas - aplicação da ferramenta SPSS na resolução de casos práticos
- Avaliação crítica de resultados estatísticos aplicados à investigação - resolução de casos práticos

Docente(s) responsável(eis)

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Bibliografia

- Marôco, João Marôco (2018). Análise Estatística com o SPSS 25, 7ª edição. ReportNumber, Lda.
- Mood, Alexander M. et al (1974). Introduction to the Theory of Statistics. McGraw-Hill International Editions.
- Murteira, Bento, et al (2015). Introdução à Estatística, 3ª edição. Lisboa, Escolar Editora.
- Pestana, M. H., Gageiro, J. N. (2014). Análise de dados para ciências sociais: a complementaridade do SPSS, 6ª edição revista. Edições Sílabo.
- Reis, Elizabeth, et al (2019). Estatística Aplicada, vols.I e II, 6ª edição. Edições Sílabo.
- Slides de Análise de Dados dosiponíveis em https://moodle.ips.pt/2223/course/view.php?id=1074