Investigação e Análise Multivariada em Psicologia do Trabalho, das Organizações e dos Recursos Humanos

Ano
1
Ano lectivo
2019-2020
Código
02013963
Área Científica
Metodologia
Língua de Ensino
Português
Outras Línguas de Ensino
Inglês
Modo de Ensino
Presencial
Duração
Semestral
Créditos ECTS
4.0
Tipo
Obrigatória
Nível
2º Ciclo - Mestrado

Conhecimentos de Base Recomendados

Conhecimentos de Estatística Descritiva Univariada e Bivariada e dos Princípios fundamentais da Inferência Estatística (Conceitos de significância e valor-p). Estimação e Testes de hipóteses sobre o valor médio de uma População Normalmente Distribuída. Comparação do valor médio de duas populações (grandes e pequenas amostras). 

Métodos de Ensino

Exposição de conteúdos com aplicação prática de casos em SPSS.

Orientando-se pelo princípio de “aprender-fazendo”, esta unidade curricular privilegia aulas teórico-práticas: utilizar-se-ão estratégias e atividades diversificadas, com recurso a exposição magistral, exposição dialogada, trabalho de grupo e discussão, resolução de problemas e análise de dados (fazendo uso de software estatísticos) e análise crítica de aplicações das diferentes técnicas abordadas.

Resultados de Aprendizagem

Objectivo: ampliar e aperfeiçoar as competências para investigar no domínio da PTORH, dotando os alunos de conhecimentos, revendo e introduzindo novos conceitos e técnicas que facilitem a investigação e a prática da análise de dados neste campo.

Competências:

· Compreender e reconhecer as especificidades da investigação em PTORH e os tipos de investigação mais utilizados;

· Escolher entre diferentes estratégias, de acordo com os objectivos de investigação;

· Desenhar uma estratégia de investigação, reconhecendo as etapas que deve contemplar;

· Utilizar a linguagem estatística de forma clara e correcta;

· Compreender a análise de dados na leitura de artigos científicos;

· Compreender os conceitos básicos, os modelos, os pressupostos, as vantagens e as limitações das técnicas de análise multivariada de dados;

· Utilizar ferramentas informáticas de referência na análise de dados com as técnicas abordadas;

· Interpretar os resultados obtidos com a aplicação dessas técnicas

Estágio(s)

Não

Programa

1.Introdução aos processos de investigação em PTORH:Planeamento, recolha de dados e interpretação de resultados.

2.Introdução à análise multivariada no âmbito da PTORH: Conceitos, Tipos de métodos, Modelo Linear Generalizado, métodos frequentemente utilizados em PTORH.

3.Análise multivariada da variância. Pressupostos e aplicações.

4.Regressão linear múltipla. Modelo e pressupostos. Ajustamento do modelo linear. Regressão passo a passo e multinível. Interacção. Aplicações com o SPSS.

5.Análise factorial exploratória. Modelo e pressupostos. Extracção de factores. Rotação. Scores de factores. Aplicações com o SPSS.

6.Análise factorial confirmatória. Modelo e pressupostos. Especificação. Identificação. Estimação. Avaliação da adequação do modelo. Aplicações com AMOS. Modelos de equações estruturais. Análise de regressão e análise de trajectórias (Path-analysis). Modelos com variáveis observadas e latentes. Especificação do modelo. Avaliação da adequação do modelo. Aplicações com AMOS

Docente(s) responsável(eis)

Bruno Cecílio de Sousa

Métodos de Avaliação

Avaliação
Trabalho pratico: 10.0%
Análise crítica, apresentação e discussão pública: 40.0%
Frequência: 50.0%

Bibliografia

Aliaga, M. and Gunderson, B. (2006). Interactive Statistics, 3rd Edition, Prentice Hall.

Brown, T. (2006). Confirmatory factor analysis for applied research. NY : The Guilford Press.

Byrne, B. (2010). Structural equation modeling with Amos: Basic concepts, applications and programming (2nd ed.). New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates.

Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS (3th ed.). London: Sage Publications.

Hair, J., Black, W., Babin, B., Anderson, R. & Tatham, R. (2006). Multivariate data analysis (6th ed.). New Jersey: Pearson Prentice Hall.

Howell, D. C. (2006). Fundamental Statistics for the Behavioral Sciences (6th ed.). Canada:Thomson Wadsworth.

Kline, R. B. (2005). Principles and practice of structural equation modeling (2nd ed.). New York: TheGuilford Press.

Landy, F., & Conte, J (2010). Work in the 21 st Century – An Introduction to Industrial and Organizational Psychology (3rd ed.). John Wiley & Sons.