Estatística de Dados Multivariados

Cód.: MAT13613M

6 ECTS

Duração: 15 semanas/156 horas

Área Científica: Matemática

Língua(s) de lecionação: Português

Língua(s) de apoio tutorial: Português

Regime de Frequência: Presencial

Objetivos de Desenvolvimento Sustentável

4. Educação de qualidade - Assegurar a educação inclusiva, e equitativa e de qualidade, e promover oportunidades de aprendizagem ao longo da vida para todos.

Objetivos de Aprendizagem

OBJECTIVOS:
Com esta UC pretende-se que os alunos obtenham conhecimentos de Estatística Multivariada adequados à análise de dados (univariados e multivariados) relacionados com diversas áreas de aplicação. Pretende-se ainda sensibilizar e motivar os alunos para o interesse na utilização destas matérias em futuros trabalhos de investigação e para a importância da articulação, à luz dos conceitos e procedimentos apreendidos, com fundamentos teóricos lecionados em outras unidades curriculares.
COMPETÊNCIAS:
O aluno deverá ser capaz de a) analisar amostras a partir da utilização dos instrumentos apreendidos ao longo do semestre, b) utilizar as técnicas multivariadas de dependência, interdependência e extensões destas duas vertentes, na análise de dados multivariados, na especificação, estimação e validação de modelos teóricos e na articulação dos procedimentos estatísticos a dados reais a partir da utilização de meios informáticos apropriados (SPSS/ Excel/AMOS/R e outros quando adequado).

Conteúdos Programáticos

1. Introdução à Estatística Multivariada (EM). Técnicas de Dependência e de Interdependência. Extensões.
2. Análise exploratória de dados multivariados
3. Análise em Componentes Principais
4. Análise Fatorial Exploratória versus Análise Fatorial Confirmatória
5. Análise Classificatória
6. Tópicos em Modelos de Equações Estruturais

Métodos de Ensino

A metodologia incorpora várias estratégias inovadoras para aumentar a motivação e o desempenho dos alunos. As técnicas de aprendizagem, como o uso de atividades práticas e tarefas de aprendizagem cooperativa, são preferidas, pois permitem que os alunos construam seu próprio entendimento dos conceitos e aplicações estatísticas, envolvendo ativamente o material do curso (projeção de slides sobre a teoria estatística seguida pela resolução de exercícios). Para cada atividade, também é fornecido um resumo das etapas processuais críticas e uma lista de materiais necessários.

Avaliação

Na época normal os estudantes podem optar por um dos regimes de avaliação: contínua ou final.
Os estudantes devem privilegiar o regime de avaliação contínua com a realização de pelo menos dois minitestes individuais, com consulta condicionada. A classificação na unidade curricular será obtida através da média aritmética (arredondada a um número inteiro) das classificações obtidas em cada um dos minitestes. Se os estudantes optarem pelo regime de avaliação final terão de realizar um exame onde são considerados todos os conteúdos programáticos.
Nas restantes épocas de avaliação (recurso, especial ou extraordinária), os estudantes são avaliados pelo regime de avaliação final, realizando um exame onde são considerados todos os conteúdos programáticos.

Ambos os sistemas de avaliação (contínua ou final) estão de acordo com o Regulamento Académico da Universidade de Évora e o estudante tem aprovação na unidade curricular se obtiver uma classificação igual ou superior a 9,5 valores, numa escala de 0 a 20 valores.

Bibliografia

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Hair, J.F., Anderson, R.E., Tatham, R.L. & Black, W.C. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.;). Pearson Prentice-Hall.
Maroco, J. (2010). Análise Estatística com o PASW Statistics (ex-SPSS). Report Number.)
Kline, P. (2008). An easy guide to factor analysis. (8 th ed.) London: Routtledge.
Pestana, M. H. e Gageiro, J. N. (2008). Análise de dados para ciências sociais. A complementaridade do SPSS (5ª Ed.). Lisboa: Edições Sílabo.
Raykov, T., Marcoulides, G. (2008). An Introdution to Applied Multivariate Analysis: Routtledge, Taylor & Francis Group.
Tabachnick, B. & Fidell, L. (2008). Using multivariate statistics (4th ed). Boston: Allyn and Bacon.
Timothy A. Brown (2006). Confirmatory Factor Analysis for Applied Research. Guilford Press.
Manuais do SPSS e do AMOS (http://www.si.uevora.pt/spss/manual_16.php ).