Metodologia da Investigação Científica

Conhecimentos de Base Recomendados

Conhecimentos (teóricos e metodológicos) intermédios de investigação quantitativa e qualitativa e conhecimentos intermédios de análise estatística de dados.

Métodos de Ensino

A metodologia adotada permite ao aluno a escolha do percurso que mais favoreça a sua investigação doutoral. Os momentos expositivos com discussões e simulações motivarão a participação ativa dos estudantes, mediante a análise crítica de documentos e a realização de estudos práticos de aplicação de conhecimentos, através do uso de software (e.g. IBM SPSS, R, MaxQDA, WebQda).

Resultados de Aprendizagem

- Aprofundar conhecimentos tendo em vista a conceção, o planeamento e o desenvolvimento de estudos empíricos de natureza quantitativa, qualitativa ou mista com relevância para a intervenção;

- Desenvolver competências aprofundadas, a nível metodológico, incluindo a reflexão crítica sobre questões relativas à validade e à fidelidade dos instrumentos de recolha de dados e do próprio processo de investigação.

- Adquirir conhecimentos aprofundados sobre metodologias e técnicas qualitativas de recolha e de análise de dados semânticos (e de outros tipos), compreendendo as especificidades da investigação interpretativa.

- Conhecer as metodologias estatísticas avançadas na resposta a questões de investigação;

- Verificar os pressupostos de validação de um modelo estatístico;

- Interpretar os resultados produzidos pela modelação estatística multivariada apropriada na presença de diversos tipos de variáveis dependentes (contínuas ou categóricas) ou dados agrupados.

Estágio(s)

Não

Programa

O programa será desenvolvido individualmente consoante as necessidades dos alunos inscritos.

Docente(s) responsável(eis)

Joaquim Manuel Pires Valentim

Métodos de Avaliação

Avaliação
Outras possibilidades de avaliação podem ser combinadas com os estudantes sendo a avaliação final na modalidade de Aprovado/Reprovado: 100.0%

Bibliografia

Amado, J. (Org.). (2014). Manual de investigação qualitativa em educação (2ª ed.). Coimbra: Imprensa da UC

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

Carreira, A., de Sousa, B., & Pinto, G. (2002). Cálculo da probabilidade. Lisboa: Instituto Piaget.

Long, J. S. (1997). Regression models for categorical and limited dependent variables. Thousand Oaks: Sage Publications.

Osborne, J. (2008). Best practices in quantitative methods. Thousand Oaks, CA: Sage Publications.

Paulino, C. D., & Singer, J. M. (2006). Análise de dados categorizados. São Paulo: Edgard Blucher.

Silver, Ch. & Lewis, A. (2014). Using software in qualitative research. A step-by-step guide. London: Sage Publ.

Silverman, D. (2013). Doing qualitative research. London: Sage Publications.

Snijders, T. A. B. & Bosker, R. J. (2012). Multilevel analysis: An introduction to basic and advanced multilevel modeling (2nd ed.). London: SAGE.