2025
Laboratório de Análise de Dados Quantitativos em Turismo
Nome: Laboratório de Análise de Dados Quantitativos em Turismo
Cód.: SOC15058D
9 ECTS
Duração: 15 semanas/234 horas
Área Científica:
Turismo
Língua(s) de lecionação: Português
Língua(s) de apoio tutorial: Português, Inglês
Regime de Frequência: B-learning
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Objetivos de Aprendizagem
O objetivo desta unidade curricular é dotar os alunos com conhecimento, aptidões e competências para:
- Identificar os procedimentos inerentes à análise de dados quantitativos mais adequados à investigação a desenvolver;
- Selecionar e saber aplicar a análise de dados com base nos pressupostos e testes previstos em cada técnica, no âmbito da investigação em turismo;
- Complementar o conhecimento de análise multivariada de dados, de forma a aplicar técnicas adequadas para a análise dos dados recolhidos na investigação;
- Adotar o software mais adequado para o tratamento e análise de dados em turismo.
- Identificar os procedimentos inerentes à análise de dados quantitativos mais adequados à investigação a desenvolver;
- Selecionar e saber aplicar a análise de dados com base nos pressupostos e testes previstos em cada técnica, no âmbito da investigação em turismo;
- Complementar o conhecimento de análise multivariada de dados, de forma a aplicar técnicas adequadas para a análise dos dados recolhidos na investigação;
- Adotar o software mais adequado para o tratamento e análise de dados em turismo.
Conteúdos Programáticos
1. Tipologia de variáveis, populações e amostras
2. Criação e edição de bases de dados
3. Análise de dados quantitativa
3.1. Análise exploratória de dados
3.2. Análise univariada
3.3. Análise bivariada
3.3.1. Testes não paramétricos
3.3.2. Testes paramétricos
3.4. Análise multivariada
3.4.1. Análise de componentes principais
3.4.2. Análise fatorial
3.4.3. Análise de clusters
3.4.4. Análise discriminante
3.4.5. Conjoit analysis
3.4.6. Análises de regressão logística
3.4.7. Análises de regressão linear
3.4.8. Modelos de equações estruturais
3.4.9. Outras técnicas relevantes
2. Criação e edição de bases de dados
3. Análise de dados quantitativa
3.1. Análise exploratória de dados
3.2. Análise univariada
3.3. Análise bivariada
3.3.1. Testes não paramétricos
3.3.2. Testes paramétricos
3.4. Análise multivariada
3.4.1. Análise de componentes principais
3.4.2. Análise fatorial
3.4.3. Análise de clusters
3.4.4. Análise discriminante
3.4.5. Conjoit analysis
3.4.6. Análises de regressão logística
3.4.7. Análises de regressão linear
3.4.8. Modelos de equações estruturais
3.4.9. Outras técnicas relevantes
Métodos de Ensino
No decorrer das sessões letivas, existirão momentos de exposição oral de novos conceitos e orientações gerais dos procedimentos de tratamento e análise de dados, com recurso às tecnologias de informação e comunicação, software específico de tratamento e análise de dados quantitativos, artigos científicos, livros e outros materiais que se mostrem relevantes em cada momento, bem como se recorrerá a momentos de aplicação de exercícios práticos, de resolução coletiva ou individual
A componente letiva da unidade curricular estrutura-se em 3 pontos, a que correspondem um total de 30 horas teórico-práticas de ensino, sendo 24 horas de contacto presencial e 6 horas de contacto a distância, em modo síncrono ou assíncrono.
A componente letiva da unidade curricular estrutura-se em 3 pontos, a que correspondem um total de 30 horas teórico-práticas de ensino, sendo 24 horas de contacto presencial e 6 horas de contacto a distância, em modo síncrono ou assíncrono.
Avaliação
De acordo com o regulamento académico da Universidade de Évora, os alunos podem escolher entre avaliação contínua ou por exame.
Época normal (Avaliação contínua e Exame Normal):
Participação no exercício de recolha de dados em contexto real (20%) + Trabalho individual (80%).
Exame (Épocas recurso e/ou especial):
Participação no exercício de recolha de dados em contexto real (20%) + Exame escrito (80%)
Época normal (Avaliação contínua e Exame Normal):
Participação no exercício de recolha de dados em contexto real (20%) + Trabalho individual (80%).
Exame (Épocas recurso e/ou especial):
Participação no exercício de recolha de dados em contexto real (20%) + Exame escrito (80%)
Bibliografia
- Dolnicar, S., Grun, B., & Leisch, F. (2018). Marketing Segmentation Analysis: Understanding It, Doing It, and Making It Useful. Singapore: Springer.
- Egger, R. (Ed.). (2022). Applied Data Science in Tourism: Interdisciplinary Approaches, Methodologies, and Applications. Switzerland: Springer.
- Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), 3rd ed. Thousand Oaks, CA: Sage.
- Hair, J.F. Jr.; Babin, B. J.; Black, W.C. & Andreson, R. E. (2019). Multivariate Data Analysis (8th Ed). UK: Cengage.
- Kauvav, R.P.; Gursoy, D. & Chowdharry, N. (2021) An SPSS Guide for Tourism, Hospitality and Events Researchers. New York: Routledge.
- Marôco, J. (2018). Análise estatística com o SPSS Statistics v.18 a 27. (8ª Ed.). Pêro Pinheiro: ReportNumber.
- Orme, B. (2018). Getting started with conjoint analysis: Strategies for product design and pricing research. USA: Research Publishers LLC.
- Egger, R. (Ed.). (2022). Applied Data Science in Tourism: Interdisciplinary Approaches, Methodologies, and Applications. Switzerland: Springer.
- Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), 3rd ed. Thousand Oaks, CA: Sage.
- Hair, J.F. Jr.; Babin, B. J.; Black, W.C. & Andreson, R. E. (2019). Multivariate Data Analysis (8th Ed). UK: Cengage.
- Kauvav, R.P.; Gursoy, D. & Chowdharry, N. (2021) An SPSS Guide for Tourism, Hospitality and Events Researchers. New York: Routledge.
- Marôco, J. (2018). Análise estatística com o SPSS Statistics v.18 a 27. (8ª Ed.). Pêro Pinheiro: ReportNumber.
- Orme, B. (2018). Getting started with conjoint analysis: Strategies for product design and pricing research. USA: Research Publishers LLC.
Equipa Docente
- Jaime Manuel Moleiro Serra [responsável]