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Curso de Administração de Empresas

Disciplina de Estatística Multivariada

Carga horária (Semanal)
4

Semestre
5



Objetivo
Capacitar o aluno a: 1)Planejar uma pesquisa a partir das hipóteses ou questão de pesquisa. Coletar os dados e construir o respectivo Banco de Dados num software de análise estatística (como o SPSS, por exemplo), já tendo em mente, quais técnicas multivariadas utilizar e por quê; 2)Analisar relações, reduções, cruzamentos, explicações e discriminações possíveis e pertinentes de serem encontradas entre os casos e variáveis presentes no Banco de Dados, utilizando, para isto, as mais variadas técnicas multivariadas existentes e, por fim, obtendo conclusões estatisticamente sustentadas.

 

Metodologia
As aulas são conduzidas de maneira a levar o aluno a atingir os objetivos definidos para a disciplina. Para isso, são utilizadas diversas técnicas de ensino-aprendizagem que se alternam em função do assunto tratado na aula. O professor deve ser visto como um orientador dos alunos e não como um expositor permanente da matéria, pois a transmissão pura e simples dos seus conteúdos traz resultados bem menores ao aprendizado do que a discussão destes. Portanto, é solicitado trabalho de pesquisa realizado fora da sala de aula, discussão em grupos e a utilização dos recursos do datashow e da Internet em sala.

 

Ementa
Métodos de Projeção e Previsão é a terceira e última disciplina de Estatística e se utiliza de todo o conhecimento adquirido nas duas primeiras disciplinas para criar um arcabouço teórico que o aluno (pesquisador) terá à sua disposição para conduzir o planejamento de uma pesquisa sobre um fenômeno considerado multivariado. Tal arcabouço é constituído de técnicas de Análise Estatística Multivariada de relação, associação, cruzamento, redução e discriminação de casos/variáveis pertinentes a um fenômeno pesquisado. Apresentar a importância do conceito de populações multivariadas. Tal conhecimento é muito útil ao aluno no que diz respeito também à decisão de quais técnicas multivariadas empregar além da análise de resultados, no desenvolvimento da pesquisa. Consiste, pois, num dos conhecimentos fundamentais para se planejar, conduzir e analisar resultados de uma pesquisa em qualquer área do conhecimento humano.

 

Critério de avaliação
Será divulgado em breve. 

 

Conteúdo programático
1. Tipos de dados: escalas e variáveis

2. Estatística descritiva com auxílio de software:
 a. Visão geral do SPSS
 b. Tabela cruzada
 c. Teste de normalidade dos dados
 d. Gráfico Box-plot
 e. Avaliação de missing values
 f. Padronização dos dados
 g. Avaliação de outliers (univariada)

3. Comparações de médias
 a. Teste-t simples (uma média X valor fixo)
 b. Teste-t para duas amostras independentes
 c. Teste-t para duas amostras pareadas
 d. Mann-Whitney
 e. ANOVA 1 fator
 f. ANOVA 2 fatores
 g. Kruskal-Wallis

4. Correlação
 a. Gráfico de dispersão
 b. Coeficiente de correlação de Pearson
 c. Coeficiente de determinação

5. Regressão
 a. Linear simples
   I. Análise dos resíduos: homocedasticidade, outliers e tendências.
 b. Linear múltipla
   I. Multicolinearidade
   II. Métodos “enter”  e  “stepwise”
   III. Coeficiente de regressão padronizado: Beta
 c. Regressão não-linear

6. Análise discriminante: visão geral, objetivos e análise de resultados.

7. Análise Fatorial (método de extração: componentes principais): visão geral, objetivos e análise de resultados.
 
8. Métodos quantitativos em pesquisas na área de Administração
 
9. Análise de Cluster  (item optativo)

 

Bibliografia

Leitura obrigatória:
HAIR Jr, J. F. et alli  Análise Multivariada de Dados, ed Bookman, 2005.

AAKER, D. A et alli  Pesquisa de Marketing. Editora Atlas. 2001.

MALHOTRA, N. K.  Pesquisa de Marketing. Bookman. 2001.

Leitura complementar:
LEVINE, D. M.  et alli  Estatística: Teoria e Aplicações – usando MS-Excel. LTC –Livros Técnicos e Científicos. 1998.

KERLINGER, F. N.  Metodologia da Pesquisa em Ciências Sociais. Tradução. Edusp. São Paulo. 1979.

KERLINGER, F.N.  Foundations of Behavioral Research. Holt, Rinehart and Winston  (New York). 1986.

KERLINGER, F. N.; LEE, H.  Foundations of Behavioral Research. Harcourt. 1999.

JOHNSON, R. A.; WICHERN, D. W.  Applied Multivariate Statistical Analysis.  Prentice Hall. 1999.

NORUSIS, M. J. SPSS10.0 Guide to Data Analysis. Prentice Hall. 2000.

LAPPONI,  J. C. Estatística Usando Excel. Lapponi Treinamento e Editora, 2000.

DILLON, W. R.; GOLDSTEIN, M.  Multivariate Analysis. John Wiley & Sons. 1984.

GREEN, P. E.  Mathematical tools for apllied Multivariate Analysis. Academic Press. 1976.

GREEN, P. E. Analyzing Multivariate Data. The Driden Press. Illinois. 1978.

TATSUOKA, M. M.  Multivariate Analysis. John Wiley & Sons. 1971.

NEWBOLD, P. Statistics for Business. 4a ed. Prentice Hall. 1994.v