Planeamento
Aulas
‘Show me the Numbers!’ A análise de dados como tarefa central na GRH.
Objectivos:
Apresentação Unidade Curricular
- Objetivos;
- Programa;
- Bibliografia;
- Avaliação de Conhecimentos;
- Modelo de Funcionamento da UC.
Perceber a importância dos dados na implementação, monitorização e planeamento estratégico em GRH.
Perceber que tipos de dados estão disponíveis em contexto organizacional, e quais as suas limitações.
‘Tenho uma Base de Dados. E Agora?’ (Parte I)
Objectivos:
Saber identificar os diferentes ambientes de trabalho do SPSS e o que é possível fazer em cada um deles.
Saber a carregar ficheiros de dados (em formato '.sav' e '.csv') para o SPSS.
Saber guardar ficheiros de dados em formato '.sav.'.
Saber guardar resultados de análise do SPSS em ficheiros '.spv.'.
Saber identificar quais são as diferentes escalas de medida das variáveis de uma base de dados, e quais as diferenças entre si.
Saber identificar a escala de medida em métricas tradicionais de GRH.
Saber criar e recodificar variáveis em SPSS.
Tenho uma Base de Dados. E Agora? (Parte II)
Objectivos:
Aprender a explorar as variáveis da base de dados.
Saber identificar os tipos de ferramamentas de estatística descritiva univariada disponíveis:
- Medidas de Tendências Central
- Distribuição das Frequências
- Medidas de Dispersão
Saber escolher qual o tipo de medidas de estatística descritiva, e ferramentas de visualização, mais adequadas em função da natureza da escala de medida.
Perceber o que são 'dados omissos', o que explica a sua existência e porque que é que isso é um problema.
Saber identificar e tratar 'dados omissos' com o SPSS.
Perceber o que são 'valores extremos' (outliers), o que explica a sua existência e porque que é que isso é um problema.
Saber identificar e tratar valores extremos com o SPSS.
'Os Trabalhadores Mais Jovens São Mais Produtivos?' Análise e visualização da relação entre variáveis.
Objectivos:
Saber escolher qual o tipo de estatísticas mais adequadas para analisar a relação entre duas variáveis.
Saber escolher qual o tipo de visualizações mais adequadas para analisar a relação entre duas variáveis.
Produzir tabelas de dupla entrada em SPSS.
Produzir gráficos para visualizar a relação entre duas variáveis com o SPSS.
Produzir medidas de associação e correlação com o SPSS
Saber escolher e interpretar as medidas de correlação e associação mais adequadas para analisar a relação entre duas variáveis.
As diferenças de produtividade entre departamentos são estatísticamente significativas? (Parte I)
Objetivos da Aula
Perceber a diferença entre Estatística Descritiva e Estatística Inferencial
Perceber o que é uma amostra probabilística e que tipos de técnicas de amostragem existem
Perceber quais as características de uma Distribuição Normal
Perceber o papel da Teoria do Limite Central enquanto fundamento da Estatística Inferencial
Perceber o que é o Intervalo de Confiança, para que serve, e como é calculado
As diferenças de produtividade entre departamentos são estatísticamente significativas? (Parte II)
Objectivos:
Perceber o que são os Testes de Hipóteses e em que medida se distinguem dos Intervalos de Confiança enquanto ferramenta de inferência estatística.
Saber Distinguir entre Hipótese Nula e Hipótese Alternativa.
Saber identificar os critérios para a escolha do Teste de Hipótese adequado.
Saber Distinguir entre Erros de Tipo I e Erros de Tipo II.
Saber implementar Testes de Hipóteses no SPSS.
Que factores explicam a variação nos salários na organização? (Parte I) O modelo de regressão linear
Objectivos
O modelo de regressão linear como base da análise estatística multivariada, de carácter inferencial.
Saber descrever um modelo analítico através da equação do modelo de regressão linear.
Saber implementar o modelo de regressão linear no SPSS.
Saber interpretar os resultados do modelo de regressão linear.
Que factores explicam a variação nos salários na organização? (Parte II) Validação e Interpretação de Modelos de Regressão Linear
Objectivos
Perceber qual a necessidade de fazermos diagnósticos aos pressupostos do nosso modelo de regressão
Saber quais são os pressupostos do modelo de regressão linear
Saber como, com a ajuda de gráficos e testes estatísticos, podemos conferir se os pressupostos do modelo estão a ser cumpridos
Saber implementar os diagnósticos de um modelo de regressão linear no SPSS.
Saber interpretar os resultados dos diagnósticos de um modelo de regressão linear.
Mini-Teste
Os alunos serão submetidos a um Mini-Teste, que constitui 30% da nota final da unidade curricular.
Que factores explicam a insatisfação com as condições de trabalho? (Parte I) Estimação de Modelos de Regressão Logística.
Objectivos
Perceber que a escolha do modelo de regressão dependende da distribuição da variável dependente.
Saber quando se deve usar o modelo de regressão logística.
Saber descrever um modelo analítico através da equação do modelo de regressão logística.
Saber implementar o modelo de regressão loística no SPSS.
Saber interpretar os resultados do modelo de regressão logística.
Que factores explicam a insatisfação com as condições de trabalho? (Parte II) Validação de Modelos de Regressão Logística.
Objectivos
Perceber qual a necessidade de fazermos diagnósticos aos pressupostos do nosso modelo de regressão logística.
Saber quais são os pressupostos do modelo de regressão logística.
Saber como, com a ajuda de gráficos e testes estatísticos, podemos conferir se os pressupostos do modelo estão a ser cumpridos.
Saber implementar os diagnósticos de um modelo de regressão logística no SPSS.
Saber interpretar os resultados dos diagnósticos de um modelo de regressão logística.
'A política de GRH é algo que não se mede?' Validação de Escalas em GRH.
Objectivos:
Perceber como se avalia a validade e a confiabilidade de uma escala.
Perceber a utilidade da Análise Factorial Exploratória e Confirmatória como ferramenta de avaliação da validade de uma escala.
Perceber a utilidade do Teste de Alpha de Crombach como ferramenta de avaliação da confiabilidade de uma escala.
Implementação da Análise Factorial Exploratória em SPSS.
Interpretação dos resultados da Análise Factorial Exploratória.
Implementação do Teste de Alpha de Crombach em SPSS.
Interpretação dos resultados do Teste de Alpha de Crombach.